Dalla sostituzione alla ridefinizione del valore nei ruoli IT

Negli ultimi due anni il dibattito sull’impatto dell’intelligenza artificiale sul lavoro IT si è concentrato prevalentemente su un tema: la sostituzione. I numerosi layoff registrati nel settore tecnologico tra il 2023 e il 2025 hanno contribuito a rafforzare questa narrativa, alimentando l’idea che l’AI possa ridurre in modo strutturale la domanda di professionisti IT.

Osservando però il mercato da una prospettiva operativa, a diretto contatto con aziende e hiring manager, emerge una dinamica diversa. Secondo EgoValeo, società specializzata nella ricerca e selezione tramite head hunting di profili IT ed Engineering complessi, non si sta assistendo a una contrazione della domanda, ma a una trasformazione più profonda: una ridefinizione dei criteri con cui il valore viene generato e riconosciuto all’interno delle organizzazioni.

L’introduzione dell’AI sta infatti producendo un effetto selettivo. Da un lato automatizza progressivamente le attività a basso valore aggiunto — come il coding ripetitivo, il testing standardizzato e una parte delle operazioni tecniche di base — dall’altro amplifica la produttività dei professionisti con maggiore esperienza, consentendo loro di gestire una complessità crescente e di incidere in modo più diretto sui risultati di business.

Il baricentro del lavoro IT si sta quindi spostando verso competenze di livello più alto: progettazione, architettura, integrazione tra sistemi e capacità di interpretare il contesto aziendale.

In questo scenario cambia inevitabilmente anche il modo in cui le aziende valutano il talento. Come osserva Roberto Di Bartolomeo, Partner di EgoValeo con una lunga esperienza come Chief Information Officer, “oggi non basta più essere efficaci nell’esecuzione. Il valore si sposta sulla capacità di progettare, integrare e comprendere l’impatto delle soluzioni IT sul business. È un cambiamento molto evidente per chi ha avuto responsabilità dirette nella gestione dei sistemi informativi”.

Una delle semplificazioni più diffuse è che l’AI porterà a una riduzione della domanda di sviluppatori. In realtà, ciò che si osserva è una polarizzazione: si riduce lo spazio per i profili junior focalizzati su attività esecutive, mentre aumenta la domanda di professionisti con maggiore autonomia, in grado di operare su architetture complesse e contribuire alle decisioni tecniche.

Secondo EgoValeo, questo fenomeno si traduce in una crescente difficoltà nel reperire profili collocati nel cosiddetto middle layer gap, ovvero quella fascia di professionisti mid-senior che devono combinare autonomia operativa e capacità progettuale in contesti complessi. Si tratta di figure fondamentali perché rappresentano il punto di equilibrio tra execution e visione, ma anche le più difficili da individuare e valutare.

Il cambiamento in atto non riguarda solo il numero di professionisti richiesti, ma la natura stessa dei ruoli. Si osserva infatti una crescita significativa delle figure ibride, difficilmente classificabili in modo tradizionale, che operano all’intersezione tra sviluppo software, gestione dei dati e integrazione con sistemi fisici o industriali. In questi contesti, il valore non risiede più nella singola competenza tecnica, ma nella capacità di orchestrare domini diversi e gestire la complessità.

Questo scenario evidenzia anche un limite strutturale nei processi di selezione. Il problema non è tanto attrarre candidati, quanto valutarne correttamente il potenziale di impatto. Come sottolinea ancora Roberto Di Bartolomeo, “sempre più spesso le aziende incontrano molti candidati, ma fanno fatica a distinguere chi può davvero fare la differenza. Con l’AI che automatizza una parte crescente dell’operatività, il valore si sposta su aspetti meno evidenti: autonomia, capacità decisionale, visione sistemica. Sono elementi che difficilmente emergono da un CV o da un colloquio tradizionale”.

Il ruolo dell’head hunting IT nella valutazione dei talenti

In questo contesto, approcci basati esclusivamente su candidature spontanee o screening superficiali risultano sempre meno efficaci. Diventa centrale un modello di head hunting IT basato su ricerca diretta e valutazione tecnica approfondita delle competenze reali, che consente di intercettare profili difficilmente raggiungibili attraverso i canali tradizionali, come evidenziato anche nell’analisi di EgoValeo dedicata al tema dell’head hunting IT.

Un esempio concreto di questa evoluzione è rappresentato da ruoli come il Platform Engineer o Cloud Platform Architect, figure sempre più strategiche nella costruzione di piattaforme interne a supporto dello sviluppo software. Questi professionisti progettano e gestiscono infrastrutture cloud, pipeline di delivery, sistemi di osservabilità e piattaforme di sviluppo, integrando componenti di automazione e strumenti basati su intelligenza artificiale per migliorare efficienza e affidabilità.

Operano su più livelli contemporaneamente — infrastruttura, applicazioni, dati e processi — e sono chiamati a definire standard, abilitare i team di sviluppo e garantire la scalabilità dell’intero ecosistema tecnologico.

Anche in questo caso, il valore non risiede nella singola competenza, ma nella capacità di integrare domini diversi e governare la complessità tecnologica in modo coerente con gli obiettivi di business.

In definitiva, l’intelligenza artificiale non sta riducendo il lavoro IT. Sta ridefinendo le condizioni necessarie per creare valore. Automatizzando ciò che è ripetitivo e amplificando ciò che è ad alto contenuto progettuale, contribuisce ad alzare il livello minimo richiesto ai professionisti del settore.

L’AI non sta riducendo il lavoro IT: sta alzando il livello minimo per creare valore.

Questo cambiamento impatta direttamente CIO, CTO e HR Director nella definizione delle strategie di hiring. Per le aziende significa ripensare i modelli di selezione e valutazione.

Per i professionisti, significa evolvere verso competenze più complesse, meno standardizzabili e quindi meno sostituibili. Per entrambi, significa confrontarsi con un mercato che non è più lo stesso.

L'articolo Come cambiano i ruoli IT con l’AI: l’analisi di EgoValeo proviene da Data Manager Online.

La Direttiva UE 2023/970, che troverà attuazione da giugno 2026, mette nero su bianco alcuni obblighi destinati a cambiare in modo significativo la gestione delle politiche retributive e la selezione del personale: informare i candidati sulla retribuzione o sulla salary band al più tardi prima dell’offerta formale, non chiedere più la RAL pregressa, fondare differenze e progressioni su criteri oggettivi, verificabili e gender-neutral, e saper motivare le scelte retributive.

Il perimetro è chiaro. Ma se si prova a tradurlo in pratica emerge il vero punto critico: la trasparenza salariale funziona solo se poggia su dati solidi e riferimenti molto oggettivi.

Comunicare un range, in sé, è la parte più semplice. La parte complessa è dimostrare da dove arriva quel range, quali variabili lo determinano e come si garantisce coerenza tra ruoli “di pari valore”. Senza basi informative robuste, la trasparenza rischia di diventare un esercizio formale: aumenta l’attrito, invece di ridurlo. E nelle organizzazioni questo si traduce rapidamente in incoerenze tra team e manager, escalation di tensioni interne e, nei casi peggiori, in contestazioni formali che erodono credibilità verso i candidati.

Nel tech recruiting questa complessità si amplifica ancora di più.

A parità di job title, due professionisti possono avere livelli molto diversi di autonomia, complessità tecnica e impatto sull’organizzazione.

In altre parole, conta la seniority reale più dell’etichetta formale o dell’anzianità misurata in anni. Se non si riesce a tradurre questa differenza in criteri osservabili, qualsiasi salary band diventa fragile: troppo larga, poco difendibile, oppure incoerente tra team e manager diversi.

È qui che il monitoraggio retributivo continuo diventa decisivo. Non basta “sapere quanto paga il mercato”: servono dati granulari, aggiornati e segmentati, che permettano di fare scelte coerenti e sostenibili nel tempo.

In questo scenario, alcune realtà stanno già strutturando risposte operative.

EgoValeo, head hunter specializzato nei profili IT e Engineering, ha attivato un osservatorio permanente sulle retribuzioni tech, costruendo un dataset proprietario, al momento con oltre 30000 data point, segmentato per geografia, ruolo, seniority reale e skill tecniche. L’obiettivo non è produrre medie astratte, ma supportare decisioni difendibili lungo tutto il processo di selezione: dalla definizione della posizione, alla costruzione della salary band, fino alla proposta finale.

Secondo Roberto Di Bartolomeo, partner di EgoValeo, uno degli aspetti più importanti, non potendo chiedere più la RAL pregressa durante il processo di selezione, sarà la capacità di misurare la seniority reale dei candidati, al di là degli anni di esperienza. Il cambio di paradigma è netto: “Se non puoi usare la RAL precedente come riferimento, devi avere un altro modo per stimare il valore di mercato di un profilo. La seniority reale – intesa come livello di autonomia, complessità dei progetti gestiti, responsabilità tecnica e impatto – è l’unico indicatore che permette di posizionare correttamente una persona dentro una salary band. Senza questa misurazione, il rischio è oscillare tra range troppo larghi o scelte incoerenti”, precisa Di Bartolomeo.

Letta in quest’ottica, la Direttiva UE 2023/970 sposta l’attenzione dalla semplice comunicazione della retribuzione alla governance del dato retributivo.

Coerenza, comparabilità e tracciabilità non sono più concetti teorici: diventano requisiti operativi. Le decisioni devono poter essere ricostruite nel tempo e spiegate a stakeholder diversi: candidati, hiring manager, HR, fino alle funzioni di controllo.

La trasparenza salariale, quindi, non è un adempimento “una tantum”, ma un processo che deve essere integrato e governato adeguatamente nelle organizzazioni.

Il mercato cambia, le competenze evolvono rapidamente e, nel tech, i cicli di aggiornamento sono ancora più veloci. Senza un monitoraggio continuo, anche salary band costruite bene rischiano di diventare obsolete nel giro di pochi mesi.

Con dati aggiornati e criteri chiari, invece, la norma può trasformarsi in una leva concreta: meno attrito in selezione, aspettative più allineate, decisioni più rapide e difendibili.

In altre parole, meno negoziazione al buio e più governo del valore.

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