Il buco generazionale che l'executive search vedrà nel 2032
I dati Stanford dicono che lo scarto occupazionale tra i 22-25enni nei ruoli esposti all'AI e i loro coetanei ha raggiunto il 19%. Non è un problema di oggi, è un problema di chi mancherà nella stanza tra dieci anni. Un pezzo su come la pipeline di leadership si costruisce, o si assottiglia, molto prima che qualcuno se ne accorga.
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Lo Stanford Digital Economy Lab aggiorna da oltre un anno un indicatore che, nel mondo dell'executive search, meriterebbe molta più attenzione. Utilizzando dati retributivi ADP su milioni di lavoratori americani, lo studio "Canaries in the Coal Mine" misura lo scarto occupazionale tra lavoratori di 22-25 anni impiegati in ruoli esposti all'AI generativa e i loro coetanei in ruoli meno esposti. A giugno 2026 quello scarto ha raggiunto il 19%, in crescita costante dal 13% rilevato all'inizio della serie nel 2025.
Il meccanismo, secondo gli autori, passa quasi interamente da una riduzione delle assunzioni, non da un aumento dei licenziamenti. Le aziende non stanno mandando via i giovani professionisti già assunti. Stanno assumendone meno, in particolare nei ruoli dove l'AI automatizza compiti piuttosto che completarli. Nei ruoli dove l'AI viene usata per potenziare il lavoro umano, l'occupazione resta stabile o cresce, soprattutto tra i lavoratori più esperti.
Un dato solido, non un'estrapolazione
Vale la pena essere precisi sui limiti di questo dato, perché la tentazione di trasformarlo in un titolo allarmistico è alta. Gli stessi autori definiscono i risultati descrittivi, non causali: la correlazione tra esposizione all'AI e rallentamento delle assunzioni giovanili è solida su un campione di milioni di lavoratori, ma non esclude che altri fattori strutturali del mercato del lavoro americano contribuiscano allo stesso fenomeno. Alcuni ricercatori hanno inoltre messo in discussione la componente specificamente generazionale del pattern, mostrando che in alcune categorie di ruoli molto esposti le riduzioni dei posti junior e senior sono proseguite in parallelo.
Detto questo, il segnale non è isolato. Le immatricolazioni universitarie in informatica negli Stati Uniti sono scese dell'8,1% nell'anno accademico 2025-2026, il calo più marcato tra tutte le discipline, con una flessione dell'11,2% nei soli corsi di informatica pura. È un dato comportamentale, non un sondaggio: gli studenti stanno votando con la scelta del percorso di studi, e la scelta riflette un'aspettativa reale o percepita sul mercato del lavoro che li aspetta.
Perché riguarda l'executive search, non solo l'HR
Chi si occupa di ricerca e selezione di vertice lavora tipicamente su un orizzonte di dieci-quindici anni prima che un professionista junior arrivi a un ruolo di leadership. Se oggi si assume meno all'ingresso in funzioni esposte all'AI, in particolare quelle tecniche e analitiche che tradizionalmente alimentano le carriere verso ruoli di Chief Technology Officer, Chief Data Officer o simili, la base da cui selezionare i leader del 2035-2040 si restringe prima ancora che il problema diventi visibile nei bilanci trimestrali.
Non è un problema che si manifesta subito. È un problema di composizione della pipeline che si accumula silenziosamente per un decennio e poi si presenta tutto insieme, nel momento in cui un consiglio di amministrazione cerca un candidato interno per la successione e scopre che la generazione di mezzo, quella che avrebbe dovuto maturare quindici anni di esperienza operativa in questo periodo, è semplicemente più piccola del previsto.
Per i fondi di private equity che ragionano su orizzonti di investimento di cinque-sette anni per singolo deal, ma su portafogli che si rinnovano su archi più lunghi, la stessa dinamica ha un'implicazione diretta sulla pianificazione della leadership delle portfolio company: se la base di talento junior tecnico si assottiglia oggi, la disponibilità di candidati interni per ruoli di CEO o CFO tra otto-dieci anni ne risente, indipendentemente da quanto bene un singolo fondo gestisca il proprio portafoglio attuale.
Un controargomento che merita spazio
Un working paper NBER del febbraio 2026, basato su un campione di quasi seimila tra CEO, CFO e senior executive in Stati Uniti, Regno Unito, Germania e Australia, ha trovato che l'89% degli intervistati non riporta alcun impatto misurabile sulla produttività dall'uso dell'AI negli ultimi tre anni. È un dato che sembra contraddire l'urgenza del tema, e va tenuto in considerazione: descrive percezioni dichiarate dal management, mentre il dato Stanford descrive buste paga effettive. Le due rilevazioni misurano cose diverse, non necessariamente in conflitto tra loro. È possibile che l'impatto sulla produttività aggregata resti contenuto nel breve periodo, mentre l'impatto sulla composizione dell'occupazione per fascia d'età si accumuli in modo più silenzioso e più lento a manifestarsi nei numeri che un dirigente osserva trimestre per trimestre.
Che cosa può fare oggi chi costruisce organizzazioni
La risposta non è smettere di adottare l'AI nei processi che tradizionalmente occupavano i ruoli junior. Sarebbe una scelta miope quanto il problema che descrive. La risposta più utile è trattare la costruzione della pipeline di leadership come una decisione esplicita, non come un sottoprodotto delle scelte di automazione prese reparto per reparto.
Questo significa, concretamente, distinguere tra compiti junior che vale la pena automatizzare perché ripetitivi e a basso valore di apprendimento, e compiti junior che vale la pena preservare proprio perché sono il modo in cui un professionista costruisce il giudizio che userà tra quindici anni in una stanza di consiglio. Le due categorie non coincidono automaticamente con ciò che l'AI sa fare meglio oggi.
Per i consigli di amministrazione e i comitati per le nomine, la domanda da porre alla propria organizzazione non è quanti giovani si stanno assumendo quest'anno. È se esiste una mappa esplicita di quali ruoli junior restano deliberatamente presidiati da persone, non perché l'AI non potrebbe farli, ma perché sono l'unico modo che conosciamo per far crescere chi guiderà l'azienda quando quell'AI sarà già la generazione successiva.
Silvio Fontaneto è Senior Partner, Beaumont Group, dove guida la Tech & Digital Executive Search Practice per l'Italia, con un focus su C-Level search in ambito AI, board advisory e trasformazione organizzativa. Autore di "Stop Fearing AI" e della trilogia "The Vector".
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