Nel 2024-2025, Amazon ha chiesto alle sue divisioni di aumentare del 15% il rapporto tra contributor individuali e manager (1). Google sta facendo la stessa cosa da mesi, togliendo livelli anche nelle funzioni commerciali (2). Non sono gli unici, ma nemmeno sta succedendo ovunque.
La ragione vera non è solo risparmiare. L’AI generativa può fare buona parte delle cose che occupavano le giornate dei manager intermedi: preparare report, sintetizzare informazioni, gestire micro-approvazioni (3). Se questi compiti diventano marginali, ha senso chiedersi quanti strati servono davvero.
Come cambia il lavoro del manager
Con strumenti che aggregano dati operativi in tempo reale e copiloti che preparano briefing, un manager può seguire più persone. Lo span of control si allarga, ma funziona solo se si ripensa il modo di lavorare (4).
La ricerca dice una cosa chiara: il monitoraggio algoritmico, se fatto male, peggiora tutto (6). Abbatte la fiducia, logora le persone, e alla fine anche i risultati calano. L’AI funziona quando abilita, non quando sorveglia.
Quello che resta importante
Il middle management non sparisce, cambia. Alcune cose l’AI non le sa fare:
Tradurre la strategia in azioni concrete. Qualcuno deve gestire priorità, trade-off, sequenze. Coaching e clima. Lo sviluppo delle persone, la sicurezza psicologica—tutte cose che fanno la differenza nelle performance. Governare l’interazione tra persone, processi e AI. Dalla qualità dei dati alle decisioni etiche, serve una regia.
Il valore del ruolo si sposta. Meno controllo del singolo compito, più costruzione del contesto in cui il team lavora.
Il principio di Peter (e forse una via d’uscita)
Qui c’è una cosa interessante. Questo cambiamento potrebbe risolvere un problema vecchio: il principio di Peter. Laurence J. Peter e Raymond Hull lo formularono nel 1969—nelle gerarchie, ogni persona tende a essere promossa fino al proprio livello di incompetenza. Finché fai bene vieni promosso, fino a quando arrivi a un ruolo per cui non sei portato. Uno studio del 2018 su 214 aziende e oltre 53.000 venditori ha dimostrato che funziona proprio così: i migliori venditori, promossi a manager, diventavano spesso manager mediocri (9).
Lo schema è sempre lo stesso. Promuovi l’ottimo ingegnere a team lead, perdi un ottimo ingegnere e guadagni un manager incerto. L’analista eccellente diventa manager e passa il tempo in riunioni invece di fare quello in cui era bravo.
Ma se il ruolo manageriale richiede competenze specifiche—saper fare coaching, progettare contesti di lavoro, usare l’AI, orchestrare sistemi complessi—allora cambiano le carte in tavola. Si possono costruire percorsi paralleli credibili: contributor esperti che restano tali, con riconoscimento e compensi adeguati. E chi sceglie il management lo fa sapendo che è un mestiere diverso, non solo il gradino successivo.
In strutture più piatte, con l’AI che toglie l’amministrativo, il ruolo manageriale diventa più chiaro. È un lavoro a sé, non una promozione automatica.
Le MBA stanno sparendo?
Ho letto titoli allarmistici anche su questo. I numeri dicono altro: nel 2024 le candidature sono risalite, con spostamenti geografici—crescita in Asia, andamento variabile in USA ed Europa (7).
I programmi si stanno adeguando. Wharton ha lanciato un major MBA in “Artificial Intelligence for Business” dal 2025 (8). Chi si muove resta rilevante, chi resta fermo no.
Cosa fare
Se sei un’azienda: togli prima le attività inutili, poi allarga lo span. Misura gli outcome, non la sorveglianza. Forma i manager su prompt engineering, governance dei dati, ridisegno del lavoro.
Se sei un middle manager: diventa qualcuno che costruisce contesti, non che controlla task. Impara a usare i copiloti AI. E cura il clima—nei team più ampi e digitalizzati, il benessere psicologico conta ancora di più.
… alla fine
L’AI non uccide il middle management, ne cambia le regole. Le aziende che tagliano strati senza riprogettare spostano solo il problema. Quelle che usano l’AI come leva, misurano bene e stanno vicine alle persone costruiscono team più rapidi, autonomi e sani.
Non è la fine. È l’inizio di qualcosa di diverso, più complesso forse, ma anche più interessante.
Fonti
- Andy Jassy (Amazon), About Amazon – Company News, 16 settembre 2024
- Amazon: ritorno in ufficio e flattening — The Verge, 16 settembre 2024; Barron’s, settembre 2024; Business Insider (HBR Leadership Summit), maggio 2025
- Google “great flattening” — Business Insider, “Google’s Great Flattening Has Hit Managers in Its Ad Unit”, ottobre 2025; eMarketer/Insider Intelligence, 2 settembre 2025
- McKinsey, “The economic potential of generative AI”, 14 giugno 2023; “Middle managers hold the key to unlock generative AI”, 19 luglio 2023
- Brookings, “The effects of AI on firms and workers”, 1 luglio 2025; “New data show no AI jobs apocalypse—for now”, 1 ottobre 2025
- OECD, “Algorithmic management in the workplace”, 6 febbraio 2025; MIT Sloan Review, “Algorithmic Management: The Role of AI in Managing Workforces”, 2023; Institute for the Future of Work (Pissarides Review) via The Guardian, 12 marzo 2024
- GMAC, “Application Trends Survey 2024”, 22 ottobre 2024; Financial Times, 28 febbraio 2025; Higher Ed Dive, 28 ottobre 2024
- Wharton, “New undergraduate concentration and MBA major in Artificial Intelligence for Business”, 2 aprile 2025; Poets&Quants, 6 aprile 2025
- Peter, L. J., & Hull, R. (1969). The Peter Principle. London: Souvenir Press; Benson, A., Li, D., & Shue, K. (2019). “Promotions and the Peter Principle”, The Quarterly Journal of Economics, 134(4), 2085-2134
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Nota sull’uso di IA: l’autore ha utilizzato strumenti di IA generativa (ChatGPT, Claude, Perplexity) come supporto alla scrittura e ha interamente rivisto e approvato il testo finale.