Milano, 1 luglio 2026 – Negli ultimi mesi, stando ai dati appena diffusi da Challenger, Gray & Christmas, le aziende dei settori finanza e tecnologia negli Stati Uniti hanno tagliato in media 30.000 posti di lavoro al mese. Un’ondata di licenziamenti che, come sottolineano gli analisti, sta assumendo proporzioni mai viste prima. Ma non è solo la solita ristrutturazione ciclica: a spingere molte imprese a cambiare pelle è soprattutto l’accelerazione dell’Intelligenza Artificiale. Tra i più colpiti, c’è il mondo delle crypto, già scosso da turbolenze negli ultimi due anni.
L’AI cambia le regole del gioco nelle aziende
Ormai sono troppe le fintech e le società tech che, nel secondo trimestre del 2026, hanno annunciato tagli pesanti. Secondo Challenger, i licenziamenti mensili sono tornati ai livelli del 2020. Prendiamo Goldman Sachs, che a maggio ha comunicato la soppressione di 4.500 posti in tutto il mondo. Perché? A spiegarlo sono gli stessi manager: “Le nuove piattaforme AI automatizzano processi che fino a poco tempo fa richiedevano decine di persone”, ha confidato un dirigente che ha chiesto di restare anonimo. E questa tendenza non sembra affatto rallentare. Solo così si capisce la portata della cosa: non si tratta di una crisi passeggera, ma di un cambio strutturale.
Le grandi banche e i fondi stanno spostando investimenti su sviluppatori di algoritmi e ingegneri specializzati in machine learning, mentre tagliano personale amministrativo e addetti al back office. “Abbiamo visto un calo netto dei ruoli amministrativi”, osserva Jack Brown, analista per Reuters, “e tra i profili junior la concorrenza è diventata durissima”.
Crypto in difficoltà: meno lavoro ma nuove competenze richieste
Nel settore delle criptovalute, il colpo è ancora più duro. I dati di CoinDesk parlano chiaro: solo a giugno sono stati persi oltre 7.200 posti tra exchange, società di mining e startup blockchain. Qualche esempio parla da sé: a San Francisco la piattaforma CoinGate ha ridotto il personale del 20% in poche settimane. “Stiamo riscrivendo tutte le procedure interne”, ha detto il CEO in una riunione con i dipendenti convocata all’alba—una seduta definita “gelida” da chi c’era.
La ragione? L’AI permette di gestire compliance, trading e assistenza clienti in modo automatico, spesso con più efficienza e meno rischi. E così ruoli tradizionali come customer care o middle office diventano superflui. Però c’è un altro lato della medaglia: le aziende più all’avanguardia cercano profili esperti in intelligenza artificiale applicata alla blockchain, figure rare e molto richieste.
Il mercato del lavoro finanziario sotto pressione
Questa ondata di tagli interessa soprattutto sedi operative a New York, Londra e Singapore, e rischia di stravolgere gli equilibri nel settore. Uno studio di Morgan Stanley segnala un calo del personale del 12% nei primi sei mesi del 2026 nelle principali banche internazionali—un dato che non si vedeva dai tempi post-pandemia. La situazione preoccupa anche i sindacati: “Riceviamo centinaia di segnalazioni ogni settimana”, racconta Maryl Stenson della UAW Tech Workers Alliance, “e spesso le aziende limitano tutto a una mail secca per comunicare il licenziamento”.
A Wall Street, davanti ai food truck tra Broad Street e Pine Street durante la pausa pranzo, se ne parla spesso. “Chi non si aggiorna resta fuori gioco”, confida un ex analista oggi freelance. Però molti hanno paura che il ritmo sia troppo serrato: “Non c’è tempo per imparare cose nuove”, ripetono i candidati ai colloqui con i recruiter.
Impatto sociale: la sfida delle istituzioni
La velocità del cambiamento sta mettendo in crisi anche le istituzioni pubbliche. Diversi Paesi europei—come Francia e Germania—hanno già aperto tavoli tecnici con banche e società hi-tech per pensare a forme di sostegno ai lavoratori lasciati indietro dalla rivoluzione AI. In Italia, ieri il ministro del Lavoro ha annunciato una consultazione con ABI e Assolombarda: “Non possiamo voltare la testa dall’altra parte davanti a un cambiamento così rapido—servono soluzioni concrete”, ha detto.
Intanto chi esce dal settore o cerca nuovi sbocchi nelle competenze più richieste (machine learning, data science) naviga in acque ancora molto agitate. Sullo sfondo resta una domanda che gira nelle ultime call aziendali finite con un annuncio amaro: fino a quando l’innovazione potrà correre senza lasciare troppi indietro?