Monday.com ang pinakabagong tech company na nagkasala sa AI para sa layoffs — narito ang 20 iba pa

Anim na daang tao ang nawalan ng trabaho ngayong linggo dahil ang isang work management software company ay nagdesisyon na kailangan nito na maging "AI-first." Monday.com ang pinakabagong tech company na nagkasala sa AI para sa layoffs — at hindi ito ang huli. Kung ikaw ay isang developer o founder sa Asia na nanonood nito, ang pattern ay karapat-dapat maintindihan nang malinaw, hindi lamang bilang headline, kundi bilang isang structural shift na nagbabago na ng kung paano binubuo ang mga teams saanman, kasama dito.

Ano ang Nangyari

Noong Miyerkules, Hulyo 23, 2026, nag-file ang Monday.com ng isang SEC filing na nag-announce na magpapababa ito ng humigit-kumulang 20% ng workforce nito — higit sa 600 empleyado — bilang bahagi ng restructuring plan na nakatali sa kung ano ang tinawag nitong "AI-driven growth strategy." Ang kumpanya ay nag-frame ng mga cuts bilang strategic pivot, hindi bilang cost-reduction exercise. Ang co-founder Eran Zinman ay nag-post sa LinkedIn na ang hakbang na ito "ay hindi ginawa upang mabawasan ang gastos o palitan ang mga tao ng AI," kundi upang baguhin ang organisasyon sa paligid ng AI-first vision na inianunsyo nito humigit-kumulang isang taon na ang nakakaraan.

Ang financial math ay nagsasabi ng mas komplikadong kuwento. Inaasahan ng Monday.com ang $45 milyon hanggang $55 milyon sa net restructuring charges habang patuloy na nag-project ng hanggang 20% year-over-year revenue growth para sa 2026. Ito ay isang aggressive bet: gumastos ng malaki ngayon, i-restructure ang human layer, at hayaang ang AI ay magdala ng mas maraming operational load sa hinaharap.

Ang Monday.com ay hindi nag-ooperate nang mag-isa. Ayon sa running list ng TechCrunch, ang mga U.S. tech companies ay nag-cut ng halos 140,000 trabaho mula Enero 2026, na ang Amazon, Oracle, Meta, at Microsoft lamang ay nag-account ng malapit sa 50,000 ng mga cuts na ito — habang nagpapakanalang daan-daang bilyun sa AI data center buildouts. Ang isang Financial Times analysis ay nahanap na ang mga kumpanyang nag-cite ng AI bilang factor sa layoffs ay aktwal na underperformed ang Nasdaq ng halos 10% sa 30 trading days pagkatapos ng kanilang announcements. Ang market, ito ay lumilitaw, ay skeptical sa narrative. Ang mga investors ay hindi awtomatikong nag-reward sa mga kumpanya para sa pagsasabi ng salitang "AI" kapag ang mga tao ay nawawalan ng trabaho sa parehong hininga.

May counterweight. Ang mga AI-focused companies tulad ng Anthropic at OpenAI ay mabilis na nag-hire, na kumukuha ng ilan sa displaced talent. At sa loob ng ilan sa cutting companies, ang headcount ay nag-shift sa halip na lubos na nawala. Ngunit ang net effect para sa mid-level knowledge workers — lalo na ang mga nasa roles tulad ng project coordination, content operations, at customer support — ay tunay na displacement, at ito ay bumibilis.

Bakit Ito Mahalaga para sa Asia

Ang tech industry ng Asia ay may tendency na manood ng Western layoff cycles na may ilang distansya, ngunit ang wave na ito ay iba. Ang mga kumpanyang nag-cut ng trabaho ay hindi nag-struggle — sila ay kumikita o lumalaki. Ang Monday.com ay patuloy na nag-project ng 20% revenue growth. Ang stock ng Meta ay malapit sa all-time highs. Ang mga ito ay hindi distress signals; sila ay deliberate architectural decisions tungkol sa kung saan nakaposisyon ang mga tao sa production stack.

Para sa Asia tech, mayroon itong direktang implications. Ang enterprise software adoption sa Southeast Asia, India, at East Asia ay historikal na nag-lag sa West ng isa hanggang tatlong taon. Ang lag na ito ay mabilis na nag-compress. Ang parehong AI tooling na ang Monday.com ay nag-restructure sa paligid nito — AI agents na nag-handle ng workflow automation, AI-assisted go-to-market, AI-generated content pipelines — ay available na sa mga startups sa Singapore, Jakarta, Bangalore, at Seoul sa isang fraction ng gastos na kinailangan upang bumuo dalawang taon na ang nakakaraan.

Ang ibig sabihin nito sa praktikal: ang talent structures na itinayo ng mga Asian tech companies sa 2018–2023 growth era — malalaking QA teams, manual data operations, human-heavy customer success — ay nasa parehong pressure na ang Western companies ay kumilos na ngayon. Ang pagkakaiba ay maraming Asian companies ay hindi pa gumawa ng structural call. Sila ay nasa "kami ay nag-experiment sa AI" phase habang ang kanilang Western counterparts ay nasa "kami ay nag-restructure sa paligid ng AI" phase na.

May hiring opportunity din na nakatagong sa data na ito. Kung ang Anthropic at OpenAI ay kumukuha ng displaced talent mula sa Monday.com, Meta, at Oracle, ang talent pipeline na ito ay hindi tumitigil sa U.S. border. Ang mga Asian AI labs, well-funded startups sa Singapore at India, at MonstarX — na bumubuo ng AI-native dev platform ng Asia — ay lahat ay nakikipagkompetensya para sa mga engineers na napalaya lamang mula sa legacy enterprise environments at ngayon ay bukas sa pagbuo ng isang bagay na bago.

Ang tanong para sa Asian founders ay hindi kung aabot ba ang wave na ito sa kanila. Ito ay umabot na. Ang tanong ay kung sila ay nag-restructure nang proactive o naghihintay na maging pinilit.

Ano Ang Ibig Sabihin Nito para sa Mga Developer

Kung ikaw ay isang developer sa Asia ngayon, ang Monday.com news ay parehong warning at signal. Ang warning: ang mga roles na nakasandal sa software development — technical project management, manual QA, documentation writing, integration support — ay ina-automate nang mas mabilis kaysa sa karamihan ng teams ay nag-plan. Ang signal: ang mga developers na nakakaintindi kung paano bumuo kasama ang AI, hindi lamang bumuo ng AI, ay nagiging disproportionately valuable.

Ang distinction ay mahalaga. Ang "Building AI" ay nangangahulugang pag-train ng models, fine-tuning, pag-run ng inference infrastructure. Iyan ay isang relatibong maliit na talent pool. Ang "Building with AI" ay nangangahulugang alam kung paano i-wire ang AI capabilities sa tunay na products — kung paano gamitin ang isang LLM para sa intent classification sa isang customer support flow, kung paano bumuo ng isang agent na nag-handle ng onboarding logic, kung paano mag-ship ng isang feature sa loob ng mga araw na dating tumatagal ng isang sprint. Ang skill set na ito ay accessible sa anumang developer na handang mamuhunan ng oras, at ito ang isa na ang market ay nag-price up ngayon.

Nang konkretong, narito kung ano ang hitsura nito sa praktikal:

• Workflow automation: Ang mga tasks na ang cut employees ng Monday.com ay dating nag-handle nang manual — status updates, cross-team notifications, reporting — ay pinalitan ng event-driven automations na isang developer lamang ang makakabuo at mapapanatili.
• AI-assisted code review at testing: Ang QA headcount reduction na nangyayari sa buong industriya ay hindi dahil ang quality ay mas kaunti ang halaga. Ito ay dahil ang AI-assisted testing tools ay maaaring suportahan ang regression testing sa isang scale na ang human QA teams ay hindi makakasabay nang cost-effectively.
• Leaner go-to-market engineering: Ang Monday.com ay partikular na nag-cite ng mga pagbabago sa "marketing at go-to-market strategy" nito. Iyan ay isang signal na ang AI ay nag-compress ng engineering surface area ng growth — mas kaunting tao na kailangan upang magpatakbo ng experiments, lumikha ng copy, i-personalize ang outreach.

Para sa mga developers na bumubuo sa mga platforms na mayroon nang connectors sa mga tools sa kanilang stack, ang shift ay mas kaunting disruptive at higit pang accelerant. Ang kakayahang i-integrate ang AI capabilities nang hindi muling binubuo ang infrastructure mula sa simula ay eksakto ang uri ng leverage na nagsasaad ng pagkakaiba sa pagitan ng teams na nag-ship nang mabilis at teams na patuloy na nag-plan ng kanilang AI strategy sa isang slide deck.

Ang mas mahirap na katotohanan ay ang "learn to use AI tools" ay hindi na differentiated advice. Ang mga developers na magiging pinaka-resilient ay ang mga nakakaintindi ng business logic nang sapat upang malaman kung aling bahagi ng isang workflow ay sulit na i-automate at aling bahagi ay nangangailangan pa ng human judgment. Iyan ay isang product sense problem kasing dami ng isang technical one.

Mga Pangunahing Takeaway

Ang Monday.com restructuring ay isang data point sa isang mas malaking pattern. Narito kung ano ang isinasabing ng buong larawan:

• Ang AI-cited layoffs ay hindi isang crisis signal — sila ay isang strategic signal. Ang mga kumpanyang nag-cut ng headcount habang nag-cite ng AI ay karamihan ay lumalaki. Sila ay hindi nag-cut dahil sila ay nag-fail; sila ay nag-cut dahil sila ay nag-decide na ang kanilang production architecture ay hindi na nangangailangan ng maraming tao sa ilang roles.