L’analisi di Startup Geeks su oltre 400 startup italiane: l’intelligenza artificiale comprime il primo ingresso nelle grandi aziende, ma accelera responsabilità e produttività nelle imprese innovative
L’intelligenza artificiale sta ridisegnando il mercato del lavoro in modo selettivo. Non colpisce tutti allo stesso modo: sta comprimendo il primo gradino.
Secondo analisi recenti sul mercato internazionale, nei settori più esposti all’automazione le offerte di lavoro entry-level sono diminuite di oltre il 10% negli ultimi tre anni, mentre la domanda di competenze legate all’AI è cresciuta di oltre il 100% dal 2020. In Italia, la quota di ruoli junior sul totale delle offerte per lavori specializzati in automazioni e AI è passata dal 26% al 17% in due anni, segnale di un restringimento dell’ingresso tradizionale nel mercato del lavoro.
Il meccanismo è strutturale: attività ripetitive, di supporto o produzione base, tradizionalmente affidate ai giovani in ingresso, vengono oggi automatizzate o accelerate da strumenti di AI generativa. Le grandi aziende, vincolate da processi di compliance, gerarchie e sistemi legacy, tendono quindi a ricercare profili già autonomi, riducendo lo spazio per la formazione “sul campo”.
Il risultato è un effetto imbuto che alimenta anche il fenomeno del job hugging: giovani professionisti che restano ancorati a posizioni con poche prospettive di crescita per paura di non trovare alternative in un mercato percepito come più selettivo. Secondo l’ultima analisi di ManpowerGroup, ad esempio, due terzi dei lavoratori sono “candidati passivi”: non vogliono cambiare azienda, ma tengono un occhio sul mercato del lavoro senza candidarsi attivamente. Ma l’analisi condotta da Startup Geeks racconta un’altra storia.
Dalle corporate alle startup: dove l’AI non sostituisce, ma amplifica
Nel 2025 Startup Geeks ha incubato circa 400 progetti imprenditoriali e accelerato oltre 120 startup, operanti in settori come fintech, healthtech, climate & sustainability, foodtech, edtech, servizi B2B digitali e AI-based solutions.
Dall’osservazione diretta di questi team emerge un dato chiaro: nelle startup l’AI non riduce il numero di giovani coinvolti, ma ne aumenta l’impatto.
“Le imprese early-stage e le scale-up, per definizione orientate alla crescita, integrano fin da subito strumenti di automazione, copiloti AI, piattaforme no-code, CRM intelligenti e sistemi di analytics nei flussi quotidiani. Questo consente a profili junior di lavorare direttamente su validazione prodotto, acquisizione clienti, sviluppo di processi e ottimizzazione delle metriche di business già nei primi mesi”, spiega Alessio Boceda, founder di Startup Geeks.
In altre parole, il primo gradino non viene eliminato: viene accorciato.
Secondo i dati interni di Startup Geeks, le startup che integrano strumenti di AI nei primi 12 mesi di attività registrano una maggiore velocità di esecuzione e tempi più rapidi di test sul mercato rispetto a quelle che non lo fanno, anche fino al 30% in più. In un contesto di crescita rapida, tipica delle scale-up, questo significa maggiore necessità di talenti capaci di usare la tecnologia come leva di produttività, non come sostituto del lavoro umano.
“La differenza rispetto alle grandi organizzazioni è culturale prima che tecnologica: nelle corporate l’AI viene spesso introdotta come strumento di efficientamento; nelle startup come strumento di scalabilità”, prosegue Boceda.
In un Paese come l’Italia, dove la crescita della produttività del lavoro è stabilmente inferiore alla media OCSE e dove solo il 16% delle imprese utilizza oggi l’intelligenza artificiale in modo strutturato, il tema diventa sistemico: la tecnologia non è un rischio per i giovani, ma una delle poche leve concrete per aumentare output, margini e competitività se inserita in contesti dinamici.
“Il problema non è che l’AI sostituisca i giovani“, conclude Alessio Boceda. “Il problema è quando le organizzazioni non ripensano il modo in cui li fanno entrare. Nelle startup vediamo profili junior che generano impatto già nei primi sei mesi, perché lavorano su output misurabili e non su task ripetitivi“.
Se nelle grandi aziende l’ingresso si restringe e i percorsi si irrigidiscono anche sul piano organizzativo e della presenza, l’ecosistema startup offre modelli più flessibili, orientati agli obiettivi e alla responsabilizzazione precoce.
L’analisi complessiva suggerisce che l’intelligenza artificiale non sta riducendo le opportunità per i giovani, ma sta cambiando i contesti in cui queste opportunità si generano. Se il modello corporate tradizionale tende a comprimere il primo gradino, l’ecosistema startup e scale-up dimostra che è possibile trasformare la tecnologia in un acceleratore di competenze, responsabilità e produttività. Non meno lavoro per i giovani, ma lavoro diverso. E, sempre più spesso, più veloce, più misurabile e più responsabilizzante.