Los bosques de haya en la península italiana son gestionados activamente y también apoyan un alto nivel de biodiversidad. Por lo tanto, la conservación de la biodiversidad puede ser sinérgica con la producción de madera y la captura de carbono, mejorando los beneficios económicos generales de la gestión forestal. Este estudio tuvo como objetivo evaluar el efecto de los regímenes de gestión forestal sobre las comunidades de aves en la península italiana durante 2022 a través de grabaciones de audio. Estudiamos la estructura, composición y especialización de la comunidad de aves reproductoras en cuatro rodales de haya gestionados (tres rodales de haya de edad uniforme de 20, 60 y 100 años, gestionados por un sistema de cortas en refugio uniforme; un rodal de edad desigual, gestionado por un sistema de selección de árboles individuales) y un rodal de haya no gestionado de edad desigual en los Apeninos del norte (región de Toscana, Italia). Entre abril y junio de 2022, se recopilaron datos a través de cuatro sesiones de grabación de audio de 1 hora por sitio, analizando secuencias de 5 minutos. El rodal no gestionado albergaba una comunidad de aves más rica (un mayor número de especies, < 0.001) y más especializada (un mayor número de especies que anidan en cavidades, < 0.001; mayores valores del Índice de Comunidad de Aves de Bosque (WBCI), < 0.001; y ocho especies características, incluyendo al menos cuatro altamente especializadas) en comparación con todos los bosques gestionados; además, estos últimos eran homogéneos (similares entre sí). Nuestro estudio sugiere que los bosques de haya no gestionados deberían ser una opción prioritaria para la conservación, mientras que en términos de los bosques de haya gestionados, se debería prestar mayor atención a definir los umbrales para los troncos caídos, la madera muerta y los árboles grandes que deben ser retenidos para mejorar su valor de biodiversidad. Se recomiendan estudios en sitios adicionales, realizados durante más años e incluyendo comunidades de múltiples taxones, para una comprensión más profunda y resultados generalizables.