Microsoft ha chiuso il suo Africa Development Centre (ADC) a Nairobi, in Kenya — con sede presso Dunhill Towers — lasciando senza lavoro oltre 400 ingegneri. La mossa segue la chiusura delle operazioni di ingegneria di Lagos a maggio 2024, e sono stati chiusi anche gli uffici commerciali di Windhoek, Abidjan, Dakar, Accra e Port-Louis. TechCabal ha riportato per prima la chiusura di Nairobi il 13 ottobre.

Microsoft dichiara di «rimanere impegnata verso il Kenya», ma il suo ritiro dai luoghi in cui un tempo prometteva di formare talenti africani dell'ingegneria racconta una storia diversa. Mentre l'azienda e i suoi concorrenti versano miliardi di dollari nell'intelligenza artificiale (AI), le chiusure rafforzano anche un messaggio che avvantaggia l'industria che vende la tecnologia: l'AI sta arrivando per il tuo lavoro, e le aziende che la costruiscono meritano un investimento.

La decisione su Nairobi è difficile da spiegare sulla base delle prestazioni. I dipendenti che conoscevano il centro affermano che non c'erano problemi di qualità o di prestazioni, e alcuni avevano ricevuto ottime valutazioni prima di apprendere che il loro lavoro era a rischio. Microsoft non ha dichiarato pubblicamente che le scarse prestazioni abbiano motivato la chiusura. Secondo persone a conoscenza della questione, circa cinque dipendenti tra soluzioni per clienti e partner, recruiting e vendite resteranno nell'operazione interessata.

Annunciato nel 2019, il centro faceva parte dell'[impegno da 100 milioni di dollarihttps://news.microsoft.com/en-xm/features/furthering-our-investment-in-africa-microsoft-opens-first-africa-development-centre-in-kenya-and-nigeria/) di Microsoft per sviluppare capacità ingegneristiche in Africa. L'azienda aveva pianificato di assumere 500 ingegneri tra Nairobi e Lagos, in Nigeria, ottenendo accesso ai talenti locali e offrendo agli ingegneri africani la possibilità di lavorare su prodotti usati in tutto il mondo. Il hub di Lagos ha chiuso nel 2024, e ora Nairobi ha seguito la stessa strada, ponendo fine all'attività di ingegneria di Microsoft nel continente.

Microsoft potrebbe continuare a servire i clienti africani attraverso i suoi team di vendita, i servizi cloud e altre operazioni. Ma la chiusura di entrambi i centri di ingegneria solleva interrogativi sull'impegno a lungo termine dell'azienda nello sviluppo di talenti tecnici locali. Non sono solo i lavoratori che perdono il posto a essere colpiti: anche i governi e le università che consideravano l'investimento di Microsoft come prova del posto dell'Africa nell'industria tecnologica globale devono ora fare i conti con il suo ritiro. Per i lettori che valutano l'importanza della chiusura, è centrale la distinzione tra continuare a vendere tecnologia in un mercato e mantenervi una presenza di ingegneria: la prima può preservare l'accesso ai clienti, mentre la seconda sostiene l'occupazione tecnica locale e lo sviluppo delle competenze.

I tagli alimentano anche una narrazione secondo cui l'AI diventerà presto centrale nel modo in cui le aziende operano. Le società di AI hanno raccolto somme enormi sulla promessa che la loro tecnologia cambierà il lavoro, e i licenziamenti attribuiti all'AI offrono agli investitori un motivo in più per credere a quella promessa.

I licenziamenti stanno diventando parte del discorso di vendita dell'AI

Microsoft non è l'unica a usare l'AI per spiegare la riduzione del personale. Amazon ha eliminato 14.000 posti di lavoro aziendali a ottobre 2025 e altri 16.000 a gennaio 2026, mentre Salesforce ha collegato i suoi agenti AI a una minore necessità di personale di assistenza clienti dopo aver tagliato circa 4.000 ruoli. A febbraio 2026, Salesforce ha inoltre licenziato meno di 1.000 dipendenti in diverse funzioni. Nel software, nell'assistenza clienti e in altri settori basati sulla conoscenza, l'AI ha spinto le aziende a ripensare a quante persone assumere.

Alcuni di questi cambiamenti sono reali. Gli strumenti di AI possono scrivere codice, riassumere documenti, rispondere alle domande dei clienti e gestire compiti amministrativi ripetitivi, e le aziende hanno buone ragioni per verificare se questi strumenti possano ridurre i costi. Alcuni posti di lavoro scomparirà man mano che le automatizzano il lavoro, e sarebbe sbagliato liquidare ogni licenziamento legato all'AI come un'operazione pubblicitaria.

Un annuncio di licenziamenti, tuttavia, non dimostra di per sé che l'AI abbia svolto il lavoro delle persone che hanno perso il posto. Il legame tra una riduzione del personale e un investimento in AI va valutato alla luce dei piani di riorganizzazione dichiarati dall'azienda, dei compiti automatizzati e dei risultati finanziari che ne seguono.

Il problema è che le aziende raramente separano il lavoro che l'AI può già svolgere da quello che si aspetta che svolga in futuro. Un'azienda potrebbe tagliare posti perché la domanda si è indebolita, perché i team si sovrappongono o perché la direzione vuole migliorare i margini. L'AI può contribuire alla decisione, ma può anche fornire una spiegazione comoda per una riorganizzazione che sarebbe avvenuta comunque.

Il taglio del personale può migliorare immediatamente i risultati finanziari di un'azienda, mentre i guadagni di produttività promessi dall'AI possono richiedere anni per concretizzarsi. Un'azienda può ridurre il proprio costo del lavoro e presentare margini migliori prima di dimostrare che i suoi investimenti in AI genereranno denaro sufficiente a coprirne i costi. La promessa di produttività futura può quindi aiutare a giustificare decisioni i cui benefici finanziari immediati derivano dall'assumere meno persone.

C'è anche un vantaggio commerciale nel far apparire l'AI inevitabile. Quando Microsoft, Amazon o Salesforce annuncia tagli collegati all'AI, altri dirigenti si sentono sotto pressione per dimostrare di prepararsi allo stesso futuro. Le aziende temono di restare indietro, i lavoratori temono per il proprio posto e gli investitori cercano aziende in posizione di profitto. Gli annunci aiutano a vendere l'AI come una necessità piuttosto che come una tecnologia il cui valore va giudicato in rapporto ai costi.

Non ci sono prove che le aziende stiano coordinando i licenziamenti per far salire la domanda di azioni AI. Ma il linguaggio che circonda i tagli può comunque avvantaggiare un settore le cui valutazioni dipendono dalla convinzione degli investitori che l'AI diventerà indispensabile. Vale la pena esaminarlo, soprattutto mentre due dei suoi principali attori si preparano ad affacciarsi sui mercati pubblici.

L'IPO è il punto in cui la storia diventa costosa

OpenAI ha annunciato a marzo 2026 un round di finanziamento con 122 miliardi di dollari di capitale impegnato, valutando l'azienda a 852 miliardi di dollari dopo l'investimento. Microsoft si è impegnata per 13 miliardi di dollari in OpenAI attraverso la loro partnership dal 2019, di cui 11,9 miliardi erogati a giugno 2026, secondo il bilancio annuale di Microsoft. Queste cifre riguardano parti diverse del finanziamento di OpenAI e non vanno considerate come investimenti distinti.

Anthropic ha attratto somme altrettanto consistenti, raccogliendo 65 miliardi di dollari maggio 2026 con una valutazione post-money di 965 miliardi di dollari. Nello stesso mese, l'azienda ha dichiarato un tasso di ricavi annualizzato superiore a 47 miliardi di dollari.

Una quotazione pubblica darebbe alle aziende accesso a un bacino più ampio di investitori e permetterebbe ad alcuni azionisti esistenti di vendere le proprie quote. Gli investitori che le hanno sostenute in privato potrebbero realizzare rendimenti sostanziali se il mercato le valutasse al di sopra dei precedenti round di finanziamento. La storia che racconteranno agli investitori pubblici dovrà giustificare quelle valutazioni.

OpenAI ha dichiarato una rapida crescita dei ricavi, ma non ha ancora raggiunto una redditività sostenuta. La spesa per infrastrutture di calcolo e sviluppo di modelli rimane elevata, e le proiezioni suggeriscono che potrebbe non generare flussi di cassa positivi prima del 2030. Da sola, la crescita dei ricavi non indica se l'azienda possa guadagnare abbastanza da coprire i costi di sviluppo e gestione dei propri sistemi.

Anthropic ha dichiarato 16,8 miliardi di dollari di ricavi nel terzo trimestre a ottobre 2026 e una redditività rettificata per il secondo trimestre consecutivo, anche se la sua crescita è rallentata rispetto a inizio anno. La redditività rettificata non dice agli investitori tutto sui costi a lungo termine dell'azienda né sulla sua capacità di mantenere i margini.

Sia OpenAI che Anthropic hanno riscontrato una forte domanda per i loro prodotti, e l'AI ha già usi pratici nello sviluppo software, nella ricerca e nell'assistenza clienti. Devono ancora dimostrare di poter trasformare quella domanda in profitti e di giustificare ciò che gli investitori pagano per esse.

Il boom della blockchain degli anni 2010 offre un confronto utile. Agli investitori è stato detto che la tecnologia avrebbe trasformato finanza, agricoltura e supply chain, ma molte delle applicazioni promesse non sono mai arrivate all'uso diffuso. La blockchain aveva usi pratici, ma questo non ha reso ogni azienda costruita attorno ad essa un buon investimento. L'AI potrebbe avere un impatto commerciale ben più grande, ma il suo potenziale non garantisce che ogni azienda che la vende abbia successo.

Le chiusure africane di Microsoft non provano un piano per gonfiare le valutazioni dell'AI, ma mostrano come un'azienda possa abbandonare un investimento a lungo termine nell'ingegneria locale mentre il settore a cui appartiene chiede agli investitori di credere che l'AI definirà il futuro del business. Oltre 400 ingegneri stanno perdendo il lavoro, mentre agli investitori viene offerta la possibilità di profitto dalla tecnologia presentata come il futuro del lavoro.

La conclusione della rubrica è che il mercato dovrebbe giudicare le società di AI in base ai soldi che guadagnano, non solo a quelli che raccolgono o ai posti di lavoro che i loro clienti tagliano. Quando OpenAI e Anthropic arriveranno ai mercati pubblici, gli investitori avranno sentito abbastanza sulla capacità dell'AI di sostituire i lavoratori. Dovranno porsi una domanda più difficile: se aziende che promettono quel futuro possano guadagnare abbastanza da giustificare le loro valutazioni. L'elemento da osservare sarà se le efficienze attribuite all'AI si accompagnino a ricavi, redditività e flussi di cassa durevoli e non soltanto a licenziamenti.

Questo articolo è stato pubblicato per la prima volta sulla newsletter Next Wave di TechCabal il 18 ottobre 2026. Reportage e analisi di Kenn Abuya, senior reporter di TechCabal. Articolo originale.