Der Software-Riese Oracle hat am frühen Morgen des 1. Aprils 2026 eine Entlassungswelle von historischem Ausmaß eingeleitet. Berichten zufolge wurden weltweit zwischen 20.000 und 30.000 Mitarbeiter entlassen. Besonders brisant: Die Betroffenen wurden unangekündigt durch eine einzige, standardisierte E-Mail informiert, die viele Angestellte bereits um 6 Uhr morgens erreichte.
Der „6-Uhr-Schock“
Augenzeugen und betroffene Mitarbeiter berichten auf Plattformen wie Reddit und Blind von einem „digitalen Kahlschlag“. Unmittelbar nach Erhalt der E-Mail wurde der Zugang zu internen Systemen und Kommunikationskanälen gesperrt. HR-Gespräche oder persönliche Vorwarnungen durch Vorgesetzte gab es in den meisten Fällen nicht. Die Kürzungen betreffen nahezu alle Geschäftsbereiche, wobei Schwerpunkte in den Abteilungen für Revenue and Health Sciences (RHS) sowie bei den Cloud-Engineering-Teams in Indien und den USA liegen sollen.
Die Zahlen im Detail
Um das Ausmaß dieser Entscheidung zu verstehen, hilft ein Blick auf die gesamte Belegschaft von Oracle:
- Gesamtbelegschaft (Stand Anfang 2026): ca. 162.000 Mitarbeiter
- Anzahl der Entlassungen: 20.000 bis 30.000
- Prozentualer Anteil: Bei 20.000 Entlassungen: ca. 12,3 %
- Bei 30.000 Entlassungen: etwa 18,5 %
Damit trennt sich Oracle von fast einem Fünftel seiner weltweiten Belegschaft. Analysten der Bank TD Cowen schätzen, dass dieser Schritt dem Unternehmen jährlich zwischen 8 und 10 Milliarden Euro (umgerechnet von USD) an Cashflow einsparen wird.
Warum dieser radikale Schritt?
Trotz solider Quartalszahlen steht Oracle unter massivem Druck, seine Kapazitäten im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) auszubauen. Das Management scheint eine „Alles auf KI“-Strategie zu verfolgen. Die eingesparten Gehaltskosten sollen direkt in die Finanzierung neuer, extrem teurer KI-Rechenzentren fließen, um mit Konkurrenten wie Microsoft und AWS Schritt zu halten.
Kritiker werfen dem Unternehmen jedoch vor, die menschliche Komponente und die langfristige Stabilität der Bestandssysteme für kurzfristige Investitionen in den KI-Hype zu opfern.
