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Z Side · Reality Glitch
A cura di Zoom Out Lab
Per vent’anni è stato il consiglio di carriera più ripetuto al mondo: impara a programmare e avrai sempre lavoro. Lo dicevano i politici, i CEO delle grandi tech company, i professori universitari, i genitori. Oggi i laureati in informatica e ingegneria informatica tra i 22 e i 27 anni hanno i tassi di disoccupazione più alti tra tutte le categorie di neolaureati. Il programmatori AI disoccupazione non è più uno scenario futuro. È il presente, ed è arrivato molto prima di quanto chiunque avesse previsto.
Zach Taylor si è laureato in informatica all’Oregon State University con ottimi voti e un curriculum pulito. Nei mesi successivi ha inviato quasi seimila candidature per posizioni IT. Nessuna offerta. Una sua collega laureata alla Purdue University, dopo un anno intero di ricerche infruttuose, ha raccontato su TikTok che l’unica chiamata ricevuta per un colloquio proveniva da Chipotle, una catena di fast food americana. Non sono casi isolati riportati per effetto narrativo: sono le testimonianze che il New York Times ha raccolto nel settembre 2025 come parte di un’inchiesta sul collasso del mercato del lavoro per i neolaureati in informatica negli Stati Uniti.
Secondo i dati della Federal Reserve Bank di New York, i laureati in informatica e ingegneria informatica tra i 22 e i 27 anni affrontano oggi tassi di disoccupazione rispettivamente del 6,1% e 7,5%, più del doppio rispetto alla media delle altre discipline. Per intendersi: la laurea in informatica, quella che per due decenni è stata presentata come il percorso più sicuro verso l’occupazione garantita, è oggi tra quelle che producono i neolaureati più difficili da collocare sul mercato del lavoro americano. Non è un’anomalia congiunturale. È una trasformazione strutturale che stava arrivando e che quasi nessuno ha comunicato a chi stava scegliendo cosa studiare.
Come si è arrivati qui: il consiglio che sembrava infallibile
Il mantra “impara a programmare” non è nato dal nulla. Aveva una base razionale solida, almeno fino a qualche anno fa. Tra il 2010 e il 2020, i programmatori erano genuinamente introvabili: le aziende di tutto il mondo cercavano sviluppatori con disperazione, gli stipendi salivano ogni anno, i percorsi di carriera erano rapidi e lineari. Barack Obama ha registrato video promozionali per la coding education. Tim Cook ha rilasciato decine di interviste sull’importanza di insegnare a programmare nelle scuole. Intere generazioni di studenti hanno scelto informatica e ingegneria del software sulla base di una promessa che sembrava solida quanto qualsiasi altra.
Quello che nessuno ha comunicato con sufficiente chiarezza è che quella promessa era strettamente legata a un momento storico specifico, e che quel momento stava per finire. Il mercato del lavoro tech ha iniziato a comprimersi già nel 2022, con i grandi cicli di licenziamenti di massa nelle aziende tecnologiche americane. L’avvento dell’AI generativa ha poi accelerato una trasformazione che era già in corso. Il risultato è quello che vediamo oggi: un mercato dove le posizioni junior, quelle di ingresso, quelle che servivano per costruire una carriera, si stanno contraendo in modo strutturale proprio nel momento in cui un’intera generazione formatasi sulla base di quella promessa si affaccia sul mondo del lavoro.
Il meccanismo preciso: non una sostituzione, una sparizione silenziosa
Il modo in cui l’AI sta colpendo il lavoro dei programmatori è più sottile di quanto la narrazione popolare suggerisca, e capire la differenza è importante per comprendere perché il problema è difficile da risolvere.
Non si tratta principalmente di aziende che licenziano programmatori senior per sostituirli con algoritmi. Il fenomeno più significativo è diverso: le aziende smettono di assumere i profili junior, anticipando che l’AI potrà svolgere quelle mansioni nel breve termine, e concentrano le assunzioni su profili senior capaci di orchestrare sistemi complessi. Secondo l’analisi di Assinews sull’impatto dell’AI sul mercato del lavoro italiano, nelle professioni più esposte si è registrato un calo del 16% delle posizioni per lavoratori nella fascia 22-25 anni negli USA, mentre gli sviluppatori software hanno perso quasi il 20% delle posizioni disponibili dal picco del 2022.
Come ha scritto lucidamente un’analisi recente, la vera disoccupazione causata dall’AI potrebbe non prendere la forma di un licenziamento, ma di un annuncio di lavoro per neolaureati che non verrà mai pubblicato. Il posto non sparisce con una lettera di dimissioni. Sparisce senza che nessuno lo noti, perché non viene più creato.
C’è un ulteriore paradosso, documentato da uno studio condotto su sviluppatori italiani durante il periodo di blocco di ChatGPT in Italia nel 2024. I ricercatori delle università di Chicago, Stanford e di alcune università italiane hanno scoperto che l’AI generativa beneficia i programmatori in modo asimmetrico rispetto all’esperienza: i programmatori junior ottengono guadagni modesti di velocità, mentre i senior la usano come amplificatore collettivo per revisionare codice, suggerire miglioramenti e contribuire a progetti in linguaggi che non conoscevano. Lo strumento che avrebbe dovuto aiutare chi è alle prime armi finisce per rafforzare chi è già forte, rendendo ancora più difficile per un neolaureato dimostrare un valore differenziale rispetto a un senior potenziato dall’AI.
I dati italiani: un quadro più complesso, non più rassicurante
In Italia la situazione ha caratteristiche proprie che non permettono di importare direttamente il quadro americano, ma che non autorizzano nemmeno l’ottimismo facile.
Secondo il report di Anthropic analizzato da TGCom24, il livello di esposizione degli sviluppatori informatici al rischio di sostituzione tecnologica è del 74,5%, il dato più alto tra tutte le categorie professionali analizzate. Quasi tre programmatori su quattro svolgono mansioni che l’AI è già in grado di automatizzare parzialmente o integralmente. Al secondo posto nella classifica del rischio si trovano gli addetti al servizio clienti, con il 70,1%, seguiti dagli addetti all’inserimento dati con il 67,1%.
Il profilo del lavoratore più a rischio, secondo lo stesso report, è controintuitivo: guadagna mediamente il 47% in più della media, ha studiato di più, spesso possiede una laurea magistrale o una specializzazione. L’AI non sta colpendo i lavori meno qualificati. Sta colpendo i lavori cognitivi ripetitivi, quelli che fino a ieri sembravano al sicuro perché richiedevano istruzione e competenze tecniche. Questi sono i lavori dei colletti bianchi, degli analisti, dei programmatori di medio livello.
Il quadro del ManpowerGroup per il primo trimestre 2026 mostra un saldo occupazionale positivo nel settore IT italiano complessivo, con un +26%. Ma questo dato aggregato nasconde la biforcazione interna del mercato: la domanda di profili senior in cybersecurity, AI e architetture cloud è in forte crescita, mentre le posizioni junior si contraggono. La crescita del settore e la difficoltà dei neolaureati a entrare nel settore coesistono, senza contraddirsi.
La narrazione ufficiale e i suoi limiti
Di fronte a questi dati, la risposta istituzionale e aziendale segue quasi sempre lo stesso copione. Satya Nadella, CEO di Microsoft, ha dichiarato che il 30% del codice aziendale è ora scritto dall’intelligenza artificiale, aggiungendo che questo libera i programmatori per attività più creative. Nello stesso periodo, il 40% dei licenziamenti di Microsoft ha colpito proprio gli ingegneri del software.
La soluzione proposta da quasi tutti i soggetti istituzionali è la riqualificazione: aggiornati, acquisisci nuove competenze, impara a lavorare con l’AI invece di competere con essa. È un consiglio corretto nella sua sostanza e quasi inutile nella sua forma, perché ignora sistematicamente la dimensione temporale del problema. Come osserva l’analisi di Futuro Prossimo, serono dai due ai quattro anni per riqualificarsi seriamente in un nuovo settore. Nel frattempo, la capacità computazionale globale cresce del 17% all’anno. Quando finisci il corso di data science, l’AI potrebbe aver già automatizzato una parte significativa anche di quella professione.
C’è una distanza strutturale tra la velocità con cui l’AI trasforma il mercato del lavoro e la velocità con cui gli esseri umani possono aggiornarsi. Questa distanza non è colmabile con le buone intenzioni individuali, e suggerire che lo sia è lo stesso tipo di semplificazione che ha portato milioni di persone a scegliere informatica convinti di acquistare una garanzia di occupazione a vita.
Il paradosso sistemico che nessuno vuole nominare
Esiste un cortocircuito al centro di questa storia che merita di essere detto con chiarezza. Le stesse aziende che per anni hanno finanziato campagne pubblicitarie sull’importanza del coding education, che hanno sponsorizzato hackathon universitari, che hanno lobbied per inserire l’informatica nei curricula scolastici, sono le stesse che oggi stanno riducendo sistematicamente le posizioni di ingresso per i neolaureati in informatica.
Non è ipocrisia consapevole, ma è il risultato di un sistema in cui gli incentivi a breve e lungo termine non sono allineati. Le grandi aziende tech avevano bisogno di un bacino di talenti ampio per competere sulla crescita. Il bacino si è ampliato. Poi l’AI ha cambiato il tipo di talento necessario, e il bacino ampliato è diventato in parte inservibile per i ruoli di ingresso che erano stati la promessa implicita di tutto quel sistema formativo.
Questo si intreccia con il paradosso energetico dell’intelligenza artificiale: stiamo costruendo sistemi che consumano risorse enormi, che si addestrano sui contenuti prodotti da milioni di lavoratori senza che quei lavoratori ne abbiano tratto vantaggio, e che ora comprimono le opportunità lavorative di chi si era formato per contribuire a costruirli.
Il vero glitch: il consiglio era giusto per un momento che è finito
Il Reality Glitch del programmatori AI non è l’intelligenza artificiale in sé, l’AI è uno strumento, e ogni strumento trasforma il lavoro di chi lo usa. Il problema è che un consiglio di carriera valido per un decennio specifico è stato comunicato come una verità universale e permanente, e che milioni di persone hanno preso decisioni formative irreversibili sulla base di quella comunicazione.
“Impara a programmare” era un buon consiglio nel 2012. Era ancora ragionevole nel 2018. Nel 2026, per chi entra per la prima volta nel mercato del lavoro, è un consiglio incompleto nel migliore dei casi e fuorviante nel peggiore, perché non specifica cosa programmare, per chi, con quali strumenti, in quale contesto di mercato. Il mercato del lavoro tech non è scomparso, ma si è biforcato con una nettezza che la formazione universitaria standard non ha ancora imparato a gestire.
Chi paga il costo di questa transizione non sono le aziende che hanno cambiato le proprie esigenze di assunzione. Non sono i politici che hanno sponsorizzato il coding nelle scuole. Non sono le università che hanno aperto nuovi corsi di laurea in informatica. Lo stanno pagando Zach Taylor e la sua collega di Purdue, e i centinaia di migliaia di neolaureati come loro che hanno fatto esattamente quello che gli era stato detto di fare, e si ritrovano a scoprire che il mondo nel frattempo è cambiato senza che nessuno li avesse avvisati.
