Meta potrebbe tagliare 16.000 posti per l'AI che ancora non gira

Cosa è successo

Reuters ha riportato che Meta sta valutando licenziamenti che potrebbero coinvolgere il 20% o più della forza lavoro — circa 16.000 persone sui 79.000 dipendenti a fine 2025. Nessuna data, nessun perimetro definitivo: i vertici avrebbero già istruito i manager a pianificare i tagli, senza però fornire scope o tempistiche. Il portavoce Andy Stone ha risposto con "speculative reporting about theoretical approaches" — non una smentita, ma la formulazione di chi controlla i tempi di una notizia che sa già essere in arrivo. Business Insider aggiunge che almeno uno scenario prevede l'esecuzione nell'arco di un mese.

Perché è importante

Amazon (-16.000 a gennaio, circa il 10% del personale corporate), Block (quasi il 50%) e Atlassian (-1.600, 10%) sono tutte aziende profittevoli che nelle ultime settimane hanno annunciato tagli consistenti citando l'AI come giustificazione. Sam Altman, con tempismo autoreferenziale non troppo sottile, le ha velatamente accusate di fare "AI washing" — usare ossia l'intelligenza artificiale come etichetta per tagli molto più tradizionali, che il mercato storicamente premia comunque.

Il caso Meta è però più complicato, e forse più onesto, di una semplice operazione cosmetica. Neanche Zuckerberg sta riducendo i costi di un'azienda in difficoltà — il business pubblicitario di Meta stampa ancora denaro a nastro — quanto più convertendo una tipologia di spesa in un'altra: 16.000 stipendi, benefit e uffici diventano cluster GPU, infrastruttura di raffreddamento, bollette dell'elettricità e quant’altro. Il capex AI 2026 è già $115-135 miliardi, quasi il doppio del 2025 e il piano complessivo — $600 miliardi entro il 2028 — parla da sé.
Una volta completata quella conversione, tornare indietro non è un'opzione — le persone che escono portano via conoscenza istituzionale che non rientra (un problema già concreto per Meta, il cui MSL è molto giovane) e il capitale in silicio non si riallocherebbe certo facilmente. Da quel momento l'azienda non potrà più permettersi di ammettere che la scommessa non ha retto: serve costruire una narrativa inattacabile di successo indipendentemente da quanto competitivi saranno realmente i modelli, finora non esattamente incoraggianti. Llama 4 ha scatenato polemiche per la presentazione fuorviante dei benchmark; Behemoth — il flagship che doveva competere con Google e OpenAI — è stato silenziosamente abbandonato; Avocado è slittato ad almeno maggio, rimanendo sotto Gemini 3.0 nei test interni.
La nuova organizzazione Applied AI Engineering con rapporti 1:50 tra manager e dipendenti presuppone un tooling all'altezza. Per ora, non lo è. La fabbrica si costruisce mentre il prototipo non ha ancora funzionato.

E adesso?

La domanda che difficilmente trova spazio nelle earnings call è se l'AI riuscirà veramente a colmare il gap che questi licenziamenti presuppongono. Zuckerberg probabilmente ci crede davvero — il che, a seconda di dove ci si trovi sulla curva delle capability, è o incoraggiante o abbastanza inquietante.