Katica Roy è amministratore delegato e fondatrice di Pipeline, una società SaaS con sede a Denver che sfrutta l’intelligenza artificiale per identificare e promuovere vantaggi economici attraverso l’uguaglianza di genere intersezionale. Katica è un’economista di grande prestigio nel campo delle questioni di genere e fa parte del New Economy Forum di Bloomberg, dell’Impact Council di Fast Company e del National Women’s Business Council della US Small Business Administration.
Stiamo assistendo a una falsa alba di efficienza. Nel corso del 2025, le aziende americane hanno intrapreso una frenetica ristrutturazione del mercato del lavoro, tagliando oltre 1,17 milioni di posti di lavoro nei primi 11 mesi dell’anno, con un aumento del 54% rispetto al 2024.
Dai 14.000 tagli aziendali presso giganti tecnologici come Amazon ai quasi 300.000 tagli alla pubblica amministrazione federale, la narrativa alla base di questa contrazione è uniforme: stiamo eliminando la manodopera in eccesso per fare spazio a un futuro snello e ad alto margine di profitto grazie all’intelligenza artificiale.
Ma i dati raccontano una storia diversa. Non si tratta di una svolta calcolata verso una maggiore produttività. È una strategia di svuotamento che scambia un risparmio immediato sui salari con una catastrofica erosione del capitale umano.
Considerando l’AI come un meccanismo di sostituzione piuttosto che di potenziamento, i leader stanno contraendo un debito strategico che cancellerà il valore futuro, soffocherà l’innovazione e, soprattutto, istituzionalizzerà quel tipo di pregiudizio algoritmico che costa miliardi alle aziende.
Stiamo cercando di costruire il futuro del lavoro bruciando l’infrastruttura necessaria per sostenerlo.
La matematica della forza lavoro svuotata
La logica prevalente nei piani alti è una semplice equazione di sottrazione: meno personale più strumenti automatizzati uguale margini più elevati. Tuttavia, questo ignora le esternalità negative imposte alla forza lavoro che rimane.
Mentre le aziende hanno esplicitamente citato l’AI per circa 55.000 tagli fino a novembre, ci sono molte più perdite di posti di lavoro nascoste sotto l’ombrello della ristrutturazione, che ha causato oltre 128.000 licenziamenti. Le stime degli esperti suggeriscono che il vero spostamento influenzato dall’automazione è probabilmente superiore a 150.000. Ma il costo reale non è nella voce di spesa relativa alle indennità di licenziamento, bensì nel crollo della produttività tra i sopravvissuti.
Il 74% dei dipendenti che sopravvivono ai licenziamenti riferisce un calo della propria produttività, mentre il 77% assiste a un aumento degli errori operativi. Questo fenomeno, spesso chiamato sindrome del sopravvissuto al licenziamento, è un freno alle prestazioni alimentato dall’ansia e dall’erosione della fiducia istituzionale. La volatilità invia un segnale ai vostri migliori collaboratori: andatevene prima di essere costretti ad andarcene.
Quando le aziende tagliano i costi eliminando la capacità umana, non ottengono un’organizzazione più snella, ma una organizzazione ansiosa, avversa al rischio e soggetta a errori. La cosiddetta equazione della produttività diventa negativa perché la produttività marginale della forza lavoro rimanente crolla più rapidamente del calo dei costi salariali.
La trappola del “tech-first” e il divario di conformità
Questo crollo della produttività è aggravato da un fondamentale malinteso su come l’AI generi valore. Mentre l’85% delle organizzazioni sta aumentando i propri investimenti nell’IA, solo il 6% sta vedendo un ritorno sull’investimento in meno di un anno.
La risposta sta nell’implementazione. Un incredibile 59% delle organizzazioni sta adottando un approccio “tecnologia prima di tutto”, trattando l’AI come una soluzione aggiuntiva piuttosto che intraprendere una riprogettazione organizzativa.
Ancora più allarmante è dove si stanno verificando i tagli. I licenziamenti del 2025 stanno colpendo in modo sproporzionato il management di livello intermedio, compresi i ruoli delle risorse umane, dell’acquisizione di talenti e della conformità.
Il risultato è un crescente divario di governance. Nel momento esatto in cui le aziende stanno implementando algoritmi black-box che richiedono un’intensa supervisione, stanno licenziando i supervisori. Il 34% delle organizzazioni prevede già una carenza di competenze specialistiche in materia di conformità. Smantellando queste barriere interne, le aziende non stanno razionalizzando, ma stanno rimuovendo i sistemi di frenata etici necessari per prevenire il danno reputazionale e finanziario.
L’AI non sostituisce il giudizio umano, ma lo accelera. Ma non si può accelerare ciò che è già stato liquidato.
La penalizzazione dell’equità
È qui che l’argomento economico diventa inseparabile dall’argomento dell’equità. Lo svuotamento del 2025 non è stato neutro. Ha sistematicamente preso di mira proprio quei gruppi demografici che determinano una performance finanziaria superiore.
I dati rivelano una profonda asimmetria nell’esposizione al rischio. Le donne sono significativamente più vulnerabili all’attuale ondata di automazione, con il 79% delle donne occupate concentrate in occupazioni ad alto rischio rispetto al 58% degli uomini. Questo differenziale significa che le donne sono 1,4 volte più esposte al rischio di sostituzione. Lo vediamo in particolare nello svuotamento di posizioni critiche che consentono alle donne di ascendere alla leadership.
Tuttavia, il segnale d’allarme per l’economia in generale è la crisi che stanno affrontando le donne di colore. A novembre 2025, il tasso di disoccupazione delle donne di colore rimaneva a un incredibile 7,1%, più del doppio del 3,4% delle donne bianche. Ciò è stato causato da una tempesta perfetta: l’elevata esposizione all’automazione del settore privato combinata con la scomparsa di 300.000 posti di lavoro federali, un settore in cui le donne di colore hanno storicamente trovato stabilità.
La realtà sul campo conferma che si tratta di un fallimento sistemico, non di un divario di competenze. Keisha Bross, direttrice di Opportunity, Race and Justice presso la NAACP, riferisce di “non aver visto interventi” a sostegno di questa forza lavoro licenziata. Il risultato? Alle recenti fiere del lavoro della NAACP, l’80% dei candidati era in possesso di una laurea triennale, ma era in fila per colloqui in giornata per ruoli a basso salario. Stiamo assistendo in tempo reale allo svuotamento della classe media nera.
I leader spesso considerano queste statistiche come un problema sociale. Si sbagliano. Si tratta di un problema di profitti e perdite.
Esiste un legame quantitativo forte tra l’equità intersezionale e il fatturato. Una ricerca condotta su oltre 4.000 aziende in 29 paesi mostra che per ogni aumento del 10% dell’equità di genere intersezionale, si registra un aumento del fatturato compreso tra l’1% e il 2%.
I dati relativi al capitale di rischio rafforzano ulteriormente questa tesi, dimostrando che gli investimenti in startup fondate da donne producono un rendimento dell’investimento superiore del 63% rispetto a quelli con fondatori maschi. Permettendo che i licenziamenti colpiscano in modo sproporzionato le donne e le persone di colore, le aziende stanno rinunciando a un dividendo economico misurabile.
Il moltiplicatore di rischio algoritmico
Il pericolo finanziario di una forza lavoro omogenea si estende direttamente ai modelli di IA stessi. Se il vostro team di IA e le vostre fonti di dati mancano di diversità, i vostri algoritmi saranno distorti. Questo non è più un rischio teorico, ma una responsabilità tangibile.
Più di un terzo delle organizzazioni ha già subito gli effetti negativi della parzialità dell’AI, con il 62% che ha segnalato una perdita di entrate e il 61% una perdita di clienti. La dottrina giuridica del disparate impact crea una responsabilità enorme per le aziende i cui algoritmi discriminano nelle assunzioni o nei prestiti, indipendentemente dall’intenzione.
Questa tensione è chiaramente visibile. Da un lato, abbiamo la più grande organizzazione per i diritti civili della nazione, la NAACP, che segnala il rischio sistemico. Dall’altro, abbiamo giganti tecnologici come Google e Meta, recentemente incoronati Time’s “Person of the Year”, che sono finiti nella Consumer Advisory List della NAACP per aver revocato proprio quelle protezioni volte a garantire che la rivoluzione fosse equa.
Questa contraddizione non è ideologica, ma economica: alienare una fascia demografica con un potere d’acquisto annuo di 1,7 trilioni di dollari. Quando si eliminano i talenti diversificati in grado di individuare i pregiudizi e i responsabili della conformità in grado di segnalarli, si garantisce che i propri prodotti di AI saranno difettosi, distorti e, in ultima analisi, oggetto di contenziosi.
Un quadro di riferimento per un ROI incentrato sull’uomo
Per invertire questa erosione di valore, i dirigenti devono smettere di considerare la manodopera come un costo da ridurre al minimo e iniziare a considerare la progettazione del lavoro come il principale veicolo di investimento per il successo dell’AI.
1. La governance come centro di profitto
La governance dell’AI deve passare dalla sala server alla sala del consiglio. I consigli di amministrazione devono includere membri con competenze tecniche sufficienti a mettere in discussione la gestione in merito alla stabilità dei modelli e alla qualità dei dati. Dobbiamo riconoscere che un’AI responsabile sblocca il valore e accelera lo sviluppo garantendo l’affidabilità.
2. Riprogettazione: dall’automazione all’aumento
Dobbiamo spostare la nostra strategia dall’automazione (sostituzione delle teste) all’aumento (aumento del valore). I dati mostrano che il numero di posti di lavoro cresce effettivamente nei settori esposti all’AI quando le aziende si concentrano sull’aumento. Ciò richiede un investimento massiccio nella formazione, rivolto in particolare a chi non possiede un titolo di studio, che ha 3,5 probabilità in più di perdere il lavoro.
3. L’equità come motore di crescita
Infine, dobbiamo integrare l’equità intersezionale nella strategia aziendale di base. Ciò significa utilizzare analisi avanzate per monitorare il ciclo di vita dei talenti e garantire che gli sforzi di ristrutturazione non decimino il flusso di diversità. Significa riconoscere che l’opportunità economica globale di 12 trilioni di dollari rappresentata dall’equità di genere è accessibile solo se manteniamo attivamente le donne nella forza lavoro.
La scelta
Gli 1,17 milioni di licenziamenti del 2025 rappresentano un bivio.
Un percorso conduce a un futuro svuotato: un picco a breve termine nel flusso di cassa seguito da un declino a lungo termine dell’innovazione, un aumento della responsabilità algoritmica e una forza lavoro paralizzata dalla paura.
L’altra strada riconosce che nell’era dell’AI, l’umanità è la risorsa più preziosa. Riconosce che l’unico modo per ottenere un ROI esponenziale dall’automazione è abbinarla a una forza lavoro diversificata, resiliente e responsabilizzata.
È possibile tagliare i costi per ottenere un profitto trimestrale, ma non è possibile tagliare i costi per arrivare al futuro. La vera produttività richiede che smettiamo di sottrarre risorse umane e iniziamo a risolvere il problema della convergenza tra equità, economia e ingegneria.
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