文 | Kaori

Editor | Sleepy

"Incluso si Meta despide al 90% de su personal, aplicaciones como Instagram y Facebook seguirán funcionando con normalidad."

Eva trabaja como ingeniera senior en Meta, no está en la lista de despidos, su rendimiento es bueno y está adoptando herramientas de IA de manera proactiva.

Pero él dijo: "Nadie está seguro, todos estamos en un terreno peligroso, solo es cuestión de tiempo."

Esta es una historia sobre cómo se evalúa el rendimiento, cómo ocurren las promociones, cómo funciona la gestión e incluso cómo se define el esfuerzo mismo; las personas involucradas, desde Zuckerberg hasta el ingeniero junior que acaba de ingresar, no pueden decir con certeza cuándo terminará esta tormenta.

Los despidos son reales, pero las razones son falsas.

Meta ha despedido a aproximadamente 25,000 personas desde 2022.

Despidieron a 11,000 personas en noviembre de 2022 y 10,000 más en 2023, lo que Zuckerberg denominó el año de la eficiencia. En enero de 2025, anunció en un memorando interno que despedirían al 5% de los de menor rendimiento, aproximadamente 3600 personas. En marzo de 2026 despidieron a otros 700. Según Reuters, a finales de mayo se despedirán alrededor de 8000 personas, lo que representa el 10% de los casi 79,000 empleados a nivel mundial, y habrá una segunda ronda en el segundo semestre.

Los despidos están ocurriendo de verdad, pero no necesariamente porque la IA haya robado esos trabajos.

Eva considera que, en esta etapa, las personas que serán despedidas, la mayoría se irán sin importar la IA. "Hace unos años, la demanda de contratación en toda la industria de CS superaba con creces la demanda real, la industria estaba en auge, el capital estaba sobrecalentado, y las acciones subían sin parar, muchas empresas contrataron a un montón de gente. Después de que Musk compró Twitter y despidió a la mayoría de los empleados, la APP seguía funcionando, entonces, ¿dónde estaba la IA?"

En 2026, la guía de gastos de capital de Meta es de 115 a 135 mil millones de dólares, casi el doble que en 2025, todo dirigido a centros de datos, GPUs e infraestructura de IA. El dinero ahorrado de los despidos se destina al poder de cálculo.

La IA en esta fase juega el papel de una carta digna, la empresa puede proclamar que la eficiencia ha mejorado y que no necesitan tantas personas.

Las pequeñas empresas son ágiles, pero al convertirse en grandes empresas, la toma de decisiones se ralentiza y se dan cuenta de que no pueden competir con los nuevos unicornios y startups, así que comienzan a adelgazar, aplanarse y centrarse en su producto principal. La IA solo ha acelerado este ciclo que ya estaba ocurriendo.

Cuando el uso de IA participa en la evaluación del rendimiento.

Sin embargo, la intervención de la IA ha cambiado algunas de las reglas de despido.

El método de evaluación de rendimiento original de Meta es bastante único entre las grandes empresas de Silicon Valley. El gerente no califica directamente, sino que combina tu autoevaluación, la evaluación de tus compañeros y sus propias observaciones, para redactar un documento de calificación de rendimiento.

Luego se entra en una etapa llamada 'Calibration Meeting', donde alrededor de diez personas del mismo nivel se reúnen, cada gerente presenta el rendimiento de sus subordinados, explicando por qué esa persona merece cierto nivel, se discute en conjunto y al final se asigna una calificación a todos.

Este proceso es engorroso y consume tiempo, pero su valor radica en introducir múltiples perspectivas y comparaciones horizontales entre pares; las preferencias individuales de un gerente tienen poco peso en el resultado. Eva considera que esto es relativamente justo.

A principios de 2026, se canceló la Calibration Meeting. Eva explica, "la empresa ha vuelto a una evaluación de rendimiento semestral, argumentando que con la IA, los gerentes pueden utilizarla para redactar autoevaluaciones, ya no necesitan tantas interacciones colaborativas, y el proceso puede ser más rápido."

Mientras tanto, Meta ha lanzado un sistema de seguimiento de rendimiento de IA llamado Checkpoint, que puede agregar automáticamente los datos de trabajo de los empleados en sistemas internos como Google Workspace, generando resúmenes de contribuciones para los gerentes. Para los ingenieros de software, Checkpoint rastrea más de 200 dimensiones de datos, incluyendo la proporción de código generado por IA, mientras monitorea la tasa de errores, la cantidad de bugs relacionados y otros indicadores.

La directora de recursos humanos de Meta, Janelle Gale, en un memorando interno a finales de 2025, declaró que la capacidad de colaboración con IA será el criterio central para la evaluación del rendimiento en 2026.

Además, cada vez que un ingeniero de Meta escribe un bloque de código, el sistema automáticamente anota un porcentaje que muestra cuánto de ese código fue completado con asistencia de IA; este dato se ha convertido en parte de los criterios de evaluación.

Cada grupo establece un umbral mínimo según su situación, como que el 50% o el 90% del código debe ser generado por IA. Tienes que alcanzar ese umbral, y después, la evaluación de rendimiento seguirá considerando cuántos valores reales has aportado. "La idea de la empresa es: primero usen, y luego veamos si funciona bien", dice Eva.

Incluir el uso de IA en la evaluación del rendimiento es como un mecanismo de promoción forzada en cierta medida; no recompensa a quienes la utilizan más, pero castiga a quienes no la usan.

Esta forma de pensar no es exclusiva de Meta.

Jensen Huang, CEO de NVIDIA, en la conferencia GTC de marzo de 2026, declaró públicamente que en el futuro cada ingeniero de la empresa necesitará un presupuesto anual de tokens, además de su salario base, se debe asignar la mitad de su asignación para el consumo de IA. Dijo que si un ingeniero que gana 500,000 dólares al año gasta menos de 250,000 dólares al año en IA, se preocuparía profundamente.

Jensen Huang vende tokens, no hay razón para que un comerciante no promocione sus productos, pero Meta también llegó a un extremo de esta locura cuantitativa.

Un empleado construyó de manera espontánea un ranking llamado "Claudeonomics" en la red interna, nombrado así por el modelo Claude de Anthropic, rastreando el consumo de tokens de IA de 85,000 empleados. En 30 días, la empresa consumió más de 60 billones de tokens.

El ranking tiene niveles de insignias que van desde bronce hasta esmeralda, los primeros 250 recibirán títulos como Token Legend, Cache Wizard, entre otros. El empleado que esté en primer lugar ha consumido 2810 billones de tokens en 30 días, y algunos empleados, para mejorar su ranking, hacen que el agente de IA funcione durante horas sin ejecutar ninguna tarea real, consumiendo tokens solo por consumir. Medir la productividad por el consumo de tokens es como evaluar a un camionero por su consumo de combustible, el motor puede estar funcionando, pero eso no significa que esté entregando carga.

Eva no siente la presión del ranking en su equipo, "en realidad no tenemos una relación directa con este ranking, hacemos lo que tenemos que hacer, y todos lo ven como un entretenimiento más." El gerente no lo ha usado en su contra, pero después de que el sitio de ranking se desactivó, la lógica subyacente no desapareció. La proporción de código generado por IA sigue siendo rastreada, y el umbral mínimo sigue existiendo.

Pero cuando todos están siendo empujados a usar IA, y los números de producción de todos están subiendo, entonces el estándar de rendimiento también se elevará. "Si el 60% de las personas están mejorando, ese estándar definitivamente aumentará. En cuanto a cuántas de estas mejoras son gracias a la IA y cuántas son debido a desvelos, eso es difícil de decir."

El viento de la competencia ha llegado a Silicon Valley.

El alto directivo de Eva también siente presión, "los otros altos directivos están compitiendo ferozmente con los subordinados, y si no tienen éxito, su posición tampoco estará asegurada."

Según el Wall Street Journal, Meta ha establecido un nuevo departamento de ingeniería de aplicaciones de IA, con una proporción de 1:50 entre gerentes e ingenieros, un gerente supervisa a 50 personas, el doble del límite tradicional de 25:1 en Silicon Valley.

Los datos de Gallup muestran que el número promedio de subordinados por gerente en EE. UU. ha aumentado de 10.9 personas en 2024 a 12.1 en 2025, pero el ratio de 50:1 de Meta sigue siendo más del doble que la media de la industria.

Eva siente este cambio en carne propia. En una gran empresa normal, un gerente supervisa a varias personas porque necesita ayudarles con la planificación de carrera, tener conversaciones uno a uno, y entender sus necesidades.

1:50 significa que un equipo que originalmente tenía 5 gerentes ahora solo necesita 1, quedando 4 sin puesto.

Y cómo funcionará este nuevo departamento, nadie lo sabe, aunque los comentarios externos creen que este cambio terminará en tragedia.

"Otros departamentos todavía mantienen el ritmo de gestión original, los gerentes aún tendrán conversaciones uno a uno sobre planificación de carrera, pero todos esperan que este estado no dure mucho. Algunos grupos ya han comenzado a eliminar gerentes de nivel básico, dejando solo a los gerentes superiores para supervisar a todos."

La alta dirección también enfrenta la pregunta de si su trabajo ya no tiene sentido. "Todos están en la misma situación, deben enfrentarse a la pregunta de si sus puestos aún son necesarios. Para los líderes también es igual, sus vidas tampoco han mejorado."

La IA realmente está ayudando a los gerentes a aumentar su eficiencia, resumiendo automáticamente qué código han escrito sus subordinados recientemente, qué publicaciones han hecho, a qué reuniones han asistido, generando informes periódicos. Antes, el líder tenía que buscar todo esto, ahora la IA resume y el líder solo necesita revisarlo.

Pero el aumento de la eficiencia también significa que la gestión se vuelve más barata, y lo barato siempre tiene sustitutos.

La competencia se transmite en capas, y los que realmente soportan el impacto son los puestos junior.

Eva, como ingeniera senior, si encuentra un pequeño bug al planear un proyecto, antes lo pasaba a un ingeniero junior. Pero ahora, si no es gran cosa, abre una ventana de IA y lo soluciona en minutos. "No necesito hablar con el ingeniero junior, yo lo resuelvo en un abrir y cerrar de ojos."

Los grandes proyectos aún necesitan ser realizados por personas, pero esas tareas triviales que antes sostenían la carga del trabajo de los ingenieros junior, ahora están siendo absorbidas por la IA que tienen los ingenieros senior al alcance de la mano.

Eva habla rápido: "Si puedes empezar a ser ingeniero de gestión, product manager, ingeniero y diseñador al mismo tiempo, haciendo todo tú mismo, incluso construyendo una función o un equipo, tus probabilidades de ser despedido pueden ser un poco menores que las de otros."

Sobre cuántas personas finalmente quedarán, Eva sonríe y dice, "en este momento, Meta podría seguir adelante incluso si solo queda la mitad de su personal. Si la IA sigue desarrollándose a la velocidad que promete, al final podría haber solo un 10% de programadores para revisar lo que hace la IA y alinear las decisiones de producto, el 90% restante estaría desempleado, y aun así, Meta seguiría funcionando."

Nadie está seguro, ni siquiera Zuckerberg.

Nadie siente que está seguro.

Los altos directivos sienten presión porque otros altos directivos están compitiendo; los gerentes sienten presión porque su rango de gestión puede pasar de 1:15 a 1:50; los ingenieros senior sienten presión porque los estándares son cada vez más altos; los ingenieros junior sienten presión porque su trabajo está siendo absorbido por la IA de los ingenieros senior.

Incluso Zuckerberg se encuentra en medio de la ansiedad.

La incertidumbre de la era de IA es real; cada nueva función que lanza Claude Code puede arruinar a una empresa, las acciones de Figma fluctúan drásticamente tras los anuncios de Claude Design, y toda la industria SaaS está siendo desmantelada una por una.

Las redes sociales parecen tener barreras, pero estas barreras nunca son tan gruesas como se imaginan. Eva cree que la transición de QQ a WeChat solo tomó uno o dos años.

Zuckerberg está preocupado por el futuro de la empresa y, al mismo tiempo, despide a gran escala. Para Eva, como empleado, esto es una estrategia de gestión. "Lo que quiere es dejar a las personas más competitivas y más inteligentes. ¿Cuál es la mejor manera? Se dio cuenta de que no es dar dinero, el despido tiene un efecto mejor."

Generar inseguridad es más efectivo para impulsar la producción que otorgar bonificaciones.

Pero esta estrategia también tiene su costo. Los ingenieros de alto nivel no soportarán esta presión indefinidamente y se irán a lugares que respeten más a sus empleados. Los despidos pueden sacar a los flojos, pero también pueden alejar a los que tienen más opciones.

Eva tiene razones muy prácticas para quedarse; aunque Silicon Valley se ha vuelto más competitivo, no es tan extremo como en su país.

Sin embargo, tras estas decisiones individuales, la tendencia de toda la industria ya no se puede evitar. "La IA reemplazará la mayoría de los trabajos, la industria de internet ya no volverá a ese estado de gloria donde se podía ganar mucho dinero sin estar muy ocupado."

Si no puedes vencerlos, únete a ellos.

La IA ha reestructurado la forma de trabajar de los empleados existentes y también ha cambiado el criterio de selección para los nuevos.

Las entrevistas para ingenieros de Meta tradicionalmente se dividen en tres partes: Codificación, Preguntas de Comportamiento y Diseño de Sistema. La codificación consiste en un problema de algoritmo, como ordenar una serie de datos, evaluando qué algoritmo eliges y cómo consideras el rendimiento y los costos. Las preguntas de comportamiento son más subjetivas, preguntando cómo manejas los comentarios y conflictos. El diseño de sistema generalmente se examina solo a nivel senior.

En octubre de 2025, Meta introdujo una sección de codificación con IA en las entrevistas. Originalmente, había dos rondas de codificación pura, ahora se ha convertido en una ronda de codificación tradicional más una ronda de codificación con IA. Los candidatos reciben un proyecto complejo de varios archivos en el entorno CoderPad, con una ventana de chat de IA a la derecha que pueden usar durante la entrevista, alternando entre varios modelos de IA, incluidos GPT, Claude, Gemini y Llama. En 60 minutos, necesitas entender un código que nunca has visto antes, descomponer problemas, y usar la IA para implementar funciones o arreglar bugs.

Lo que se evalúa no es si sabes escribir código o si puedes redactar un prompt, sino tu capacidad de colaborar con la IA. Los resultados que genera la IA pueden ser correctos, incorrectos, o parcialmente correctos; lo importante es cómo interactuar con la IA para alcanzar resultados satisfactorios y si puedes verificar si el código generado por la IA es óptimo. El entrevistador observa en tiempo real cada prompt y cada interacción.

Eva cree que esto se asemeja mucho al entorno laboral real, observando si los candidatos pueden utilizar las herramientas más recientes para resolver problemas complejos en un corto período.

El nuevo estándar de entrada significa que las personas que ingresen a esta industria en el futuro serán requeridas desde el primer día para tener la capacidad de colaborar con la IA. Un candidato que pasó por esta ronda de entrevistas resumió que la IA no hizo que las entrevistas fueran más fáciles, sino que elevó el estándar; cuando tienes asistencia de IA, los entrevistadores esperan que resuelvas problemas más complejos en el mismo tiempo.

Ante esta situación, la estrategia de Eva es unirse en lugar de resistir.

"Si esto es la tendencia, no puedes cambiarlo; resistirse a usar IA no tiene sentido."

La forma en que Eva trabaja ha cambiado por completo, abriendo muchas ventanas de IA para que manejen diferentes tareas en paralelo. "Solo tienes un cerebro, y solo puedes hacer una cosa a la vez. Pero la ventaja de la IA es que puedes ejecutar diez, dejando que hagan diferentes cosas."

Desde el intento hasta el uso, toma aproximadamente un mes.

Utiliza la IA en casi cada aspecto de su trabajo, desde escribir documentos al planificar proyectos, hacer lluvias de ideas, comparar opciones, escribir SQL para medir impactos potenciales, programar, y después de completar funciones, usarla para redactar resúmenes y publicar tuits para aumentar la visibilidad.

"Si puedes ser de los primeros en utilizar la IA de la mejor manera, tal vez seas de los últimos en ser despedidos. Pero nadie sabe cuán rápido se despide a la gente o si realmente se puede evitar ser despedido, solo puedes aceptar lo que venga."

Fuera de esta auto-consolación, la IA tiene un valor completamente diferente para las personas en distintos niveles.

Para los ingenieros senior que ya han acumulado suficiente experiencia y pueden identificar problemas y orientarse, la IA es un verdadero apalancamiento; lo que antes les tomaba dos semanas de análisis ahora puede comenzar de inmediato. Pero para quienes están al inicio de su carrera, la IA elimina precisamente la parte de reflexión y ensayo-error que más necesitan.

La eficiencia ha aumentado, pero las oportunidades de aprendizaje han desaparecido.

Eva no quiere clasificarse como optimista o pesimista, "no puedes cambiar esta gran tendencia, es como cuando la gente en el noreste perdió sus empleos, solo pueden aceptarlo. Algunos abren restaurantes, otros emprenden hacia el sur. ¿Quién sabe? La vida es demasiado larga, pensar no ayuda."

Hasta ahora, el único hecho seguro es que nadie es un ganador en este juego.