Guardando al 2026, l’impatto dell’AI non si distribuirà in modo uniforme tra i settori. Non assisteremo alla scomparsa di intere professioni, ma a una trasformazione profonda delle singole mansioni. L’effetto sarà selettivo e trasversale: cambierà il contenuto del lavoro più che il settore di appartenenza. In Starfinder osserviamo quotidianamente questa evoluzione: non si modifica soltanto il “come” si lavora, ma il valore stesso attribuito alle competenze tecniche.
L’AI è già operativa: il cambiamento è in corso
I dati confermano che la trasformazione è già iniziata. Oggi il 45% delle aziende italiane utilizza regolarmente soluzioni di AI per integrare i team:
- Nel 65% dei casi l’obiettivo è aumentare produttività ed efficienza
- Nel 57% supportare l’analisi dei dati e
- Nel 46% stimolare creatività e generazione di idee
Questo significa che l’AI non viene adottata solo per automatizzare attività ripetitive, ma per amplificare le capacità decisionali e progettuali delle organizzazioni. Il lavoro tech, quindi, non si riduce: si riconfigura. Le attività a basso valore aggiunto vengono progressivamente automatizzate, mentre cresce la richiesta di competenze capaci di integrare, supervisionare e governare sistemi sempre più complessi.
Ed è proprio in questa fase di transizione che emerge una criticità.
Il paradosso delle competenze
Se la tecnologia accelera, le competenze non sempre tengono lo stesso passo.
Il 77% dei lavoratori dichiara di voler partecipare a percorsi di upskilling, ma il 26% segnala l’assenza totale di programmi formativi nella propria azienda. Parallelamente, oltre la metà delle imprese evidenzia un gap nell’area AI e automazione, mentre quasi una su due lo riscontra nella Data Science.
Questa distanza tra adozione tecnologica e sviluppo delle competenze genera una tensione strutturale. Le aziende implementano strumenti avanzati, ma faticano a costruire percorsi di crescita coerenti. Il risultato è un aumento della mobilità professionale e una competizione sempre più intensa per attrarre profili già formati.
Retribuzioni 2026: il mercato si muove
Il 44% dei lavoratori è disposto a cambiare azienda nei prossimi dodici mesi, la competizione per i profili AI e Cloud è diventata sistemica. A Milano, per professionisti con due-cinque anni di esperienza, le retribuzioni per un AI Engineer oscillano tra i 46.000 e i 51.000 euro, per un Machine Learning Engineer tra i 44.000 e i 49.000 euro, per un Cloud Engineer tra i 44.000 e i 50.000 euro, mentre un Data Scientist si colloca mediamente tra i 38.000 e i 43.000 euro.
La leva economica resta centrale, ma non è più sufficiente. Un dato è particolarmente indicativo: il 90% dei candidati è più propenso a candidarsi quando la retribuzione è indicata chiaramente nell’annuncio. La trasparenza salariale si sta trasformando da elemento accessorio a fattore competitivo. Tuttavia, se non è accompagnata da una visione di crescita e da un contesto organizzativo solido, rischia di produrre solo turnover e non fidelizzazione.
Ed è qui che il cambiamento assume una dimensione qualitativa.
Dall’esecuzione alla supervisione
L’automazione non elimina il lavoro tecnico, ma ne modifica la natura. Entro il 2026 le attività più ripetitive – come il coding di base, il testing standardizzato o la manutenzione ordinaria – saranno sempre più supportate dall’AI. Parallelamente aumenterà il peso delle funzioni di coordinamento, progettazione architetturale e governance.
Il valore professionale si sta spostando dall’esecuzione alla supervisione. Le aziende hanno bisogno di figure in grado non solo di sviluppare, ma di orchestrare ecosistemi tecnologici complessi, integrare AI e Cloud nelle architetture aziendali e garantire sicurezza, etica e compliance. Ruoli come l’AI Governance Specialist o l’IT Project Manager evolveranno verso una responsabilità più ampia, che combina competenza tecnica e visione strategica.
La conoscenza delle architetture Cloud, della cybersecurity by design, del Data Engineering e dell’AI applicata ai processi aziendali diventa fondamentale. Ma ciò che fa davvero la differenza è la capacità di collegare questi ambiti, trasformando competenze verticali in visione sistemica.
La sfida delle aziende: attrarre e trattenere
Con un gap di competenze ormai strutturale – superiore al 50% nell’area AI e vicino al 47% nella Data Science – la sola leva retributiva non basta. Oltre la metà dei lavoratori richiede benefit mirati e percorsi di carriera chiari, mentre una quota significativa segnala l’assenza di piani di crescita definiti.
Senza una strategia coerente di sviluppo interno, il rischio non è soltanto la difficoltà di assunzione, ma l’aumento del burnout e del turnover. Le organizzazioni che riusciranno a competere nel 2026 saranno quelle capaci di integrare formazione continua, trasparenza e cultura tecnologica in un modello sostenibile.
Il 2026 come punto di maturazione
Il 2026 non rappresenterà la fine del lavoro tech, ma la sua evoluzione. La tecnologia automatizza l’esecuzione; il valore umano si concentra nella supervisione, nella responsabilità e nella capacità di guidare sistemi complessi.
In questo scenario, Starfinder affianca le aziende nell’individuare professionisti che uniscono competenze tecniche solide, visione strategica e responsabilità etica.
Perché il cambiamento non si subisce: si progetta.
E nel nuovo equilibrio del mercato tecnologico, non sarà premiato chi esegue meglio, ma chi sa guidare con intelligenza.