L’intelligenza artificiale impatta (anche) sul primo gradino d’accesso al mondo del lavoro. Nelle grandi aziende, soprattutto nei settori più esposti all’automazione, le posizioni entry-level si stanno progressivamente assottigliando. Le attività ripetitive, di supporto operativo o di produzione standardizzata – tradizionalmente affidate ai giovani in ingresso – vengono oggi svolte o accelerate da strumenti di AI generativa, piattaforme di automazione e sistemi di analisi predittiva. Il risultato è che le corporate, vincolate da processi strutturati, compliance stringente e architetture tecnologiche legacy, tendono a privilegiare profili già autonomi, immediatamente produttivi.
I numeri raccontano questa trasformazione. Nei comparti più esposti all’automazione, le offerte di lavoro entry-level sono scese di oltre il 10% negli ultimi tre anni, mentre la richiesta di competenze legate all’intelligenza artificiale è più che raddoppiata dal 2020. In Italia il fenomeno è altrettanto evidente: la quota di ruoli junior nelle offerte per posizioni specialistiche in ambito AI e automazione è passata in due anni dal 26% al 17%. L’imbuto si restringe proprio all’ingresso.
Questo scenario alimenta anche dinamiche difensive. Il cosiddetto job hugging – la tendenza a restare ancorati a posizioni poco evolutive per timore di non trovare alternative – è in crescita. Secondo l’ultima rilevazione di ManpowerGroup, circa due terzi dei lavoratori si definiscono “candidati passivi”: non cercano attivamente un nuovo impiego, ma osservano il mercato con prudenza, senza esporsi. È il segnale di un clima percepito come più selettivo e meno accogliente per chi è all’inizio del percorso professionale.
Ma questa non è l’unica storia possibile. L’analisi condotta da Startup Geeks su oltre 400 startup italiane incubate o accelerate nel 2025 mostra una traiettoria differente. Nell’ecosistema dell’innovazione, l’intelligenza artificiale non riduce la presenza dei giovani: ne moltiplica l’impatto.
Le startup early-stage e le scale-up integrano fin dall’avvio strumenti di automazione, copiloti AI, soluzioni no-code, CRM evoluti e piattaforme di analytics nei flussi operativi quotidiani. Questo consente anche a profili junior di lavorare da subito su validazione di prodotto, acquisizione clienti, sviluppo di processi e ottimizzazione delle metriche di business. Il primo gradino non viene eliminato, viene accorciato.
Secondo i dati interni dell’incubatore, le realtà che adottano strumenti di AI nei primi dodici mesi registrano una velocità di esecuzione superiore fino al 30% rispetto a quelle che non lo fanno, con cicli di test e validazione più rapidi. In un contesto di crescita accelerata, tipico delle scale-up, questo si traduce in una maggiore domanda di talenti capaci di utilizzare la tecnologia come leva di produttività, non come sostituto del lavoro umano.
La differenza rispetto alle grandi organizzazioni è prima culturale che tecnica. Nelle corporate l’intelligenza artificiale viene spesso introdotta come strumento di efficientamento dei costi; nelle startup come motore di scalabilità. Nel primo caso si comprime l’ingresso, nel secondo si amplifica la responsabilità.
Il tema assume una dimensione sistemica in un Paese come l’Italia, dove la produttività del lavoro cresce da anni meno della media OCSE e solo una minoranza delle imprese utilizza l’AI in modo strutturato. In questo contesto la tecnologia non rappresenta un rischio per i giovani, ma una delle poche leve concrete per aumentare output, margini e competitività, a patto che venga inserita in modelli organizzativi dinamici.
Il vero punto non è se l’intelligenza artificiale sostituirà i giovani. È se le organizzazioni sapranno ripensare le modalità di ingresso e formazione. Nelle startup si osservano profili junior capaci di generare impatto misurabile già nei primi sei mesi, perché lavorano su obiettivi chiari e risultati verificabili, non su task ripetitivi destinati a essere automatizzati.
Mentre le grandi aziende irrigidiscono percorsi e gerarchie, anche sul piano della presenza e dell’organizzazione interna, l’ecosistema startup propone modelli più flessibili, orientati ai risultati e alla responsabilizzazione precoce.
