L'intelligenza artificiale (IA), in particolare i modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), è spesso descritta come una tecnologia che potrebbe sostituire molti lavori umani. Tuttavia, i recenti dati sul mercato del lavoro suggeriscono un quadro diverso: l'IA non sta eliminando la necessità di persone che costruiscono sistemi e prodotti. Invece, sta aumentando il loro valore.

La domanda di ingegneri software continua a crescere

Un'analisi pubblicata a febbraio da Citadel Securities, basata sui dati di assunzione di Indeed, ha trovato che gli annunci di lavoro per ingegneri software stanno aumentando, anche se gli annunci di lavoro complessivi nel mercato del lavoro rimangono relativamente deboli.

Questo non significa che l'IA stia creando posti di lavoro in tutta l'economia. Tuttavia, suggerisce che una delle paure più comuni riguardo all'IA—che le aziende avranno bisogno di meno sviluppatori e ingegneri man mano che gli strumenti di IA diventano più potenti—non è ancora apparsa nella realtà del mercato del lavoro tecnologico.

In altre parole, piuttosto che ridurre la domanda di costruttori, l'IA potrebbe effettivamente renderli più importanti.

L'IA sta aumentando il valore dei progettisti e dei revisori di sistemi

La conclusione più chiara dai dati è che l'IA sta aumentando il valore delle persone che possono:

  • progettare sistemi

  • testare e verificare i risultati

  • rilevare e correggere i guasti

  • assumere la responsabilità dei risultati finali

Nel frattempo, i ruoli costruiti attorno a processi ripetitivi—come la formattazione dei documenti, la pianificazione o la gestione di grandi volumi di compiti di routine—stanno affrontando una maggiore pressione all'automazione.

In parole povere, l'IA è brava nell'eseguire compiti basati su regole, ma continua a fare affidamento sugli esseri umani per il giudizio, la decisione e la responsabilità.

L'industria delle criptovalute illustra questa dinamica

Il settore delle criptovalute offre un chiaro esempio di come l'IA venga integrata nei moderni team tecnologici.

Molti settori dell'industria possono beneficiare degli strumenti di IA, inclusi:

  • borse di criptovaluta

  • team di sviluppo portafoglio

  • fornitori di dati blockchain

  • piattaforme di staking

  • team di sviluppo protocollo

L'IA può aiutare queste organizzazioni:

  • scrivere codice più rapidamente

  • rivedere la documentazione più efficientemente

  • automatizzare i flussi di lavoro del supporto clienti

  • analizzare grandi set di dati

Tuttavia, le aziende hanno ancora bisogno di persone che comprendano:

  • come appare effettivamente un prodotto sicuro

  • come appare un flusso di lavoro interrotto

  • quali rischi possono emergere quando i sistemi sono in produzione

Queste sono responsabilità che l'IA non può possedere completamente.

I dati sul lavoro supportano la tendenza

Un rapporto di gennaio 2026 ha trovato che le offerte di lavoro nel settore tecnologico sono aumentate del 13% mese dopo mese, anche se l'occupazione totale nel settore tech è diminuita di circa 20.155 posizioni.

Questo suggerisce che le aziende potrebbero stare ristrutturando la loro forza lavoro piuttosto che abbandonare del tutto le assunzioni. Alcuni ruoli vengono tagliati, mentre le assunzioni continuano in aree dove l'expertise tecnica rimane scarsa.

Le previsioni a lungo termine sfidano anche la narrazione che l'IA sostituirà gli sviluppatori.

Secondo le proiezioni del governo degli Stati Uniti:

  • i programmatori software, gli analisti di garanzia della qualità e i tester si prevede cresceranno del 15% tra il 2024 e il 2034

  • circa 129.200 posti di lavoro sono previsti ogni anno in media

I ruoli di gestione progetti si prevede cresceranno di circa il 6% nello stesso periodo, con circa 78.200 aperture annuali.

Questi numeri indicano che le aziende continueranno ad avere bisogno di un gran numero di persone che possono:

  • costruire prodotti

  • coordinare i team

  • gestire i budget

  • garantire una consegna di successo

L'IA sta principalmente accelerando il lavoro tecnico

I dati sull'uso dei sistemi di IA rafforzano questa conclusione.

Un indice di gennaio 2026 ha mostrato che:

  • i compiti informatici e matematici rappresentano circa un terzo delle conversazioni su Claude.ai

  • quasi la metà del traffico API di prima parte della piattaforma coinvolge anche compiti tecnici

Il compito più comune—che rappresenta circa il 6% dell'uso—è modificare il software per correggere errori.

In altre parole, uno degli usi più visibili dell'IA non è sostituire gli ingegneri del software. Invece, sta aiutando loro:

  • manutenere il software più rapidamente

  • identificare i bug più rapidamente

  • iterare sui prodotti più efficacemente

Lo stesso principio si applica al lavoro creativo

Nei campi creativi come design o illustrazione, le prove disponibili sono più scarse, ma il meccanismo sottostante sembra simile.

L'IA può assistere con:

  • generazione di concetti di design

  • redazione di identità di marca

  • espansione dei sistemi di design

Ma le aziende hanno ancora bisogno di designer esperti che possano valutare:

  • composizione e equilibrio visivo

  • coerenza del marchio

  • chiarezza e usabilità

  • qualità finale

L'IA può consentire a un designer esperto di esplorare molte più variazioni di design in un tempo più breve, ma non può sostituire il gusto e il giudizio umano.

Per le aziende di criptovalute, questo è importante per aree come:

  • interfacce di scambio

  • esperienza utente del portafoglio

  • dashboard di analisi

  • asset di marketing

  • sistemi di marca

L'IA sta rimodellando la struttura del lavoro

Per questo motivo, la formulazione più accurata non è “l'IA salva posti di lavoro” o “l'IA distrugge posti di lavoro.”

Invece, l'IA sta rimodellando come il lavoro viene distribuito all'interno delle aziende.

I lavoratori che beneficiano di più sono quelli che possono:

  • stabilire la direzione

  • valutare la qualità

  • verificare le affermazioni e i risultati

  • assumere la responsabilità quando i sistemi falliscono

Nel frattempo, i lavoratori il cui output può essere ridotto a una sequenza di regole sono più esposti all'automazione.

L'adozione dell'IA sta crescendo ma non causa perdite massicce di posti di lavoro

Un'indagine di fine 2025 ha trovato che l'uso dell'IA generativa tra gli adulti di età compresa tra 18 e 64 anni è aumentato dal 44,6% nell'agosto 2024 al 54,6% nell'agosto 2025.

Nel luogo di lavoro, l'uso è aumentato dal 33,3% al 37,4% nello stesso periodo.

La quota totale di ore di lavoro che coinvolgono l'IA generativa è aumentata dal 4,1% al 5,7%.

Questi numeri mostrano che l'adozione dell'IA è in espansione, ma non suggeriscono un mercato del lavoro già svuotato dall'automazione.

La stessa indagine ha stimato che:

  • I risparmi di tempo dell'IA equivalgono a circa l'1,6% di tutte le ore di lavoro

  • la produttività del lavoro potrebbe essere aumentata fino all'1,3% dal lancio di ChatGPT

In molte aziende, il primo passo non è eliminare posti di lavoro, ma chiedere agli stessi team di produrre più output.

Il rischio maggiore potrebbe essere per i lavoratori di livello base

Il segnale più preoccupante nei dati non è un crollo della domanda di professionisti esperti. Invece, la pressione sembra aumentare alla base della scala professionale.

Uno studio di gennaio 2026 ha trovato che l'occupazione tra i lavoratori più giovani in professioni altamente esposte all'IA è diminuita dal 16,4% nel 2022 al 15,5% nel 2025.

Questo suggerisce un rischio strutturale: se l'IA assorbe molte mansioni di livello base, meno lavoratori potrebbero acquisire l'esperienza necessaria per diventare professionisti senior in seguito.

Ad esempio:

  • meno posizioni di sviluppatore junior

  • meno ruoli di QA di livello base

  • meno lavori di design pesanti in produzione

Nel breve termine, le aziende potrebbero guadagnare efficienza e ridurre i costi. Ma a lungo termine, rischiano di indebolire il loro futuro pipeline di talenti.

Conclusione

Le prove attuali suggeriscono che l'IA non sta riducendo la domanda di costruttori altamente qualificati. Invece, la domanda di professionisti nello sviluppo software, nella gestione dei progetti, nel design e nelle operazioni tecniche rimane forte.

L'IA agisce principalmente come un moltiplicatore di produttività per i lavoratori esperti, consentendo loro di lavorare più velocemente ed esplorare più possibilità.

Per le aziende di criptovalute, l'IA può:

  • accelerare lo sviluppo del prodotto

  • generare più prototipi e esperimenti

  • automatizzare porzioni delle operazioni di supporto

Tuttavia, decisioni critiche—come:

  • quali prodotti vengono rilasciati

  • se i sistemi sono sicuri

  • quali design rappresentano il marchio

  • quali rischi potrebbero danneggiare la fiducia degli utenti

richiedono ancora giudizio e responsabilità umana.

Nel breve termine, i team più di successo saranno probabilmente quelli che usano l'IA per espandere l'output dei professionisti esperti, mantenendo nel contempo il pipeline che forma la prossima generazione di talenti.