Oracle cortou 21 mil empregos em um ano por causa da IA — e avisa que os cortes não vão parar

Oracle demitiu 21 mil funcionários entre maio de 2025 e maio de 2026 — cerca de 13% da sua força de trabalho global — e revelou em seu relatório anual do ano fiscal de 2026 que a adoção de IA foi a causa. O número de funcionários caiu de aproximadamente 162 mil para 141 mil no período, com o relatório afirmando claramente: "A adoção e implantação de tecnologias de IA em nossas operações resultaram, e podem continuar a resultar, em reduções em nossa força de trabalho." Essa frase, enterrada em um documento regulatório, é um dos reconhecimentos públicos mais diretos por uma grande empresa de tecnologia de que a IA está substituindo ativamente seus próprios funcionários, conforme reportado pela CNBC e Bloomberg.
Os cortes atingiram todas as divisões. Vendas e marketing sofreram a maior redução em termos percentuais, caindo de 31 mil para 25 mil funcionários — uma redução de 19%, refletindo a aposta da Oracle de que vendas assistidas por IA, lead scoring e outreach a clientes podem substituir equipes humanas de contas. Pesquisa e desenvolvimento caiu de 50 mil para 43 mil; serviços de 37 mil para 34 mil; e cloud e software de 29 mil para 26 mil. Hardware, já uma unidade enxuta, caiu de 3 mil para 2 mil. As reduções foram globais: o número de funcionários nos EUA caiu cerca de 9 mil (de 58 mil para 49 mil) e internacional cerca de 12 mil (de 104 mil para 92 mil). A Oracle gastou US$ 1,84 bilhão em custos de demissão e reestruturação ao longo do ano fiscal.
O momento é notável. A Oracle tem sido simultaneamente um dos compradores mais agressivos de infraestrutura de IA: a empresa é membro fundador do joint venture de infraestrutura de IA Stargate ao lado da OpenAI, SoftBank e outros, e tem expandido seu data center da Oracle Cloud Infrastructure a um ritmo que exigiu assumir compromissos de capital significativos. O padrão — gastar pesado em computação de IA enquanto corta mão de obra humana — está se tornando um roteiro reconhecível em empresas de software empresarial, mas o relatório anual da Oracle é incomum por explicitar o vínculo causal em vez de atribuir as reduções de força de trabalho a "reestruturação" ou "iniciativas de eficiência".
A categoria mais afetada em número de funcionários é P&D, que perdeu 7 mil posições. Isso é contraintuitivo apenas à primeira vista. Ferramentas de codificação assistidas por IA, testes automatizados e documentação gerada por modelo comprimiram o trabalho necessário para tarefas de desenvolvimento de software que antes exigiam grandes equipes de engenharia. A Oracle, que mantém um dos maiores portfólios de software empresarial da indústria — bancos de dados, ERP, HCM, CX e infraestrutura em nuvem —, vem implantando IA em seus fluxos de trabalho de desenvolvimento, o que reduz o número de engenheiros necessários para manter e estender esses produtos.
O aviso de que os cortes "podem continuar" tem peso real. A Oracle afirmou repetidamente que pretende automatizar uma parcela crescente de suas operações internas — desde suporte ao cliente até finanças e QA de software — usando suas próprias ferramentas de IA. Essa lógica de autoimplantação cria uma dinâmica de aceleração: cada onda de implantação de IA reduz a equipe necessária para executar a próxima onda. A empresa não é única nesse aspecto, mas está entre as mais transparentes sobre isso.
O contexto mais amplo é uma aceleração na redução de pessoal impulsionada por IA em todo o setor de tecnologia. Salesforce, IBM e SAP reduziram suas forças de trabalho citando eficiências de IA. Mas 21 mil em um único ano fiscal de uma empresa, com uma divulgação explícita no relatório anual, é um ponto de dados que muda a conversa de "a IA pode eventualmente deslocar trabalhadores" para "a IA está deslocando trabalhadores agora, em escala documentada, dentro das empresas que a constroem". Para o mercado de trabalho, o documento da Oracle é menos um aviso do que uma confirmação.
Originally reported by CNBC / Bloomberg. Read the original article for additional details.
View original source