Il dibattito sull’impatto dell’AI sul lavoro resta acceso, ma i dati sulle assunzioni raccontano una dinamica meno lineare di quanto suggeriscano molte narrazioni sui licenziamenti. Nel pieno di una fase di contrazione dell’occupazione tech, la funzione più resistente sembra essere proprio quella indicata spesso come più esposta all’automazione: l’ingegneria software.
L’analisi di SignalFire, società di venture capital che ha tracciato le carriere di milioni di lavoratori in oltre 80 milioni di aziende, indica che nel 2025 l’ingegneria è stata la funzione professionale più resiliente nel settore tecnologico. Il dato centrale è netto: nelle grandi aziende tech, gli ingegneri hanno rappresentato il 55% di tutti i nuovi assunti, contro il 46% del 2019.
Il quadro appare controintuitivo perché arriva in una stagione in cui i licenziamenti nel tech sono stati spesso giustificati con l’avanzata dell’intelligenza artificiale. A maggio, secondo Challenger, Gray & Christmas, i tagli nel settore hanno raggiunto il totale mensile più alto da anni, e l’AI è stata la ragione citata più di frequente. In teoria, proprio gli sviluppatori dovrebbero essere tra i più vulnerabili, vista la rapida adozione di strumenti di coding assistito e agenti capaci di generare codice.
Asher Bantock, responsabile della ricerca di SignalFire, ha osservato che la spiegazione ricorrente di molti tagli ruota attorno all’idea che un singolo ingegnere, grazie all’AI, possa svolgere il lavoro che prima richiedeva più persone. Ma i numeri sulle assunzioni mostrano una realtà diversa. SignalFire ha scelto di concentrarsi sulle nuove assunzioni, anziché sui licenziamenti, perché lo stato occupazionale aggiornato dopo un taglio può arrivare con ritardo e rendere meno precisa la lettura in tempo reale del mercato.
La differenza emerge nel confronto con il 2019. Le assunzioni complessive nelle grandi aziende tecnologiche sono calate del 25%, ma quelle relative ai ruoli di ingegneria sono diminuite solo dell’11%. Nel perimetro delle dodici società classificate come Tech Majors rientrano Alphabet, Meta, Apple, Amazon, Microsoft, Netflix, NVIDIA, Tesla, Uber, Airbnb, Block e Stripe. Il fatto che il peso degli ingegneri tra i nuovi ingressi sia cresciuto mentre l’organico complessivo rallentava suggerisce una riallocazione delle priorità, più che una sostituzione secca del lavoro tecnico.
La stessa tendenza risulta ancora più visibile nelle startup in fase iniziale. Secondo i dati di SignalFire, queste aziende hanno assunto nel 2025 il 7% di ingegneri in più rispetto al 2019. Se l’AI stesse davvero sostituendo il talento tecnico in modo diretto, sostiene Bantock, le assunzioni ingegneristiche dovrebbero essere tra le prime a cedere nella fase attuale. Invece, l’organico tecnico cresce più velocemente di molte altre funzioni nel settore.
Il confronto resta aperto anche tra i leader dell’industria. Dario Amodei, amministratore delegato di Anthropic, aveva avvertito che l’AI potrebbe cancellare metà dei lavori impiegatizi entry-level e spingere la disoccupazione fino al 20% entro cinque anni. All’interno della stessa azienda, però, il responsabile economia Peter McCrory ha dichiarato di non aver ancora osservato effetti significativi dell’AI sulla forza lavoro, nemmeno tra professioni esposte come technical writer, addetti data entry e sviluppatori software.
La lettura più radicale arriva da Jensen Huang, amministratore delegato di NVIDIA, che ha respinto l’idea di una sostituzione degli ingegneri. In un intervento alla Stanford Graduate School of Business ad aprile, Huang ha sostenuto che, con l’uso di agentic AI da parte di tutti gli ingegneri di NVIDIA, gli sviluppatori sono “busier than ever”. Gli agenti scrivono codice quasi istantaneamente, ma spingono gli ingegneri verso l’idea successiva, aumentando il volume del lavoro possibile.
Per ora, l’ingegneria sembra avvicinarsi al paradosso di Jevons: quando una tecnologia rende più efficiente l’uso di una risorsa, la domanda non necessariamente scende, ma può aumentare perché cresce la quantità di attività realizzabile. Nel software, l’AI non elimina automaticamente il bisogno di competenze tecniche; lo sposta verso progettazione, validazione, coordinamento degli agenti e nuove idee da trasformare in prodotto. La produttività aumenta, ma il lavoro da fare continua ad allargarsi.