Le sei banche più grandi di Wall Street hanno tagliato 15.000 posti di lavoro e registrato 47 miliardi di dollari di profitti. I CEO hanno smesso di fingere.
TL;DRLe sei maggiori banche statunitensi hanno eliminato 15.000 posti di lavoro nel primo trimestre del 2026, registrando profitti per 47 miliardi di dollari, con i CEO che attribuiscono esplicitamente all'IA le riduzioni di personale; JPMorgan, Citi, Goldman Sachs, Bank of America e Wells Fargo stanno ora rivelando metriche specifiche di produttività dell'IA nelle chiamate sugli utili, segnando il trimestre in cui la riduzione della forza lavoro guidata dall'IA è passata dalla speculazione ai dati finanziari verificati.
Le sei maggiori banche americane hanno ridotto di 15.000 dipendenti nel primo trimestre del 2026, registrando profitti collettivi di 47 miliardi di dollari, in aumento del 18% rispetto all'anno precedente. I dirigenti non si stanno più trattenendo. Jamie Dimon ha affermato che l'intelligenza artificiale eliminerà posti di lavoro e che le persone dovrebbero smettere di nascondere la testa nella sabbia. Charlie Scharf di Wells Fargo ha dichiarato che chiunque affermi che l'IA non ridurrà il personale o non sa di cosa sta parlando o non è del tutto onesto. Goldman Sachs ha diffuso un promemoria interno avvertendo di tagli ai posti di lavoro e di un congelamento delle assunzioni sotto un programma chiamato OneGS 3.0. Il numero di dipendenti di Citigroup è diminuito di 2.000 in un solo trimestre. Brian Moynihan di Bank of America ha attribuito direttamente all'IA le riduzioni della forza lavoro quattro mesi dopo aver detto ai dipendenti che non dovevano preoccuparsi.
La cautela è finita. Le chiamate sugli utili sono i dati.
I numeri
JPMorgan Chase spenderà 19,8 miliardi di dollari in tecnologia nel 2026, in aumento di due miliardi rispetto all'anno precedente. La banca riporta che la produttività nelle divisioni che utilizzano l'IA è aumentata di circa il 6%, il doppio rispetto al tasso prima dell'implementazione. I ruoli operativi sono stati ridotti del 4% e le funzioni di supporto del 2%, mentre le posizioni legate all'engagement dei clienti e alla generazione di entrate sono aumentate del 4%. Dimon l'ha descritta come una grande riallocazione. Il numero di dipendenti della banca è rimasto sostanzialmente stabile a 318.500, ma la composizione è cambiata. Gli esseri umani che elaborano vengono sostituiti dagli esseri umani che vendono.
L'assistente IA di Bank of America, Erica, ora risparmia l'equivalente di 11.000 posizioni a tempo pieno. Quasi il 90% dei 213.000 dipendenti della banca utilizza lo strumento interno Erica for Employees. La banca ha anche utilizzato l'IA per rimuovere il 30% del lavoro dal suo processo di codifica, un risparmio che Moynihan ha quantificato in 2.000 posizioni ingegneristiche. Il profitto trimestrale ha raggiunto 8,6 miliardi di dollari, 1,6 miliardi in più rispetto all'anno precedente, e la banca ha attribuito esplicitamente parte del guadagno alla riduzione del personale e all'automazione.
Citigroup sta attuando la ristrutturazione più aggressiva del gruppo. La banca prevede di tagliare circa 20.000 posizioni entro la fine del 2026, circa l'8% della sua forza lavoro globale. Quando l'attività bancaria al dettaglio Banamex in Messico sarà elencata separatamente, il numero totale di dipendenti scenderà di circa 60.000 a circa 180.000. La CEO Jane Fraser ha detto al personale in un promemoria di gennaio che la banca non viene valutata in base agli sforzi e che l'IA e l'automazione le consentiranno di gestire funzioni di middle-office e operative con meno persone. Gli strumenti di IA di Citi ora raggiungono 182.000 dipendenti in 84 paesi, con un'adozione che supera il 70%.
Goldman Sachs ha lanciato OneGS 3.0 alla fine del 2025, un rinnovamento guidato dall'IA del suo programma di operazioni interbancarie. L'iniziativa mira a vendite, onboarding dei clienti, prestiti, reportistica normativa e gestione dei fornitori per l'implementazione dell'IA. I tagli annuali al personale sono stati spostati al secondo trimestre, puntando a una riduzione del 3-5%. Il CEO David Solomon ha previsto che Goldman avrà più dipendenti, non meno, nel lungo termine, ma il promemoria interno contraddice la retorica della conferenza. A breve termine, ci saranno meno persone.
Wells Fargo è passata da 275.000 dipendenti quando Scharf è entrato nel 2019 a poco più di 210.000 entro la fine del 2025. Gli strumenti di generazione di codice potenziati dall'IA hanno reso i team di ingegneria dal 30 al 35% più efficienti. La banca non ha ridotto il numero di programmatori, ha detto Scharf, ma sta ottenendo sostanzialmente più output dallo stesso numero di dipendenti. I budget interni assumono già una forza lavoro più piccola per il 2026. L'IA ora genera memorie istantanee di solvibilità dei mutuatari e pitchbook per affari di fusione, lavoro di front-office che storicamente è stato eseguito da banchieri d'investimento di medio livello con stipendi a sei cifre.
Il modello
Il modello tra tutte e cinque le banche è identico. I profitti stanno aumentando. Il numero di dipendenti sta diminuendo o venendo ricomposto. I guadagni di produttività dell'IA sono misurabili e specifici, non ipotetici. E i CEO, dopo due anni di rassicurazioni ai dipendenti che l'IA avrebbe aumentato piuttosto che sostituire, ora riconoscono pubblicamente che la sostituzione sta avvenendo.
Oracle sta tagliando fino a 30.000 dipendenti per finanziare i centri dati dell'IA, una ristrutturazione che libera un flusso di cassa annuale stimato tra 8 e 10 miliardi di dollari per la costruzione di infrastrutture. Le banche stanno eseguendo una versione dello stesso scambio. Stanno spendendo miliardi in tecnologia IA e recuperando l'investimento riducendo la forza lavoro che la tecnologia rende ridondante. La differenza è che Oracle sta costruendo centri dati. Le banche non stanno costruendo nulla. Stanno acquistando software che rende le loro operazioni esistenti richiedere meno persone.
I guadagni di produttività sono concentrati in funzioni specifiche. La generazione di codice, l'elaborazione di documenti, l'analisi della solvibilità, le indagini anti-riciclaggio, l'assemblaggio di pitchbook, la reportistica normativa e l'onboarding dei clienti sono tutti parzialmente o completamente automatizzabili con gli attuali strumenti di IA. Questi non sono compiti di livello base. Sono il lavoro di analisti, associati, funzionari di conformità e tecnologi di medio livello, i ruoli della classe professionale che storicamente sono stati il pilastro economico dell'occupazione nei servizi finanziari.
La spesa
La spesa prevista per l'IA per banca ha raggiunto 177 milioni di dollari nel primo trimestre del 2026, un aumento del 33% rispetto al trimestre precedente. Il quarantadue percento delle aziende finanziarie statunitensi prevede di aumentare l'investimento interno in IA del 50% o più. Il budget tecnologico di JPMorgan da solo supera il totale delle entrate annuali della maggior parte delle aziende di software per imprese. Goldman Sachs ha stimato che il 25-30% del suo codice potrebbe eventualmente essere scritto dall'IA. Gli strumenti non sono piloti. Sono sistemi di produzione che operano su scala istituzionale.
Più di 100.000 posti di lavoro tecnologici sono stati eliminati a livello globale nel 2026, con l'IA citata come forza trainante in almeno uno su cinque casi. Il settore bancario non è un'eccezione. È la punta di diamante. I servizi finanziari operano in un ambiente normativo che richiede tracce di audit, documentazione di conformità e controlli di rischio, esattamente i compiti strutturati e governati da regole che i grandi modelli linguistici gestiscono bene. Le banche hanno adottato l'IA più rapidamente della maggior parte delle industrie non perché siano più innovative, ma perché il loro lavoro è più automatizzabile.
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