Il software-mageddon non riguarda il software

Due trilioni di dollari di capitalizzazione bruciati in meno di un mese, e quasi nessuno sta guardando nella direzione giusta. Il sell-off che ha travolto il settore software da fine gennaio 2026, accelerato lunedì dalla convergenza tra il report di Citrini Research, l'annuncio di Anthropic su Claude Code e l'avvertimento di Nassim Taleb sulle bancarotte nel settore, non è una correzione di mercato. È il primo segnale visibile di un riprezzamento molto più profondo: quello del valore economico dell'intermediazione cognitiva umana.

Il meccanismo che sta operando sotto la superficie è più semplice e più brutale di quanto la narrazione finanziaria lasci intendere. Non si tratta di capire se l'intelligenza artificiale "sostituirà" il software, come se fosse una questione di prodotto contro prodotto. Si tratta di capire che l'intero strato di professionisti, consulenti, sviluppatori e analisti che faceva da ponte tra un problema e la sua soluzione sta venendo compresso simultaneamente, e che il mercato azionario sta iniziando a prezzare questa compressione con la grazia di un elefante in cristalleria.

Guardiamo i fatti nella sequenza corretta. A fine gennaio i plugin Cowork di Anthropic hanno innescato quello che Jefferies ha definito il peggior sentiment mai registrato nel settore software: "radioattivo", secondo Bloomberg Intelligence. L'ETF di riferimento per il software, l'iShares Expanded Tech-Software (IGV), ha cancellato tutti i guadagni accumulati dal lancio di ChatGPT nel novembre 2022. Palantir giù del 22% da inizio anno, Salesforce e ServiceNow in calo tra il 25 e il 30 per cento, Microsoft giù del 18 per cento nonostante risultati trimestrali solidi. Thomson Reuters, il cui business poggia su database legali costruiti in decenni, ha subìto il peggior crollo giornaliero della sua storia quando il mercato ha realizzato che un plugin AI poteva replicare in minuti ciò che Westlaw vende a migliaia di dollari l'ora.

Poi è arrivato il lunedì 23 febbraio, la tempesta perfetta. Citrini Research, una firma di ricerca tematica praticamente sconosciuta fino a quel momento, ha pubblicato su Substack un report di cinquemila parole intitolato "The 2028 Global Intelligence Crisis": uno scenario fittizio ambientato nel giugno 2028 in cui l'adozione accelerata dell'AI innesca disoccupazione di massa tra i colletti bianchi, contrazione dei consumi e un crollo del 38 per cento dell'S&P 500 dal picco. Lo stesso giorno Anthropic ha annunciato che Claude Code è in grado di modernizzare il COBOL, il linguaggio che sostiene buona parte dei sistemi bancari mondiali e che rappresenta il cuore del business di IBM. IBM ha perso il 13 per cento in una sola seduta, il peggior giorno dal 2000. E come ciliegina amara, Taleb ha dichiarato da Miami che i mercati stanno sottoprezzando il rischio strutturale e che le bancarotte nel software sono probabili: "Someone will make a lot of money in AI. It's not guaranteed to be the companies that make up the AI trade today."

L'aspetto più interessante della giornata non è stato però il panico in sé, ma il suo raggio d'azione. Non sono crollati solo i titoli software. DoorDash, American Express, Visa, Mastercard, Blackstone, Apollo, KKR: tutti giù tra il 4 e il 6 per cento. Il contagio ha raggiunto l'IT indiano, con il Nifty IT Index al quinto giorno consecutivo di perdite. I fondi di private equity, secondo quanto riportato da Bloomberg, stanno ingaggiando consulenti per verificare l'esposizione dei propri portafogli al rischio di disruption da AI. Quando il private equity inizia a controllare i danni, la fase della speculazione accademica è finita.

Il report di Citrini, per quanto esplicitamente presentato come scenario e non come previsione, ha colto un meccanismo che merita attenzione seria. Lo chiama "spirale di displacement dell'intelligenza umana" e funziona così: le capacità dell'AI migliorano, le aziende hanno bisogno di meno lavoratori, i licenziamenti tra i colletti bianchi aumentano, i lavoratori displacement spendono meno, la pressione sui margini spinge le aziende a investire ancora di più in AI, le capacità dell'AI migliorano. Un ciclo di feedback negativo senza freno naturale. La parte più acuta dello scenario riguarda proprio il paradosso del software: ServiceNow, il cui intero business consiste nell'automazione dei flussi di lavoro, viene resa obsoleta da una migliore automazione dei flussi di lavoro. L'azienda che vendeva efficienza viene divorata da maggiore efficienza. Come scrive Citrini: cosa dovevano fare, stare fermi e morire più lentamente?

È il suicidio più razionale della storia del capitalismo. Queste aziende hanno speso dieci anni e centinaia di miliardi per costruire l'intelligenza artificiale che ora le sta divorando. Hanno finanziato la propria esecuzione e mandato la fattura agli azionisti. Ma la parte veramente crudele è che non possono smettere. Se ServiceNow smette di investire in AI, un concorrente lo farà al suo posto e la ucciderà comunque; se continua a investire, accelera la tecnologia che rende obsoleto il proprio prodotto. Ogni dollaro speso per sopravvivere avvicina l'estinzione. I hyperscaler, Microsoft, Meta e Amazon, hanno annunciato spese in conto capitale per il 2026 in crescita aggregata del 60 per cento rispetto all'anno precedente, secondo Morningstar. Stanno alzando la posta a un tavolo da poker in cui la vincita possibile è la propria irrilevanza. Il mercato, che fino a ieri applaudiva ogni annuncio di investimento in AI, ora guarda quegli stessi numeri e si chiede se non siano lettere d'addio mascherate da piani strategici.

Questo paradosso è la chiave per capire perché il sell-off è più profondo di quanto appaia. Non stiamo assistendo alla sostituzione di un prodotto con un altro prodotto migliore, come accadde con lo smartphone che rimpiazzò il telefono a conchiglia. Stiamo assistendo alla compressione dell'intero layer di intermediazione cognitiva che giustificava il prezzo premium del lavoro qualificato. Il consulente McKinsey che sintetizzava dati per mesi, lo sviluppatore full-stack che costruiva applicazioni da zero, l'analista legale che setacciava giurisprudenza, il data scientist che puliva dataset: tutti operavano nello stesso strato economico, quello del ponte tra un problema complesso e una soluzione strutturata. È quello strato che si sta assottigliando.

I numeri lo confermano da più direzioni. McKinsey ha annunciato il taglio del 10 per cento della forza lavoro non rivolta ai clienti, circa quattromila posti in 18-24 mesi, dopo aver triplicato l'organico in un decennio portandolo a 45.000 unità. Come ha osservato un analista su Medium, la piramide della consulenza, quel modello in cui una base enorme di analisti junior produceva lavoro venduto a prezzo premium dai partner, si sta sgretolando dalla base. L'AI non aiuta il consulente junior: lo sostituisce nella sua funzione primaria di sintesi. Il vibe coding, termine coniato da Andrej Karpathy nel febbraio 2025 e parola dell'anno Collins per il 2025, ha raggiunto un mercato da 4,7 miliardi di dollari. Il 92 per cento degli sviluppatori americani usa strumenti di coding assistito da AI quotidianamente, secondo Index.dev, e il 41 per cento del codice globale è già generato dall'intelligenza artificiale. Y Combinator ha riportato che il 25 per cento delle startup del suo batch invernale 2025 aveva basi di codice generate al 95 per cento da AI.

Il full-stack developer, quella figura che sembrava immune perché "sa fare tutto", si trova ora in una posizione peculiare. Sa fare tutto, ma tutto quello che sa fare è esattamente ciò che il vibe coding sta imparando a replicare. Non domani, non perfettamente, non senza buchi: il 45 per cento del codice generato da AI fallisce i test di sicurezza, secondo CodeRabbit. Simon Willison, co-creatore di Django, prevede un "disastro tipo Challenger" causato da un componente scritto da AI che nessuno ha davvero capito. Ma la direzione è inequivocabile, e la velocità accelera. Un MVP che nel 2021 costava 50.000 dollari e tre mesi di lavoro oggi si costruisce in un fine settimana con un abbonamento API.

Goldman Sachs ha offerto il paragone più inquietante. Il suo stratega Ben Snider ha comparato il futuro del software a quello dei giornali nell'era di internet, avvertendo che il sell-off attuale potrebbe essere "la fine dell'inizio, non l'inizio della fine". Chi ha vissuto la transizione digitale dell'editoria riconosce il pattern: prima la negazione ("il giornale di carta non morirà mai"), poi l'adattamento cosmetico ("facciamo anche il sito web"), poi il crollo dei ricavi quando il mercato realizza che il valore non stava nel supporto ma nell'intermediazione tra informazione e lettore. Quel layer di intermediazione è stato compresso fino a scomparire. Lo stesso meccanismo, applicato a ogni forma di lavoro cognitivo strutturato, è ciò che il mercato sta iniziando a prezzare.

C'è un aspetto che quasi nessuno sta discutendo, probabilmente perché è il più scomodo. Tutti i guru della trasformazione digitale, i consulenti di innovazione, i coach di leadership, i "thought leader" di LinkedIn, i formatori aziendali: operano tutti nello stesso strato di intermediazione cognitiva che l'AI sta comprimendo. Vendevano la capacità di tradurre complessità in raccomandazioni azionabili, ma quella traduzione è esattamente ciò che un modello linguistico fa a costo marginale tendente a zero. L'ironia non potrebbe essere più tagliente: l'industria che ha venduto per vent'anni la "disruption" come servizio sta scoprendo cosa significa essere disrupted. E non c'è pivot possibile quando il tuo prodotto è la stessa capacità cognitiva che la macchina sta replicando.

Chi cerca certezze su come andrà a finire non le troverà, e chiunque affermi di averle sta vendendo qualcosa. Taleb ha ragione quando dice che i profitti saranno enormi ma non necessariamente per le aziende che oggi dominano il settore: la storia di ogni transizione tecnologica lo conferma, dalle ferrovie a internet. L'errore più pericoloso in questo momento è quello che il mercato sta commettendo in entrambe le direzioni: riprezzare indiscriminatamente tutto il software come se fosse destinato a morire e contemporaneamente assumere che le aziende AI di oggi saranno le vincitrici di domani. La verità è probabilmente più complessa e più selettiva. Alcune aziende software con database proprietari costruiti in decenni, come Thomson Reuters o RELX, hanno fossati che richiedono tempo per essere erosi. Altre, quelle che vendevano essenzialmente lavoro cognitivo impacchettato come prodotto, non li hanno mai avuti.

Quello che è certo è che il costo di produrre un'unità di lavoro cognitivo strutturato sta precipitando, e questo riprezzamento non si fermerà al software. Ogni settore che si regge sulla vendita di ore di pensiero umano qualificato, dalla consulenza strategica alla programmazione, dall'analisi legale alla contabilità avanzata, sta per attraversare la stessa compressione. Il report di Citrini può essere uno scenario e non una previsione, ma il meccanismo che descrive, quel loop riflessivo in cui l'automazione genera licenziamenti che generano minori consumi che generano più automazione, è reale quanto la gravitazione. La domanda non è se accadrà. La domanda è quanto velocemente e chi, nel frattempo, riesce a capire che il valore non sta più nel saper fare ponte tra problema e soluzione, ma nel saper porre le domande giuste a una macchina che le soluzioni le trova già da sola.