Gitlab licenzia il 14% del personale e invoca l’era degli agenti: quando l’AI diventa la giustificazione perfetta

GitLab ha annunciato il taglio di circa 350 dipendenti, pari a quasi il 14% della forza lavoro globale, accompagnando la decisione con una narrazione ormai familiare nella Silicon Valley: l’ingresso nell’“era degli agenti”, una fase in cui l’intelligenza artificiale sarà in grado di assumere una quota crescente delle attività di sviluppo software. Parallelamente, l’azienda ha comunicato il ritiro operativo da 22 paesi, segnalando una profonda riorganizzazione della propria struttura internazionale.

La notizia arriva in un momento che rende difficile accettare senza domande la spiegazione ufficiale. GitLab non sta affrontando una crisi esistenziale. I ricavi trimestrali sono cresciuti del 23%, un dato che molte aziende software quotate considererebbero eccellente nell’attuale contesto economico. Eppure il mercato ha reagito negativamente, con il titolo che ha perso circa l’8% dopo la pubblicazione dei risultati. In una fase in cui Wall Street premia soprattutto efficienza, margini e prospettive future legate all’intelligenza artificiale, la tentazione di trasformare una ristrutturazione in una storia di innovazione diventa quasi inevitabile.

Qui emerge una delle contraddizioni più interessanti dell’attuale ciclo tecnologico. Da un lato, i leader dell’industria continuano a minimizzare l’impatto occupazionale dell’AI. Sam Altman ha recentemente dichiarato di essere contento di essersi sbagliato sulle previsioni più pessimistiche relative alla distruzione di posti di lavoro. Jensen Huang ha definito la narrativa della perdita occupazionale una visione superficiale e fuorviante. Thomas Dohmke continua a sostenere che le aziende più lungimiranti assumeranno più sviluppatori, non meno.

Dall’altro lato, la realtà aziendale racconta una storia diversa. Non necessariamente perché l’AI stia già sostituendo direttamente i lavoratori, ma perché sta offrendo ai dirigenti un potente argomento per accelerare processi di riduzione dei costi che in passato avrebbero richiesto giustificazioni più articolate. Quando una società cresce a doppia cifra e contemporaneamente riduce drasticamente il personale, il collegamento tra automazione e licenziamenti diventa inevitabile agli occhi dell’opinione pubblica.

La definizione di “AI-washing”, che sta emergendo tra analisti e giornalisti specializzati, fotografa bene il fenomeno. Se il greenwashing consisteva nell’utilizzare la sostenibilità come copertura reputazionale per decisioni principalmente economiche, l’AI-washing rappresenta il tentativo di attribuire all’intelligenza artificiale scelte che potrebbero essere spiegate semplicemente con la ricerca di maggiore redditività. Non significa che la tecnologia non stia cambiando il lavoro. Significa che spesso viene utilizzata come narrativa strategica per rendere più accettabili decisioni impopolari.

Dal punto di vista finanziario, il ragionamento è piuttosto lineare. Le piattaforme di sviluppo software sono tra le prime a beneficiare degli strumenti di coding assistito. Se un team riesce a produrre più codice con meno persone grazie a modelli generativi e agenti software, gli investitori iniziano immediatamente a chiedersi perché mantenere la stessa struttura organizzativa. Non serve che l’AI sostituisca completamente un programmatore. È sufficiente che aumenti la produttività percepita per innescare pressioni verso una riduzione degli organici.

La vera domanda non riguarda GitLab, ma l’intero settore tecnologico. Per oltre vent’anni la Silicon Valley ha costruito la propria identità attorno a una promessa: l’automazione elimina lavori ripetitivi ma crea opportunità più qualificate. Oggi questa narrazione viene messa alla prova da strumenti che operano direttamente nelle professioni cognitive, comprese quelle che fino a pochi anni fa sembravano al riparo dalla sostituzione tecnologica.

Gli agenti AI non stanno ancora scrivendo intere piattaforme enterprise senza supervisione umana. Tuttavia stanno riducendo il valore economico di molte attività intermedie. Il risultato è che le aziende possono generare una crescita significativa senza aumentare proporzionalmente il numero di dipendenti. In alcuni casi, come sembra suggerire la vicenda GitLab, possono persino ridurli.

Il rischio reputazionale per l’industria è evidente. Se gli stessi dirigenti che promuovono l’AI come strumento di prosperità collettiva iniziano a collegarla, direttamente o indirettamente, a programmi di licenziamento, il messaggio pubblico perde credibilità. Gli investitori potrebbero apprezzare la maggiore efficienza, ma dipendenti, governi e opinione pubblica tendono a osservare un dato più semplice: le persone stanno perdendo il lavoro mentre le aziende continuano a crescere.

La storia di GitLab potrebbe quindi essere ricordata non tanto per i 350 posti eliminati, quanto per aver reso visibile una tensione che attraversa l’intera economia dell’intelligenza artificiale. Da una parte, la promessa di produttività senza precedenti. Dall’altra, la crescente difficoltà nel dimostrare che i benefici di quella produttività verranno distribuiti in modo equilibrato. Finché questa contraddizione rimarrà aperta, ogni annuncio di licenziamento accompagnato dalla parola “AI” verrà accolto con sempre maggiore scetticismo. E forse il mercato del lavoro non teme tanto gli agenti artificiali quanto la velocità con cui le aziende stanno imparando a utilizzarli come argomento per fare di più con meno persone.