Barclays ha annunciato circa 5000 licenziamenti entro la fine del 2026, pari al 5% della forza lavoro globale. La decisione rientra in un piano di riduzione dei costi e riorganizzazione delle attività che prevede un maggiore utilizzo dell’intelligenza artificiale nei processi aziendali. L’annuncio è arrivato in occasione della presentazione dei risultati finanziari del terzo trimestre, che hanno evidenziato un aumento del 13% degli utili, nonostante la banca britannica abbia deciso di ridurre ulteriormente il personale. Secondo quanto comunicato dall’istituto, circa 1.000 posizioni sono già state eliminate, mentre altri 4.000 tagli dovrebbero essere completati entro dicembre 2026.

Barclays annuncia 5000 licenziamenti, i reparti coinvolti

Il piano di riorganizzazione interessa principalmente le attività bancarie rivolte ai clienti nel Regno Unito, ma avrà conseguenze anche sulle funzioni amministrative e tecnologiche. Circa il 60% dei tagli riguarderà le funzioni di supporto, comprese alcune attività di sviluppo informatico. Barclays ha spiegato che l’introduzione di strumenti basati sull’intelligenza artificiale permette di aumentare la produttività e ridurre il numero di addetti necessari per svolgere determinate mansioni.

“Il numero di sviluppatori, ad esempio, diminuirà poiché l’Ia rende il nostro personale più produttivo”, ha precisato l’istituto nella presentazione dei risultati. Una parte significativa delle riduzioni dovrebbe interessare l’India, dove vengono svolte diverse attività amministrative e operative per conto della banca britannica. I licenziamenti si inseriscono in un programma triennale di contenimento dei costi che coinvolge principalmente la divisione retail, pur interessando anche alcune attività di investment banking.

Il ruolo dell’AI nella riduzione del personale

Barclays ha indicato nella trasformazione tecnologica uno degli strumenti principali per semplificare la propria organizzazione. Il gruppo punta a una “semplificazione organizzativa e un’efficienza basata su cambiamenti tecnologici guidati dall’intelligenza artificiale”. L’amministratore delegato C.S. Venkat ha spiegato che la riduzione del personale deriva da investimenti tecnologici avviati negli ultimi anni, finalizzati a migliorare l’efficienza operativa. “L’intelligenza artificiale ha un ruolo importante da svolgere e potrebbe averne uno ancora più importante in futuro”, ha dichiarato.

Il manager ha aggiunto che la banca intende utilizzare questa tecnologia su larga scala, pur precisando che non rappresenta l’unica causa della riorganizzazione. “L’intelligenza artificiale è la ciliegina sulla torta, non la torta”, ha affermato, sottolineando la necessità di realizzare prima le infrastrutture tecnologiche necessarie per ottenere benefici concreti. Secondo Barclays, le misure di efficientamento dovrebbero generare ulteriori risparmi per 1,1 miliardi di sterline nel 2027.

Utili Barclays in aumento del 13% nel terzo trimestre

La decisione di ridurre il personale arriva in una fase di crescita della redditività del gruppo bancario. Nel terzo trimestre del 2026, Barclays ha registrato profitti per 2,3 miliardi di sterline, in aumento del 13% rispetto allo stesso periodo dell’anno precedente. Il risultato è stato sostenuto soprattutto dalla crescita dei ricavi nella divisione azionaria, legata alle attività di investimento e negoziazione sui mercati finanziari.

Nonostante il miglioramento rispetto al 2025, i risultati sono rimasti leggermente inferiori alle aspettative degli analisti. La banca punta ora a rafforzare la propria redditività attraverso una combinazione di investimenti tecnologici, semplificazione delle strutture operative e riduzione delle spese.

HSBC e Standard Chartered valutano licenziamenti

Barclays non è l’unico istituto di credito ad aver collegato la riorganizzazione del personale all’introduzione dell’intelligenza artificiale. Nel corso del 2026 anche HSBC, Standard Chartered e Danske Bank hanno segnalato possibili riduzioni degli organici legate all’automazione e alla trasformazione digitale. Will Howlett, analista finanziario di Quilter Cheviot, ha spiegato che questi interventi mostrano quanto l’intelligenza artificiale possa modificare l’organizzazione del settore bancario nei prossimi anni. Le banche investono da tempo in tecnologie digitali, ma l’evoluzione degli strumenti di automazione sta aumentando la possibilità di svolgere alcune attività con un numero inferiore di dipendenti.

Entrano in vigore oggi le nuove regole italiane sull’intelligenza artificiale (D.lgs. 7 ottobre 2026, n. 179). Sono regole, nella più parte dei casi, di buonsenso, che duplicano, specificano, chiariscono principi già stabiliti dalla disciplina europea. Lecito il dubbio che fossero indispensabili ma ragionevole pensare che, in generale – se si esclude la questione dell’ipertrofia normativa che già affligge il nostro ordinamento e che dovrebbe suggerire di limitare all’essenziale il varo di nuove regole – non siano sbagliate.

Questo giudizio sintetico non vale però o, almeno, non vale completamente, per la nuova disciplina sull’intelligenza artificiale nel rapporto di lavoro. Al riguardo, infatti, l’articolo 41 del Decreto dopo aver ribadito un principio, per la verità, già stabilito dalla disciplina europea sulla protezione dei dati personali e dall’AI Act, ovvero che le decisioni relative al rapporto di lavoro, incluse quelle di carattere disciplinare, non possono essere “adottate unicamente sulla base di un trattamento automatizzato” e che “la decisione definitiva è in ogni caso riservata a una persona fisica, che eserciti un potere effettivo e autonomo”, prevede che “non rientrano tra le decisioni finali relative alla costituzione del rapporto di lavoro le attività di ricerca e selezione delle candidature, anche quando comportino la mancata ammissione alle successive fasi della selezione.”

Nella sostanza, dunque, secondo Palazzo Chigi, andrebbe bene che sia un algoritmo a decidere, anche in via definitiva, se un curriculum debba o non debba finire sulla scrivania del direttore delle risorse umane e, dunque, se una persona possa o non possa avere una chance di essere assunta. È un enorme errore di valutazione e prospettiva che minaccia di produrre effetti drammatici, privando milioni di persone di posti di lavoro per i quali sono qualificate e che meriterebbero solo per colpa di un bias negli algoritmi e nei modelli alla base dei servizi diversamente intelligenti di preselezione delle domande di lavoro.

E non si tratta di un rischio potenziale, di uno scenario futuribile, di una previsione catastrofista ma di un fenomeno di proporzioni gigantesche che sta già producendo conseguenze drammatiche in tutto il mondo.

È un problema antico, almeno per le cose dell’intelligenza artificiale e stupisce davvero che il governo, pur scegliendo di affrontarlo direttamente, abbia poi deciso di risolverlo così: legittimando una pratica che avrebbe dovuto essere vietata senza esitazioni né riserve per garantire che chi merita di avere un’occasione di lavoro non se la veda negare da un algoritmo mal progettato o mal addestrato. Basti pensare che Amazon interruppe, proprio a causa di un incontrollabile rischio di discriminazione di genere, uno dei primi progetti di selezione algoritmica del personale nel 2015 dopo essersi avveduta che i propri algoritmi, essendo stati addestrati a riconoscere i migliori candidati sulla base dei curricula della forza lavoro assunta nei precedenti dieci anni, manifestavano una straordinaria preferenza per gli uomini rispetto alle donne, presenti in numero decisamente inferiore nella propria popolazione lavorativa.

Insomma, giacché storicamente l’azienda aveva assunto più uomini che donne, gli algoritmi si erano persuasi che gli uomini fossero più adatti a lavorare in Amazon rispetto alle donne. Certo erano altri tempi, certo l’intelligenza artificiale di ieri non è quella di oggi. Ma, sfortunatamente, ci sono centinaia di storie di discriminazione algoritmica nella selezione del personale che rimbalzano da ogni parte del mondo e che suggeriscono che, nonostante i progressi, l’intelligenza artificiale continua a negare un’occasione di lavoro a chi la meriterebbe solo per il colore della pelle, per l’età, per il genere, perché magari non ha lavorato per un anno per dedicarsi ai genitori malati, perché ha un bambino piccolo o perché non ha scritto nella domanda di un posto da infermiere che sa usare il computer o, almeno, che sa usarlo quanto basta a compilare una cartella clinica elettronica.

Niente fantasie, tutte scene di un docufilm già proiettato sul palcoscenico globale milioni di volte. E non basta. Perché, a differenza di ieri, oggi, questi sistemi di preselezione algoritmica delle domande di lavoro sono straordinariamente diffusi.

Secondo lo studio Hidden Workers: Untapped Talent della Harvard Business School e di Accenture (2021, basato su 2.275 dirigenti e 8.720 lavoratori in Stati Uniti, Regno Unito e Germania), oltre il 90% dei datori di lavoro utilizza software di screening per la prima selezione dei candidati e l’88% ammette che lavoratori qualificati vengono scartati perché non corrispondono esattamente ai criteri dell’annuncio: il 48% esclude, per esempio, i curricula con interruzioni di lavoro superiori a sei mesi.

Il fenomeno riguarda in modo particolare le grandi imprese: secondo il report Jobscan del 2025, il 97,8% delle Fortune 500 adotta un sistema di tracciamento delle candidature (ATS) e circa l’80% dei candidati transita da piattaforme dotate di ranking basato sull’intelligenza artificiale.

Queste soluzioni, essendo sviluppate con l’obiettivo prioritario di alleggerire il lavoro delle persone i carne ed ossa che lavorano negli uffici delle risorse umane e, quindi, di ridurre il numero dei curricula destinati a questi uffici, tendono a essere più severe del ragionevole e, come mostrano i test più recenti sui modelli linguistici, rischiano di perpetuare antiche discriminazioni: in uno studio dell’Università di Washington, ad esempio, su oltre 3 milioni di confronti tra curricula e offerte di lavoro, i nomi associati a persone bianche sono stati preferiti nell’85% dei casi, contro il 9% di quelli associati a persone nere.

All’articolo 3 del Decreto, il Governo scrive: “Il presente decreto…è adottato in una prospettiva di garanzia antropocentrica, di uso corretto, trasparente e responsabile dei sistemi di IA e di vigilanza sui rischi per diritti e libertà.”. A guardare a come si è poi scelto di disciplinare la questione del ricorso agli algoritmi nella preselezione delle domande di lavoro, sembra un caso di scuola dell’antico brocardo secondo il quale si predica bene, ma razzola male. Sarebbe importante, anzi, necessario e urgente, ammettere l’errore e correggere il tiro, anche semplicemente abrogando la disposizione che sottrae il ricorso a soluzioni di preselezione algoritmica del personale alla regola generale della necessità di un intervento umano che sottragga la decisione finale agli algoritmi.

Sino ad allora, tuttavia, guai a gettare la spugna e a considerare effettivamente legalizzata una pratica tanto poco rispettosa dei diritti e della dignità di chi cerca lavoro, la disciplina europea sulla protezione dei dati personali (il Gdpr) e l’AI Act, offrono strumenti utili a reagire a chi si sentisse discriminato da un algoritmo e vanno usati come sta accadendo in tutto il mondo; perché mentre è incerto che l’intelligenza artificiale ci rubi il lavoro, è certo che lo sta negando a milioni di persone che lo meriterebbero e non si può lasciare che ciò accada.

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L’uso sempre più massiccio dell’intelligenza artificiale comporta una richiesta di maggiore potenza di calcolo da parte dei server. Per questo i colossi della tecnologia hanno iniziato a varare strategie di lungo termine per provare a rendere autosufficienti, e in parte anche ecosostenibili, i propri centri di calcolo.

Per garantire un flusso costante di elettricità ai propri data center, Amazon ha annunciato un piano legato allo sviluppo di 12 reattori nucleari modulari di nuova generazione negli Stati Uniti, realizzati in partnership con la società X-energy e con l’utility American Electric Power.

Cosa sono i reattori modulari e l’intesa con X-energy

I reattori scelti dal gruppo di Seattle, che saranno costruiti sulle rovine di una vecchia centrale a carbone, appartengono alla categoria degli Small Modular Reactors, impianti che hanno dimensioni e potenza più contenute rispetto alle centrali tradizionali. La loro struttura componibile nasce teoricamente per abbattere i tempi di cantiere e modulare l’energia erogata in base al fabbisogno delle infrastrutture vicine. Modelli simili dovrebbero essere costruiti nei prossimi anni anche in Italia.

L’intesa rafforza il legame tra Amazon e X-energy, azienda guidata dal fondatore Kam Ghaffarian in cui il gigante dell’e-commerce ha già investito 700 milioni di dollari. L’obiettivo dichiarato dalle due società è l’installazione di impianti modulari per una capacità complessiva di 5 gigawatt entro il 2039.

I data center in Texas e il ruolo dell’intelligenza artificiale

Per comprendere l’entità dei consumi energetici in gioco occorre guardare ai territori a più alta densità digitale. In Texas si trova uno degli hub chiave per la rete di Amazon Web Services, dove il gruppo conta 3 grandi data center attivi coordinati nell’area di San Antonio.

Queste strutture svolgono una duplice funzione:

• l’erogazione dei servizi cloud ordinari per la gestione dei dati e dei sistemi di vendita delle imprese.
• l’elaborazione ad alta densità per i modelli di intelligenza artificiale, che richiedono un’erogazione continua di energia per mantenere operativi i processori in parallelo.

L’incognita dei tempi e dei costi

La scelta di puntare sull’energia atomica nasce dalla necessità di alimentare i server con continuità, senza ricorrere ai combustibili fossili. Tuttavia, la sostenibilità economica e industriale del progetto risiede tutta nell’effettiva realizzabilità dei mini-reattori nei tempi previsti, che si auspicano più brevi ed economici dei reattori tradizionali. In effetti, la tecnologia degli Small Modular Reactors rappresenta una frontiera industriale ancora priva di uno storico consolidato su larga scala.

Il successo delle scadenze fissate da Amazon dipenderà infatti dall’esito del primo impianto pilota che X-energy sta sviluppando a Seadrift, sempre in Texas, che dovrebbe essere pronto entro il 2030. Quel cantiere rappresenta il vero banco di prova sia sul piano dell’efficienza dei costi, sia su quello delle autorizzazioni ambientali legate alla gestione delle risorse idriche.

L’intelligenza artificiale sta causando una profonda ristrutturazione globale del mondo del lavoro, in particolare nel settore bancario. Nel frattempo, la corsa all’Ai sta coinvolgendo pesantemente i risparmi delle famiglie. L’ultimo, emblematico caso è quello della banca britannica Barclays: l’istituto ha annunciato il taglio di circa 5mila posti di lavoro a livello globale, pari a oltre il 5% della sua forza lavoro totale di 93mila dipendenti. Anna Cross, direttore finanziario di Barclays, ha precisato che la riduzione dello staff – con mille addetti a tempo pieno già espulsi nella prima metà dell’anno e 4mila in corso entro fine anno – s’inserisce in un piano di efficientamento volto a risparmiare oltre 1,1 miliardi di sterline sui costi già nel prossimo anno. Circa il 60% dei tagli colpisce le funzioni di supporto e gli sviluppatori software, poiché l’Ai generativa incrementa la produttività nella scrittura e nei test del codice. L’amministratore delegato di Barclays, Coimbatore Sundararajan Venkatakrishnan, ha spiegato che gli investimenti tecnologici guidano l’efficienza, definendo l’AI “la ciliegina sulla torta, non la torta”. La segretaria generale del sindacato britannico Unite, Sharon Graham, ha duramente contestato la scelta: “L’azienda usa l’Ai come scusa per sbarazzarsi della forza lavoro anziché riqualificarla”.

Sul piano finanziario, Barclays ha registrato nei primi nove mesi dell’anno 307 milioni di sterline di costi per la riorganizzazione, stimando una spesa di altri 300 milioni entro la fine del 2026. Nel terzo trimestre 2026, l’utile ante imposte della banca è salito del 12% a 2,3 miliardi di sterline, assorbendo 201 milioni di sterline di oneri strutturali per pacchetti di buonuscite e investimenti in tecnologia, oltre a pagare 500 milioni di sterline agli azionisti per un totale di 2,8 miliardi di sterline in buyback e dividendi distribuiti da inizio anno.

Nel 2026, un sesto dei piani di riduzione del personale nel mondo è stato causato dall’Ai. La decisione di Barclays rientra quindi in un trend globale che negli ultimi anni ha visto oltre 63mila bancari tagliati o prepensionati per via dell’Ai e dell’automazione delle loro funzioni, sui circa 500mila licenziamenti complessivi causati dall’Ai e registrati dal sito ailayoffs.live. Nel settore bancario, i casi principali di tagli del personale dovuti all’intelligenza artificiale hanno riguardato Citigroup, negli Usa: con il piano “Bora Bora” della Ceo Jane Fraser, l’istituto punta a 20mila uscite, pari al 9% della forza lavoro globale di 219mila unità. Dal quarto trimestre 2025 la banca ha già tagliato 7mila posizioni, sostenendo oltre 1 miliardo di dollari in indennità di buonuscita. Nel terzo trimestre di quest’anno le spese operative di Citigroup sono scese del 2% a 13,95 miliardi di dollari e l’utile netto è salito del 40% su base annua a 5,2 miliardi di dollari. Negli Stati Uniti anche Morgan Stanley e Goldman Sachs hanno già ridotto l’organico rispettivamente di 2.500 e 3.000 bancari, su una forza lavoro di 83mila e 47.400 dipendenti, attraverso il taglio delle assunzioni di analisti junior a causa dell’automazione delle loro funzioni.

Il caso limite è la svedese Klarna: la società fintech ha ridotto l’organico del 40%, passando da oltre 5mila a 3mila dipendenti da quando l’Ai gestisce il lavoro equivalente a 700 operatori. Nel 2026 ha tuttavia avviato un parziale reintegro di operatori umani per i casi complessi. Altro esempio di pesante ristrutturazione della forza lavoro per la sostituzione con gli algoritmi è l’olandese Abn Amro che prevede una riduzione del 10% della forza lavoro, pari a un taglio di 1.500-1.800 posizioni a tempo pieno, tramite la loro digitalizzazione. Nel Regno Unito, anche Standard Chartered e Hsbc vanno nella stessa direzione. Standard Chartered prevede oltre 7mila esuberi nei prossimi quattro anni, con una riduzione del 15% del personale di back-office entro il 2030, mentre Hsbc valuta una riorganizzazione che potrebbe interessare fino a 20mila addetti, un decimo dei suoi 211mila lavoratori.

L’introduzione dell’Ai però non comporta solo la riduzione del personale assistente: il trend complessivo della forza lavoro dimostra che le aziende preferiscono optare per i cosiddetti “tagli silenziosi” (“attrition“), che realizzano attraverso il blocco delle assunzioni e il mancato rimpiazzo dei pensionati. Questa situazione è adottata particolarmente in Europa: la Germania privilegia i prepensionamenti, la Francia ricorre alla riqualificazione nella data analysis sotto tutela sindacale, l’Italia applica il vincolo legislativo sulla supervisione umana obbligatoria, mentre il settore bancario negli ultimi 15 anni ha visto 63mila uscite incentivate tramite il fondo di solidarietà di categoria, interamente autofinanziato.

Nel frattempo, la costruzione delle infrastrutture digitali richiede investimenti giganteschi che passano anche tramite il settore bancario. L’economista Stijn Van Nieuwerburgh della Brookings Institution stima un costo annuo per i data center Ai pari al 3,6% del Pil statunitense fino al 2032, per un totale di 10.300 miliardi di dollari, superiore alla somma spesa per le ferrovie del XIX secolo, le autostrade del XX secolo e due terzi dell’elettrificazione Usa. Gli hyperscaler come Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle e SpaceX genereranno 760 miliardi di dollari di cash flow nel 2026 ma li reinvestiranno interamente, mantenendo negativo il rispettivo flusso di cassa libero. A ciò si sommano 466 miliardi di dollari di debito Ai emesso nel 2026 attraverso obbligazioni, secondo stime di Morgan Stanley. I dubbi sulla sostenibilità di tali debiti l’altroieri hanno provocato pesanti vendite sulle Borse statunitensi, con le azioni del settore come Meta che in una sola seduta è andata al ribasso del 6%, perdendo oltre 115 miliardi di dollari di capitalizzazione, dopo la previsione di dover raccogliere “centinaia di miliardi di dollari” per i propri investimenti nella Ai.

Così la spesa per i data center coinvolge direttamente i risparmi dei cittadini. La capitalizzazione dei sei principali hyperscaler e dei produttori di chip vale ormai sui mercati azionari circa 31mila miliardi di dollari, un quinto del valore complessivo di tutte le Borse mondiali. Le famiglie statunitensi detengono circa un terzo dei propri asset in azioni. Poiché il debito legato all’Ai è prevalentemente valutato con giudizio (rating) “sufficiente” (“investment grade“), le obbligazioni delle aziende collegate allo sviluppo dell’intelligenza artificiale sono presenti massicciamente nei portafogli di fondi pensione, polizze vita e assicurazioni. In tal modo, la stabilità finanziaria globale e le pensioni dei risparmiatori risultano indissolubilmente legate alla redditività futura dell’industria tecnologica, che nel frattempo sta assottigliando la forza lavoro mondiale. Un paradosso, insieme all’indebitamento per la corsa all’Ai, che rischia di scatenare una tsunami.

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