L’intelligenza artificiale sta ridefinendo i confini operativi e strategici dell’ecosistema tecnologico europeo, influenzando ogni aspetto, dalla comunicazione esterna alla struttura interna dei team. In una recente analisi condotta durante il podcast Startup Europe di Sifted, Amy Lewin e Miriam Partington — rispettivamente editor e senior reporter per il media brand — hanno esplorato come il legame tra AI e startup stia portando a una trasformazione radicale della forza lavoro e dei modelli di business. Partington, basandosi su conversazioni con numerosi fondatori, ha evidenziato che oggi l’AI sta cambiando tutto, “dai nuovi posti di lavoro che sta creando a quelli che sta sostituendo, o che sta almeno cambiando significativamente”.
Indice degli argomenti
La minaccia dell’AI slop e il valore del personal brand
Nell’ambito della comunicazione, l’interazione tra AI e startup ha generato un fenomeno preoccupante noto come “AI slop“, ovvero — come spiega Partington — “tutti quei pessimi contenuti generati dall’intelligenza artificiale a cui siamo sottoposti“. Si tratta di una massiccia produzione di contenuti generati dall’intelligenza artificiale che, pur cercando di essere utili, risultano spesso ripetitivi e privi di originalità. Partington avverte che “molti fondatori e investitori credono di essere originali offrendo le loro opinioni su LinkedIn […] ma in realtà non lo sono perché finiscono per sembrare tutti uguali”. Questa tendenza può avere effetti controproducenti sul lungo periodo, poiché “i contenuti generati dall’AI danneggino effettivamente quel brand”.
Per contrastare questa omologazione, il personal brand del fondatore emerge come un pilastro fondamentale per la sopravvivenza nel settore AI e startup. Lewin cita il caso di Anton Osika, fondatore di Lovable, il quale “ha fatto un ottimo lavoro con il suo personal brand, che è strettamente connesso a quello dell’azienda”. In mercati dove la differenziazione del prodotto è minima, la capacità di un leader di essere presente e trasparente diventa una barriera protettiva essenziale per il business, poiché “diventare il nome che tutti conoscono è una parte fondamentale per proteggere il proprio business”.
Riconfigurazione organizzativa e l’ascesa dei tiny teams
Il rapporto tra AI e startup sta spingendo le aziende a rivedere interamente la propria struttura gerarchica. Secondo Lewin, i responsabili delle risorse umane dei principali VC sottolineano che per i ruoli della C-suite non basta conoscere singoli strumenti, ma serve “una visione olistica di come l’organizzazione possa essere riconfigurata”. Questa necessità di adattamento è così forte che, come riporta Partington, molte grandi aziende stanno “effettivamente lasciando andare i membri della C-suite che non vogliono trasformarsi con l’AI”.
Un’altra conseguenza tangibile di questo nuovo paradigma è la nascita dei cosiddetti “tiny teams”. Sebbene Partington ritenga che “a un certo punto sia necessario crescere” per generare ricavi massicci, è innegabile che l’AI permetta di mantenere strutture estremamente snelle. Un dato eclatante riguarda ancora una volta Lovable, che è riuscita a raggiungere un risultato notevole: un fatturato di 100 milioni di ARR in otto mesi.
Questa efficienza operativa porta inevitabilmente a una contrazione delle gerarchie, poiché “vediamo già come il livello del middle management si stia assottigliando”.
Evoluzione delle competenze tecniche e nuovi ruoli
Nel campo dell’ingegneria, l’impatto di AI e startup è altrettanto profondo. Sifted prevede che i team di sviluppo cambieranno drasticamente, diventando “molto più piccoli e specializzati”. Attualmente, si osserva un calo dei ruoli junior in Europa, poiché i CTO richiedono che anche i profili meno esperti “padroneggino i fondamentali” per poter individuare gli errori commessi dall’AI nella scrittura del codice, poiché “non basta usare l’AI per programmare, bisogna capire i linguaggi”.
Parallelamente, emergono nuove figure professionali necessarie per gestire l’efficienza automatizzata. Partington cita il Go-To-Market (GTM) Engineer, un ruolo che “costruisce sistemi per aiutare i team di vendita e successo del cliente a lavorare in modo più efficiente”. Questo profilo, già popolare negli Stati Uniti grazie ad aziende come Clay, sta iniziando a farsi strada anche nel mercato europeo.
La cultura del lavoro tra efficienza e sostenibilità
L’accelerazione impressa dal connubio tra AI e startup ha riportato in auge modelli di lavoro intensivi. Si assiste alla rinascita della “hustle culture” e di pratiche come la settimana lavorativa “996”, ovvero lavorare “dalle 9 alle 21, 6 giorni a settimana”. I fondatori oggi cercano “self-starter” proattivi e polimati, preferendo la “propensione all’azione” rispetto alla sola conoscenza specialistica, poiché “l’AI aiuta con la conoscenza specialistica”.
Tuttavia, questa deriva solleva critiche riguardanti l’inclusività e la salute mentale. Partington esprime una netta contrarietà verso la glorificazione di ritmi estremi: “trovo frustrante la discussione sul 996 perché è spesso portata avanti da giovani uomini senza responsabilità familiari”. Il rischio è quello di creare un ambiente lavorativo “esclusivo da cui molti saranno tagliati fuori”.
In definitiva, sebbene le nuove startup AI-native siano estremamente agili, le aziende consolidate mantengono un vantaggio strategico nelle interazioni tra AI e startup: i dati storici. Un esempio è Sennder, l’unicorno della logistica, che possiede “anni di dati proprietari interni” che rappresentano un “vero differenziatore” non replicabile in tempi brevi dalla sola tecnologia. L’ottimismo degli investitori si sta quindi spostando verso l’AI verticale, capace di valorizzare queste conoscenze di nicchia.
