Niente aumenti salariali, più intelligenza artificiale: il compromesso aziendale che i dipendenti sono chiamati a finanziare
Quando ai dipendenti di Teradata è stato comunicato che nel 2026 non avrebbero ricevuto i consueti aumenti salariali annuali, l’azienda non ha addotto come motivo una recessione, un crollo delle vendite o un’emergenza finanziaria imprevista. L’amministratore delegato Steve McMillan ha spiegato al personale che i fondi destinati agli adeguamenti salariali sarebbero stati invece reindirizzati verso l’intelligenza artificiale.
Il messaggio era insolitamente esplicito. Teradata, un’azienda specializzata in analisi dei dati e soluzioni cloud che impiega circa 5.100 dipendenti, voleva potenziare le proprie capacità nel campo dell’intelligenza artificiale e assumere più talenti specializzati. I dipendenti già in forza, ad eccezione di quelli nei paesi in cui gli aumenti erano obbligatori per legge, avrebbero contribuito a finanziare tale obiettivo accettando di mantenere invariati i propri stipendi base. I bonus legati alle prestazioni e le assegnazioni di azioni sarebbero rimasti disponibili, ma il normale budget destinato alla revisione salariale sarebbe stato riassegnato.
Ogni anno le aziende devono affrontare scelte di investimento difficili. La decisione di rinviare la costruzione di uno stabilimento, chiudere un ufficio o ridurre il budget destinato al marketing può essere giustificabile dal punto di vista commerciale. Scegliere l’intelligenza artificiale a scapito della retribuzione dei dipendenti è diverso, perché trasforma un investimento tecnologico strategico in una dichiarazione diretta su come la dirigenza valuta il lavoro. Ai dipendenti viene di fatto comunicato che l’azienda si aspetta maggiori rendimenti futuri dalle macchine, dai modelli e da un gruppo più ristretto di specialisti di intelligenza artificiale piuttosto che dal mantenimento del potere d’acquisto della propria forza lavoro esistente.
Da un punto di vista strettamente contabile, ciò potrebbe rivelarsi corretto. Tuttavia, può comunque comportare una gestione dannosa.
Il congelamento degli stipendi non è una decisione neutra
I dirigenti spesso descrivono il congelamento salariale come un mantenimento della retribuzione piuttosto che come un taglio. I dipendenti lo percepiscono in modo diverso. Quando i prezzi continuano a salire, uno stipendio immutato permette di acquistare meno. Anche un’inflazione modesta trasforma un congelamento nominale in una riduzione reale della retribuzione.
C'è anche un effetto cumulativo. Un aumento non percepito non scompare quando arriva la revisione dell'anno successivo. Poiché gli aumenti percentuali futuri vengono normalmente calcolati sulla base dello stipendio attuale del dipendente, un anno di congelamento può incidere negativamente sulla retribuzione per diversi anni, a meno che l'azienda non proceda in seguito a un adeguamento correttivo.
Il costo opportunità ricade quindi immediatamente sulla forza lavoro, mentre i benefici derivanti dagli investimenti nell’IA rimangono incerti e potrebbero andare a vantaggio principalmente degli azionisti, dei vertici aziendali o degli specialisti appena assunti. Ai dipendenti viene chiesto di accettare una perdita certa di potere d’acquisto in cambio di un possibile miglioramento della competitività futura dell’azienda.
Il messaggio psicologico può avere la stessa importanza del denaro. La retribuzione non è solo un compenso per il lavoro svolto; è anche uno dei segnali più chiari che un’organizzazione invia in merito al contributo, allo status e all’equità. Quando un’azienda presenta pubblicamente l’intelligenza artificiale e gli aumenti salariali dei dipendenti come destinazioni concorrenti dello stesso denaro, incoraggia i lavoratori a interpretare la tecnologia come un rivale piuttosto che come uno strumento.
La dirigenza potrebbe in seguito promuovere l'adozione dell'IA, la sperimentazione e la collaborazione. Tuttavia, i dipendenti a cui è stato detto che l'IA ha prosciugato il loro budget salariale hanno un motivo razionale per diffidare di tale invito.
Perché le aziende stanno optando per questo compromesso
La pressione a investire è reale. Le aziende stanno acquistando licenze software, capacità cloud, consulenze specialistiche, infrastrutture per i dati e sistemi di sicurezza informatica. Sono inoltre in competizione per accaparrarsi ingegneri, responsabili di prodotto e manager con una comprovata esperienza nell’implementazione dell’intelligenza artificiale. Per i grandi gruppi tecnologici, gli investimenti si estendono a chip, reti, sistemi di alimentazione e data center.
Le aziende intervistate alla fine del 2025 prevedevano che la loro spesa media per l'intelligenza artificiale sarebbe aumentata dallo 0,8% circa del fatturato all'1,7% nel 2026. Nelle più grandi aziende tecnologiche, le somme in gioco sono di gran lunga superiori. Il ciclo globale delle infrastrutture per l'intelligenza artificiale si misura ormai in centinaia di miliardi di dollari.
Il direttore finanziario si trova quindi di fronte a un dilemma ben noto in materia di allocazione del capitale: quali spese attuali possono essere ridotte per finanziare la nuova priorità? Il costo del lavoro è una delle voci di spesa più consistenti in molte aziende, il che rende le retribuzioni, le assunzioni e l’organico obiettivi ovvi.
Questo può portare alla creazione di un foglio di calcolo molto convincente. Un’azienda congela gli stipendi, lascia vacanti alcune posizioni e utilizza i risparmi così ottenuti per acquistare strumenti di intelligenza artificiale. I dipendenti dotati di tali strumenti, in teoria, producono di più, consentendo all’organizzazione di crescere senza dover ripristinare i costi del personale tagliati.
Il problema è che l'ipotesi relativa alla produttività viene spesso considerata un dato di fatto prima ancora che l'azienda ne abbia dato prova nelle proprie attività operative.
Una recente ricerca condotta dalla Federal Reserve Bank di Atlanta ha rilevato che i dirigenti aziendali attribuivano agli investimenti nell’intelligenza artificiale un aumento medio della produttività del lavoro pari all’1,8% nel 2025 e prevedevano che tale aumento raggiungesse il 3% nel 2026. Si tratta di incrementi significativi, ma notevolmente più contenuti rispetto alle cifre spettacolari che vengono abitualmente citate nelle campagne di marketing delle società di consulenza.
Da un’analisi condotta dalla Banca europea per gli investimenti su oltre 12.000 aziende europee e americane è emerso un aumento della produttività del lavoro pari a circa il 4% tra le aziende che hanno adottato l’intelligenza artificiale. È importante sottolineare che il risultato sembra derivare da un aumento dell’intensità di capitale piuttosto che da una diffusa perdita di posti di lavoro. L’azienda produttiva non si limitava a sostituire le persone con il software, ma forniva ai lavoratori mezzi migliori con cui svolgere il proprio lavoro.
Questa distinzione è importante. L’intelligenza artificiale può migliorare la produttività dei dipendenti, ma ciò non dimostra che ridurre la loro retribuzione sia il modo migliore per finanziarla.
Le aziende più produttive nel settore dell'intelligenza artificiale non pagano necessariamente meno
I dati emergenti sul mondo del lavoro mettono in discussione l'idea secondo cui le aziende debbano scegliere tra l'intelligenza artificiale e i dipendenti.
L’analisi condotta da PwC nel 2026 su oltre un miliardo di annunci di lavoro ha rilevato che la crescita della produttività era sostanzialmente più forte nei settori maggiormente esposti all’intelligenza artificiale. Tuttavia, tali settori registravano anche una crescita salariale e occupazionale più rapida rispetto a quelli meno esposti. I leader evidenti non consideravano la manodopera come un costo residuo da ridurre una volta stabilito il budget destinato alla tecnologia. Stavano invece combinando nuovi strumenti con competenze di maggior valore.
Dal punto di vista economico, ciò è plausibile. L’intelligenza artificiale raramente genera valore semplicemente perché un’azienda ha acquistato l’accesso a un modello. I dipendenti devono individuare le attività idonee, preparare e proteggere i dati, riprogettare i flussi di lavoro, verificare i risultati e riconoscere quando i suggerimenti automatici sono errati. Il personale esperto possiede inoltre le conoscenze operative necessarie per distinguere una dimostrazione tecnicamente impressionante da un processo aziendale utile.
Un assicuratore non può automatizzare in modo sicuro la gestione dei sinistri senza figure professionali che comprendano il testo delle polizze, i modelli di frode, gli obblighi normativi e i casi insoliti. Una banca non può delegare le decisioni in materia di credito semplicemente perché un modello è in grado di sintetizzare i documenti finanziari. Un produttore ha ancora bisogno di dipendenti che sappiano individuare con precisione dove si verificano effettivamente ritardi, problemi di qualità e rischi per la sicurezza.
Togliere gli incentivi a queste persone e, al contempo, investire negli strumenti che dipendono dalle loro conoscenze è una forma discutibile di trasformazione. L’azienda potrebbe risparmiare sui compensi, ma indebolirebbe al contempo la capacità istituzionale necessaria per rendere utile l’intelligenza artificiale.
Il rischio è particolarmente grave quando un datore di lavoro congela gli stipendi del proprio personale già in forza, ma offre pacchetti vantaggiosi per assumere specialisti in IA, figura professionale ormai introvabile. I dipendenti già in servizio vedono un’azienda che sostiene di non avere fondi per la loro crescita professionale, mentre ne trova per assumere personale esterno legato a una priorità strategica di tendenza. Il risentimento che ne deriva non è una resistenza all’innovazione. È una reazione prevedibile a un trattamento iniquo.
Gli investimenti nell'intelligenza artificiale possono diventare un pretesto per una semplice riduzione dei costi
Non tutti i progetti definiti come investimenti nell’intelligenza artificiale rappresentano una vera e propria trasformazione. Questa etichetta può fornire una giustificazione più allettante per la riduzione dei costi rispetto a fattori quali il calo della domanda, una pianificazione finanziaria inadeguata o le pressioni da parte degli investitori.
Un’azienda che annuncia di voler “diventare AI-first” appare lungimirante. Un’azienda che ammette di voler ridurre i costi del lavoro per proteggere i margini appare sulla difensiva. La distinzione è importante perché la prima narrativa potrebbe essere utilizzata per giustificare azioni che il management intendeva intraprendere a prescindere dalla tecnologia.
Ciò non significa che la ristrutturazione legata all’intelligenza artificiale sia fittizia. Oracle, ad esempio, ha ridotto il proprio organico di circa 21.000 unità nel corso dell’anno fiscale 2026, perseguendo al contempo un’espansione dell’infrastruttura cloud dedicata all’intelligenza artificiale che richiede un impiego di capitale eccezionalmente elevato. L’azienda sta operando un cambiamento sostanziale nelle modalità di allocazione del capitale.
Tuttavia, i manager dovrebbero essere in grado di dimostrare un nesso credibile tra la spesa che si intende eliminare e il valore che il nuovo sistema dovrebbe generare. “Dobbiamo investire nell’intelligenza artificiale” non è una motivazione valida per un investimento. Si tratta piuttosto di una scelta strategica.
Una proposta seria dovrebbe identificare il processo aziendale oggetto di modifica, il suo costo e le sue prestazioni attuali, il miglioramento previsto, i costi di implementazione, i rischi operativi e il periodo nel corso del quale verranno misurati i rendimenti. Dovrebbe inoltre chiarire se il beneficio derivi dal fatto che i dipendenti svolgano più lavoro, che un numero inferiore di dipendenti svolga lo stesso lavoro, oppure che l’azienda crei un prodotto o un servizio che prima non era in grado di offrire.
In assenza di tale livello di specificità, i dipendenti potrebbero ragionevolmente concludere che l’intelligenza artificiale venga utilizzata come comoda giustificazione per un contenimento generale delle retribuzioni.
Cosa dovrebbe includere un caso di investimento credibile nel settore dell'intelligenza artificiale
Prima di finanziare l'intelligenza artificiale attraverso riduzioni retributive, il consiglio di amministrazione dovrebbe chiedere alla direzione di rispondere ad alcune domande concrete.
Il primo è se l’azienda abbia dimostrato che il caso d’uso proposto funzioni. Un progetto pilota controllato dovrebbe mettere a confronto il processo assistito dall’IA con quello esistente utilizzando parametri quali i tempi di completamento, i tassi di errore, i risultati per i clienti, i ricavi o il costo per transazione. Il tempo risparmiato non si traduce automaticamente in valore aggiunto. Se i dipendenti impiegano il tempo risparmiato a correggere risultati inaffidabili o a partecipare a riunioni aggiuntive, l’apparente efficienza potrebbe non riflettersi mai sul conto economico.
Il secondo aspetto da considerare è se sia stato calcolato il costo totale. I costi delle licenze rappresentano solo una delle componenti. L’integrazione, la preparazione dei dati, la sicurezza, la revisione legale, la formazione dei dipendenti, il monitoraggio, l’utilizzo dei modelli e la supervisione umana possono rendere l’implementazione notevolmente più costosa di quanto suggerisca la proposta iniziale.
Il terzo aspetto riguarda chi beneficerà dell’aumento di produttività. Un dipendente a cui viene chiesto di gestire il 20% di lavoro in più grazie all’IA, ma a cui viene negato un aumento di stipendio, percepisce il programma come un’intensificazione del lavoro, non come un potenziamento. Le aziende non devono necessariamente distribuire immediatamente ogni guadagno in termini di efficienza, ma l’adozione di un meccanismo di condivisione credibile può favorirne l’adozione. Ciò potrebbe includere bonus legati a guadagni misurabili, ulteriori opportunità di sviluppo, una riduzione del carico di lavoro amministrativo o l’impegno a riconsiderare gli stipendi una volta raggiunti gli obiettivi concordati.
Il quarto aspetto riguarda ciò che accade quando lo strumento fallisce. I sistemi di intelligenza artificiale possono fornire risposte errate, gestire in modo improprio informazioni sensibili e comportarsi in modo imprevedibile quando sono collegati ad altri software. Un’azienda che riduce il personale esperto proprio mentre aumenta la dipendenza da sistemi non ancora maturi rischia di privarsi proprio delle persone in grado di riconoscere tali fallimenti.
Infine, la dirigenza dovrebbe stabilire a partire da quando considererà l’investimento un fallimento. I progetti privi di criteri di interruzione ben definiti possono continuare ad assorbire risorse finanziarie, poiché interromperli costringerebbe i dirigenti ad ammettere che una strategia importante non ha funzionato.
Come comunicare la decisione
Non esiste alcuna tecnica di comunicazione in grado di rendere popolare un congelamento salariale. La dirigenza può tuttavia evitare di peggiorare la situazione.
Il primo requisito è la precisione. I dirigenti dovrebbero specificare quanto viene investito, cosa si intende acquistare con quei fondi, quali risultati aziendali ci si aspetta e quando verrà riesaminata la decisione. Un linguaggio vago su temi come la trasformazione, l’agilità e il successo grazie all’intelligenza artificiale risulterà evasivo quando ai dipendenti viene chiesto di compiere un sacrificio concreto.
I dirigenti dovrebbero inoltre spiegare a cosa stanno rinunciando loro stessi. Congelare gli stipendi ordinari mantenendo al contempo i bonus di anzianità, le ingenti assegnazioni di azioni o i benefici discrezionali riservati ai dirigenti crea un evidente problema di equità. Anche quando tali pagamenti sono regolati da contratti esistenti, la dirigenza deve rendersi conto di come verrà percepito tale contrasto.
L'azienda non dovrebbe promettere che l'intelligenza artificiale non avrà mai ripercussioni sui posti di lavoro, a meno che non sia in grado di dimostrare la fondatezza di tale affermazione. Né dovrebbe insistere affinché i dipendenti accolgano con entusiasmo questa tecnologia. Un messaggio più credibile riconosce l'incertezza, specifica quali mansioni potrebbero subire cambiamenti e offre tempo retribuito per una formazione adeguata.
Soprattutto, i datori di lavoro dovrebbero evitare di sostenere che la decisione sia vantaggiosa per i dipendenti semplicemente perché un’azienda più competitiva potrebbe offrire una maggiore sicurezza a lungo termine. Questa può essere la sincera convinzione della dirigenza, ma non elimina il trasferimento immediato del rischio. I lavoratori continuano a rinunciare oggi alla propria retribuzione per finanziare un investimento di cui non controllano i rendimenti futuri.
La falsa dicotomia tra tecnologia e persone
Le aziende devono investire nell’intelligenza artificiale laddove questa possa migliorare un prodotto, un processo o una decisione concreti. Rifiutarsi di farlo solo perché i dipendenti non amano il cambiamento sarebbe irresponsabile. Ma presentare la tecnologia e una retribuzione equa come concorrenti naturali è altrettanto miope.
Le aziende che hanno maggiori probabilità di generare valore duraturo grazie all’intelligenza artificiale avranno bisogno di qualcosa di più del semplice software. Avranno bisogno di persone che comprendano i clienti, le operazioni, i rischi e i limiti dei sistemi automatizzati. Avranno bisogno di dipendenti disposti a mettere in luce i processi inefficienti, a sperimentare strumenti nuovi e ad assumersi la responsabilità quando la raccomandazione di un agente non può essere semplicemente accettata.
Un congelamento degli stipendi può liberare liquidità in tempi rapidi. Può però anche causare disimpegno, dimissioni e una resistenza silenziosa che non figurano mai nel modello di investimento originario. Sostituire in seguito quei dipendenti, soprattutto una volta che le loro competenze sono andate perdute con loro, potrebbe costare più degli aumenti salariali che l’azienda aveva inizialmente trattenuto.
La vera sfida non sta quindi nel capire se il management sia in grado di finanziare un budget dedicato all’intelligenza artificiale riducendo le retribuzioni, bensì nel verificare se l’organizzazione che ne deriva sia più capace di trasformare quella tecnologia in valore. Quando i dipendenti vengono considerati come la fonte di finanziamento anziché come il mezzo attraverso cui avverrà la trasformazione, la risposta potrebbe essere negativa.
