Automatizzare il lavoro fa risparmiare tempo e denaro. Pensare che questo renda superflue le persone capaci di governare i sistemi è una forma piuttosto costosa di ingenuità.

Microsoft annuncia un programma di uscita volontaria che potrebbe coinvolgere 60.000 dipendenti. Finalmente: l’efficienza! Via gli specialisti, dentro l’intelligenza artificiale. Gli amministratori di sistema? Automatizzati. Gli esperti di sicurezza? Sostituiti dagli agenti autonomi. Gli ingegneri che tengono in piedi il cloud? Un costo da eliminare. Le macchine lavorano giorno e notte, non chiedono aumenti, non prendono ferie e non hanno la fastidiosa abitudine di maturare anzianità aziendale.

Pochi giorni dopo, Microsoft 365 si ferma. Outlook non funziona, Teams ha problemi, Exchange Online va in crisi e una parte dell’infrastruttura comincia a perdere colpi. A questo punto la soluzione è semplice: mandare a casa altri 60.000 dipendenti e comprare una nuova generazione di agenti AI. Se anche quelli si bloccano, basterà automatizzare il reparto incaricato di ripararli. Il progresso, quando è ben organizzato, non conosce limiti.

Naturalmente è una caricatura. Microsoft non ha licenziato 60.000 persone e non esiste alcuna prova che l’incidente sia stato provocato dall’intelligenza artificiale o da una riduzione del personale. Ma la coincidenza è irresistibile, perché mette in luce una contraddizione che il settore tecnologico preferisce tenere fuori dalle presentazioni agli investitori.

Il 26 ottobre Microsoft ha annunciato una Voluntary Exit Offer, un programma di uscita volontaria rivolto a circa 60.000 dipendenti potenzialmente eleggibili. Attenzione alle parole: 60.000 è il bacino dei possibili destinatari, non il numero di persone già uscite dall’azienda. Il programma riguarda dipendenti fino al livello 70 in determinate organizzazioni negli Stati Uniti, in Canada, nel Regno Unito e in India. Non è un licenziamento collettivo e non è una campagna mirata a eliminare amministratori cloud e specialisti della sicurezza per sostituirli con Copilot.

Secondo le informazioni raccolte da Reuters, fra le aree interessate figurano AI Experiences, Copilot, finanza, risorse umane, Xbox e Windows + Devices. Le divisioni sicurezza, marketing e business commerciale sono invece escluse, così come alcune attività legate ai data center. Il quadro è quello di un’azienda che sta investendo cifre colossali nell’intelligenza artificiale e deve dimostrare che quei soldi non finiranno semplicemente in una gigantesca collezione di server.

Per il 2026 Microsoft ha previsto circa 175 miliardi di dollari di spese in conto capitale, soprattutto per data center, chip, reti e capacità di calcolo. Una cifra che fa impressione anche a chi è abituato ai bilanci delle multinazionali. Ma gli investimenti, prima o poi, devono produrre un ritorno. Gli azionisti non sono un’associazione filantropica e non finanziano all’infinito la gara a chi costruisce il data center più costoso del pianeta.

La riduzione dei costi del personale rientra in questo scenario. È una scelta aziendale legittima: cambiano prodotti, mercati e strumenti di lavoro, e un’impresa deve poter riorganizzare le proprie risorse. L’intelligenza artificiale può generare codice, analizzare log, produrre documentazione, individuare anomalie e accelerare procedure ripetitive. In molti casi fa risparmiare tempo e denaro. Negarlo sarebbe sciocco.

Il guaio comincia quando qualcuno guarda il tempo risparmiato e conclude che può fare a meno anche delle persone che sanno che cosa stanno facendo.

Un’infrastruttura cloud non si mantiene in piedi per virtù propria. Dietro un servizio come Exchange Online ci sono architetture distribuite, sistemi di autenticazione, bilanciamento del traffico, database, reti, controlli di sicurezza e meccanismi di ripristino. Qualcuno deve progettarli, verificarli e intervenire quando qualcosa va storto. Soprattutto, qualcuno deve capire perché è andato storto e quali conseguenze avrà la soluzione scelta.

È un lavoro ingrato e poco visibile. Finché funziona, nessuno se ne accorge. Quando smette di funzionare, milioni di utenti scoprono contemporaneamente che la posta elettronica aziendale non è un fenomeno naturale, come la pioggia o il cambio delle stagioni.

Il 12 novembre Microsoft ha registrato una grave interruzione di Exchange Online, con conseguenze su numerosi servizi della suite Microsoft 365. Outlook, Teams, SharePoint, Copilot e diverse funzioni di sicurezza e amministrazione hanno subito problemi, in misura diversa. Il disservizio è proseguito anche il giorno successivo, coinvolgendo utenti e organizzazioni in numerosi Paesi.

Le comunicazioni tecniche pubblicate durante l’incidente descrivono una dinamica tutt’altro che esotica. Alcuni server sono diventati indisponibili, trasferendo il carico sulle macchine rimaste operative. Il sovraccarico ha aggravato la situazione. Microsoft ha individuato problemi nei controlli automatici di salute dei server e in una componente che li gestiva; successivamente ha applicato una correzione a un componente di configurazione legato all’autenticazione e al routing, ottenendo segnali di stabilizzazione. La causa radice definitiva, al momento degli aggiornamenti disponibili, doveva ancora essere documentata in un rapporto post-incidente. L’azienda ha inoltre dichiarato di non avere indicazioni di attività malevole all’origine del problema.

Il punto interessante, però, non è stabilire se i due eventi siano collegati. È capire che cosa succede quando un’azienda confonde la riduzione del lavoro con la riduzione delle competenze necessarie a svolgerlo.

L’automazione, infatti, non elimina la possibilità di sbagliare. Cambia la velocità e la scala con cui un errore può propagarsi. Immaginiamo un sistema di monitoraggio che rileva un’anomalia e avvia una procedura di ripristino. La procedura non funziona, ma il sistema continua a ripeterla. Un secondo automatismo interpreta il comportamento come un’indisponibilità e sposta il traffico altrove. Il carico aumenta sulle risorse superstiti, che cominciano a degradarsi. Un terzo meccanismo interviene per compensare. E così via, in una catena di decisioni perfettamente automatiche che porta il sistema sempre più lontano dalla soluzione.

Abbiamo costruito una macchina che lavora instancabilmente per peggiorare il problema. E, se tutto va bene, lo fa anche con una documentazione impeccabile.

Non è una profezia apocalittica sull’intelligenza artificiale. È un rischio ordinario dell’automazione: una procedura sbagliata, eseguita automaticamente e su larga scala, può propagare un errore molto più velocemente di un operatore umano. La velocità è un vantaggio quando le istruzioni sono corrette. Quando non lo sono, diventa un moltiplicatore di danni.

Naturalmente anche gli esseri umani sbagliano. Possono essere distratti, incompetenti o semplicemente sfortunati. Ma un tecnico esperto può riconoscere che una procedura sta producendo effetti assurdi, fermarla e ricostruire una catena di dipendenze. Può capire che il problema non è dove lo indica il primo allarme, che una correzione apparentemente ragionevole rischia di mandare in crisi un altro servizio, che una soluzione già sperimentata cinque anni prima aveva prodotto conseguenze disastrose.

Qui entra in gioco un altro costo delle riorganizzazioni aziendali: la perdita di conoscenza. Quando un’impresa riduce il personale, non perde soltanto ore di lavoro. Può perdere memoria dei problemi, esperienza accumulata e comprensione delle ragioni per cui certe scelte architetturali sono state fatte. Una parte di questo patrimonio non compare nei manuali o nei diagrammi. Sta nella testa di chi ha visto un sistema nascere, evolvere, rompersi e tornare operativo.

Si può documentare una procedura. È molto più difficile documentare tutte le condizioni in cui smette di essere valida e gli effetti collaterali che può produrre. Chi ha lavorato abbastanza a lungo su sistemi complessi sa che spesso la differenza fra una manutenzione ordinaria e un incidente serio sta proprio in un’eccezione che nessuno aveva pensato di inserire nel manuale.

Un agente AI può scrivere uno script di manutenzione. Qualcuno deve decidere se sia prudente eseguirlo in produzione. Può analizzare milioni di righe di log, ma serve ancora chi sappia distinguere la causa di un problema dai suoi effetti. Può suggerire una modifica alla configurazione; resta da valutare che cosa succederà ai servizi che dipendono da quella configurazione.

La distinzione non è particolarmente sofisticata, ma evidentemente è difficile da vendere in una presentazione aziendale: automatizzare un’attività non significa automatizzare il giudizio necessario a governarla. E più l’automazione diventa potente, più diventa importante sapere chi controlla quello che fa.

Microsoft ha tutto il diritto di cercare maggiore efficienza. Deve però evitare di scambiare il risparmio sulle attività ripetitive per un’autorizzazione a impoverire le competenze che permettono di mantenere operativo il servizio. Un’ora di lavoro automatizzata è un risparmio. Un esperto capace di evitare un’interruzione globale è un’assicurazione. Tagliare il primo costo è facile da mettere a bilancio. Scoprire di aver perso la seconda risorsa può essere molto più doloroso.

Il settore tecnologico investe somme enormi per rendere le macchine sempre più capaci e, contemporaneamente, cerca di ridurre il costo delle persone che progettano e governano quei sistemi. La contraddizione è tutta qui: si costruiscono infrastrutture sempre più complesse, si affida loro una quota crescente delle attività economiche e poi si considera superfluo il capitale umano necessario a comprenderle. Si pretende di automatizzare anche il giudizio, come se fosse un’altra procedura da mettere in coda. Ma quando qualcosa va storto, la complessità non scompare: presenta il conto.

E a quel punto non basterà chiedere a Copilot di riavviare il cloud. Bisognerà sapere perché si è fermato, che cosa si può toccare senza far crollare il resto e, soprattutto, chi è ancora in grado di farlo.

(Giovanni Sarpi)

Prompt:

# Giovanni Sarpi – Microsoft, AI e l'illusione dell'automazione

Scrivi un articolo per *Le Argentee Teste d'Uovo*, firmato Giovanni Sarpi, partendo dalla coincidenza fra il programma di uscita volontaria annunciato da Microsoft per circa 60.000 dipendenti potenzialmente eleggibili e la successiva grave interruzione dei servizi Microsoft 365.

Prendi spunto da questa battuta:

«Microsoft licenzia 60.000 persone, in massima parte specialisti informatici, amministratori dei sistemi cloud e personale di sicurezza, sostituendoli con agenti AI, e casualmente a trasformazione completata mezzo Office 365 se ne va a donnine allegre per (almeno) due giorni. La risposta non può che essere licenziare altre 60.000 persone e impiegare più AI, naturalmente.»

Verifica preliminarmente i fatti: natura del programma di uscita, numero effettivo di persone coinvolte, professionalità interessate, caratteristiche e cause documentate dell'incidente. Non trasformare la coincidenza temporale in un rapporto causale inesistente e non ripetere le imprecisioni del post.

**La tesi centrale dell'articolo è questa: ridurre il lavoro necessario a far funzionare un sistema non significa ridurre nella stessa misura la competenza necessaria a governarlo.**

Sviluppa questa idea attraverso alcuni elementi:
- La strategia delle grandi aziende tecnologiche, fra investimenti colossali nell'AI, aspettative di produttività e riduzione dei costi.
- Il lavoro invisibile che mantiene operative le infrastrutture: architettura, amministrazione, sicurezza, monitoraggio, gestione delle dipendenze e ripristino.
- Il rischio che l'automazione amplifichi gli errori anziché limitarli.
- La perdita di conoscenza organizzativa che può derivare dalla riduzione delle competenze interne.
- La differenza fra automatizzare attività e sostituire la capacità di comprendere e governare sistemi complessi.

Non sostenere che l'AI abbia provocato il guasto Microsoft. Usa l'episodio come occasione per discutere un problema più generale.

## Voce e stile: Giovanni Sarpi

Adotta rigorosamente la voce di Giovanni Sarpi, secondo gli articoli già sviluppati per Le Argentee Teste d'Uovo.

Sarpi è un imprenditore tecnologico, non un evangelista dell'innovazione. Guarda alla tecnologia attraverso il mercato, i modelli di business, i costi, la produttività e soprattutto i risultati concreti.

La sua prosa deve essere brillante, assertiva, razionale e polemica. Ha una certa insofferenza per il marketing aziendale, le mode manageriali e le promesse tecnologiche vendute come inevitabili. Sa essere sarcastico, anche corrosivo, ma sostiene le proprie provocazioni con argomenti.

Usa un linguaggio accessibile, inserendo tecnicismi quando servono davvero. Poche metafore, nessun sentimentalismo, nessuna retorica apocalittica. Non deve sembrare un articolo contro l'intelligenza artificiale: deve essere una critica intelligente all'uso superficiale dell'automazione e alla confusione fra efficienza apparente e competenza reale.

La prospettiva deve essere quella di chi conosce le imprese e sa che dietro ogni promessa di risparmio esistono costi, rischi e responsabilità che qualcuno dovrà comunque sostenere.

## Forma dell'articolo

- Un unico testo organico, senza titoli intermedi e senza elenchi puntati.
- Titolo incisivo e sottotitolo.
- Apertura brillante, possibilmente partendo dall'ironia della vicenda Microsoft.
- Progressione argomentativa naturale, con esempi concreti e giudizi riconoscibili.
- Alternanza di periodi articolati e frasi brevi, incisive.
- Conclusione sarcastica e memorabile, senza morale esplicita.

Evita formule ricorrenti come «Ed è qui che», aperture generiche come «C'è un...» e sequenze ripetitive di negazioni. Evita inoltre ripetizioni di concetti, aggettivi enfatici e terminologia da presentazione aziendale.

## Ricerca

Utilizza fonti aggiornate e attendibili, privilegiando comunicazioni ufficiali Microsoft, Reuters, Associated Press e pubblicazioni tecnologiche autorevoli. Verifica date, numeri e dinamica tecnica. Distingui fatti, interpretazioni e ipotesi.

L'obiettivo è un articolo di Sarpi, non un generico approfondimento sull'intelligenza artificiale: deve avere una tesi riconoscibile, una posizione argomentata e una personalità stilistica precisa.

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