Penulis | Kaori

Editor | Sleepy

"Meta bahkan jika memecat 90% orang, Instagram, Facebook dan aplikasi lainnya akan tetap berfungsi dengan normal."

Eva bekerja sebagai insinyur senior di Meta, tidak ada dalam daftar pemecatan, performanya baik, dan sedang merangkul alat AI secara aktif.

Tetapi dia mengatakan, "Tidak ada yang aman, semuanya cukup berbahaya, hanya masalah waktu."

Ini adalah cerita tentang bagaimana performa dinilai, bagaimana promosi terjadi, bagaimana manajemen beroperasi, bahkan bagaimana usaha itu sendiri didefinisikan, orang-orang yang terlibat, dari Zuckerberg hingga insinyur junior yang baru bergabung, tidak ada yang bisa memastikan kapan badai ini akan berakhir.

Pemecatan itu nyata, tetapi alasannya tidak.

Meta sudah memecat sekitar 25.000 orang sejak 2022.

Pada November 2022, 11.000 orang dipecat, dan 10.000 lagi pada 2023, Zuckerberg menyebutnya sebagai tahun efisiensi. Pada Januari 2025, Zuckerberg mengumumkan dalam memo internal bahwa 5% dari karyawan dengan performa terendah, sekitar 3600 orang, akan dipecat. Pada Maret 2026, 700 orang lagi dipecat. Menurut Reuters, pada akhir Mei juga akan ada pemecatan sekitar 8000 orang, yang merupakan 10% dari hampir 79.000 karyawan di seluruh dunia, dan masih ada putaran kedua di paruh kedua tahun ini.

Pemecatan benar-benar terjadi, tetapi tidak selalu karena AI mengambil alih pekerjaan orang-orang ini.

Eva percaya bahwa pada tahap ini, sebagian besar orang yang dipecat akan pergi, baik ada AI maupun tidak. "Beberapa tahun lalu, seluruh industri CS merekrut jauh lebih banyak daripada permintaan yang sebenarnya, industri sedang berkembang, kapital berlebih, harga saham naik, banyak perusahaan merekrut banyak orang. Setelah Musk membeli Twitter dan memecat sebagian besar karyawan, aplikasi tetap bisa digunakan, saat itu tidak ada AI."

Pada 2026, panduan belanja modal Meta adalah 115 hingga 135 miliar dolar, hampir dua kali lipat dari 2025, semuanya mengalir ke pusat data, GPU, dan infrastruktur AI. Uang yang dihemat dari pemecatan mengalir ke daya komputasi.

Peran yang dimainkan AI dalam tahap ini, seperti kartu yang bagus, perusahaan dapat menyatakan kepada publik bahwa efisiensi telah meningkat, tidak perlu banyak orang.

Perusahaan kecil lincah dan gesit, setelah tumbuh menjadi perusahaan besar keputusan menjadi lambat, menyadari bahwa tidak bisa bersaing dengan unicorn baru dan perusahaan rintisan, sehingga mulai melakukan penyesuaian, merampingkan, dan fokus pada produk inti. AI hanya mempercepat siklus yang sedang terjadi ini.

Ketika penggunaan AI terlibat dalam evaluasi kinerja

Namun, intervensi AI telah mengubah beberapa aturan pemecatan.

Metode penilaian kinerja Meta sebelumnya cukup unik di perusahaan besar Silicon Valley. Manajer tidak memberikan nilai langsung, tetapi menggabungkan evaluasi diri Anda, penilaian rekan, dan pengamatan mereka sendiri, menulis dokumen penilaian kinerja.

Kemudian masuk ke sesi yang disebut Rapat Kalibrasi, sekitar sepuluh orang dengan level yang sama dikumpulkan, setiap manajer bergiliran menyatakan kinerja bawahannya, menjelaskan mengapa orang itu layak mendapatkan tingkat tertentu, semua orang berdiskusi bersama, dan akhirnya memberikan tingkat kepada semua orang.

Proses ini rumit dan memakan waktu, tetapi nilainya ada pada pengenalan banyak perspektif dan perbandingan horizontal antar setara, preferensi masing-masing manajer sulit menentukan hasil. Eva menganggap ini relatif adil.

Pada awal 2026, Rapat Kalibrasi dibatalkan. Eva menjelaskan, "Perusahaan kembali mengubah evaluasi kinerja menjadi setengah tahunan, alasannya adalah dengan adanya AI, manajer dapat menggunakan AI untuk membantu menulis evaluasi diri, tidak perlu lagi banyak tahap kolaborasi, proses bisa lebih cepat."

Sementara itu, Meta meluncurkan sistem pelacakan kinerja AI bernama Checkpoint, yang dapat secara otomatis mengumpulkan data kerja karyawan di sistem internal seperti Google Workspace, untuk menghasilkan ringkasan kontribusi bagi manajer. Bagi insinyur perangkat lunak, Checkpoint akan melacak lebih dari 200 dimensi data, termasuk proporsi kode yang dihasilkan AI, sambil memantau tingkat kesalahan, jumlah bug yang terkait, dan metrik lainnya.

Janelle Gale, Chief People Officer Meta, dalam memo internal pada akhir 2025 secara jelas menyatakan bahwa kemampuan berkolaborasi dengan AI akan menjadi kriteria inti evaluasi kinerja 2026.

Selain itu, setiap kali insinyur Meta menulis kode, sistem secara otomatis mencatat persentase, menunjukkan seberapa besar proporsi kode tersebut diselesaikan dengan bantuan AI, data ini telah menjadi bagian dari indikator evaluasi.

Setiap grup menetapkan ambang batas minimum sesuai dengan situasi mereka, misalnya 50% atau 90% kode harus dihasilkan oleh AI. Anda harus mencapai ambang ini, setelah memenuhi syarat, evaluasi performa masih akan melihat seberapa banyak nilai nyata dari pekerjaan yang Anda lakukan. "Pemikiran perusahaan adalah, kalian gunakan terlebih dahulu, baru lihat apakah hasilnya baik," kata Eva.

Menulis tingkat penggunaan AI dalam evaluasi kinerja, seperti semacam mekanisme promosi paksa, tidak memberikan penghargaan kepada orang-orang yang menggunakan banyak, tetapi akan menghukum orang-orang yang tidak menggunakannya.

Pola pikir ini tidak hanya milik Meta.

CEO Nvidia Huang Renxun di konferensi GTC pada Maret 2026 secara terbuka menyatakan bahwa ke depan setiap insinyur di perusahaan perlu memiliki anggaran Token tahunan, selain gaji pokok juga harus mengalokasikan setengah dari jumlah tersebut untuk konsumsi AI. Dia bahkan mengatakan, jika seorang insinyur dengan gaji 500.000 dolar setahun menghabiskan kurang dari 250.000 dolar untuk AI, dia akan "sangat khawatir".

Huang Renxun menjual Token, tidak ada pedagang yang tidak mempromosikan produknya, tetapi Meta juga pernah sampai pada ekstrem kuantifikasi ini.

Seorang karyawan secara sukarela membangun peringkat bernama "Claudeonomics" di jaringan internal, dinamai berdasarkan model Claude dari Anthropic, untuk melacak konsumsi AI Token oleh 85.000 karyawan. Dalam 30 hari, konsumsi di seluruh perusahaan melebihi 60 triliun Token.

Peringkat memiliki level medali dari perunggu hingga giok, 250 orang teratas akan mendapatkan gelar Token Legend, Cache Wizard, dll. Karyawan yang menduduki peringkat pertama menghabiskan 281 triliun Token dalam 30 hari, ada karyawan yang untuk menaikkan peringkat, membiarkan AI agent berputar selama berjam-jam, tidak menjalankan tugas nyata, murni menghabiskan Token. Mengukur produktivitas dengan konsumsi Token, seperti menggunakan konsumsi bahan bakar untuk menilai pengemudi truk, mesin berputar, bukan berarti sedang mengirim barang.

Eva di timnya tidak merasakan tekanan dari peringkat, "Bagaimanapun kita tidak memiliki hubungan langsung dengan peringkat ini, lakukan saja apa yang perlu dilakukan, semua orang hanya melihat dan selesai." Manajer juga tidak menjadikannya masalah, tetapi setelah situs peringkat ditutup, logika dasar tidak hilang. Proporsi kode yang dihasilkan oleh AI masih dilacak, ambang minimum masih ada.

Ketika semua orang didorong untuk menggunakan AI, angka yang dihasilkan setiap orang semakin meningkat, maka standar kinerja itu sendiri juga akan meningkat. "Jika 60% orang melakukan lebih baik, maka standar ini pasti akan naik. Mengenai seberapa banyak dari yang lebih baik itu berasal dari AI, seberapa banyak dari yang dihasilkan dengan begadang, tidak bisa dipastikan."

Internalisasi telah menyebar ke Silicon Valley.

Atasan besar Eva juga merasakan tekanan, "Atasan lain semua sedang mengintensifkan pekerja di bawahnya, jika tidak berhasil, posisinya juga tidak aman."

Menurut laporan (Wall Street Journal), Meta baru-baru ini mendirikan departemen rekayasa aplikasi AI, dengan rasio manajer dan insinyur 1:50, satu manajer mengelola 50 orang, dua kali lipat dari batas tradisional Silicon Valley 25:1.

Data Gallup menunjukkan bahwa jumlah karyawan yang dikelola oleh manajer rata-rata di seluruh AS telah meningkat dari 10,9 orang pada 2024 menjadi 12,1 orang pada 2025, tetapi rasio 50:1 di Meta masih lebih dari empat kali rata-rata industri.

Eva merasakan perubahan ini secara langsung. Biasanya, di perusahaan besar, seorang manajer mengelola belasan orang, karena harus membantu Anda merencanakan karir, berbicara satu-satu, dan memahami kebutuhan Anda.

1:50 berarti bahwa sebelumnya tim yang terdiri dari 5 manajer sekarang hanya membutuhkan 1, 4 sisanya kehilangan posisi.

Dan bagaimana departemen baru ini akan beroperasi, tidak ada yang tahu, meskipun suara dari luar menganggap perubahan ini akan berakhir dengan tragedi.

Kami departemen lain sementara masih mempertahankan ritme manajemen yang sama, manajer masih akan berbicara satu-satu dengan Anda tentang perencanaan karir, tetapi semua orang memperkirakan bahwa keadaan ini tidak akan bertahan lama. Beberapa grup sudah mulai memotong manajer tingkat dasar, hanya menyisakan satu lapisan manajer untuk mengelola semua orang.

Manajemen sendiri juga menghadapi pertanyaan apakah pekerjaan mereka sudah tidak berarti lagi. "Semua orang berada dalam keadaan yang sama, harus menghadapi pertanyaan apakah posisi Anda masih perlu ada. Untuk para pemimpin juga sama, hari-hari mereka tidak menjadi lebih baik."

AI memang membantu manajer meningkatkan efisiensi, secara otomatis merangkum kode apa yang ditulis bawahannya, posting apa yang mereka buat, rapat apa yang mereka hadiri, secara berkala menghasilkan laporan. Dulu manajer harus mencarinya sendiri, sekarang setelah AI merangkum, manajer hanya perlu melihatnya.

Tetapi peningkatan efisiensi di sisi lain membuat manajemen menjadi lebih murah, dan hal-hal murah tidak pernah kekurangan pengganti.

Internalisasi berlapis-lapis, pada akhirnya yang paling langsung menanggung dampak adalah posisi junior di bawah.

Eva sebagai insinyur senior, ketika merencanakan proyek dan menemukan bug kecil, cara lama adalah memberikan kepada insinyur junior. Tapi sekarang, jika masalahnya kecil, dia akan langsung membuka jendela AI, dan dalam beberapa menit bisa selesai. "Tidak perlu berkomunikasi dengan insinyur junior, saya bisa menyelesaikannya sendiri dengan cepat."

Proyek-proyek besar masih membutuhkan orang untuk dikerjakan, tetapi tugas-tugas remeh yang dulu ditangani oleh insinyur junior, sekarang sedang dicerna oleh AI yang ada di tangan insinyur senior.

Eva berbicara dengan cepat: "Jika Anda bisa segera menjadi manajer teknik, sekaligus manajer produk, sekaligus insinyur, sekaligus desainer, semua pekerjaan bisa dikerjakan oleh satu orang, Anda bisa membangun fungsi bahkan membangun tim, maka peluang Anda untuk dipecat mungkin sedikit lebih kecil daripada orang lain."

Mengenai berapa banyak orang yang akan tersisa, Eva tersenyum dan berkata, "Saat ini, Meta bahkan jika hanya menyisakan setengah dari karyawan masih bisa berjalan. Jika AI terus berkembang dengan kecepatan yang diiklankan, mungkin akhirnya hanya akan tersisa 10% programmer untuk meninjau apa yang dilakukan AI, menyelaraskan keputusan produk, sisanya 90% akan menganggur, meskipun begitu, Meta masih bisa terus berjalan."

Tidak ada yang aman, termasuk Zuckerberg.

Tidak ada yang merasa aman.

Atasan besar merasakan tekanan, karena atasan lain sedang bersaing; manajer merasakan tekanan, karena cakupan manajemen mungkin berubah dari 1:15 menjadi 1:50; insinyur senior merasakan tekanan, karena standar terus meningkat; insinyur junior merasakan tekanan, karena pekerjaan mereka sedang dicerna oleh AI insinyur senior.

Bahkan Zuckerberg sendiri juga berada dalam kecemasan.

Ketidakpastian di era AI itu nyata, setiap kali Claude Code merilis fitur baru, itu bisa membuat sebuah perusahaan gulung tikar, harga saham Figma berfluktuasi tajam setelah berita Claude Design, seluruh industri SaaS sedang diurai satu per satu.

Jaringan sosial tampaknya memiliki penghalang, tetapi penghalang itu tidak pernah sekuat yang dibayangkan. Eva merasa bahwa transisi dari QQ ke WeChat hanya memerlukan satu atau dua tahun.

Zuckerberg sambil khawatir tentang prospek perusahaan, juga melakukan pemecatan besar-besaran. Sebagai karyawan, menurut Eva, ini adalah strategi manajemen. "Dia ingin menyisakan orang-orang yang paling bersemangat, yang paling cerdas. Apa cara terbaik? Dia menemukan bahwa memberikan uang bukanlah cara terbaik, pemecatan lebih efektif."

Menciptakan ketidakamanan lebih mampu mendorong output daripada memberikan bonus.

Tapi strategi ini juga ada biayanya. Insinyur top tidak akan terus menerus menahan tekanan ini, mereka akan pindah ke tempat yang lebih menghargai karyawan. Pemecatan bisa mendorong keluar yang malas, tetapi juga bisa mendorong pergi orang-orang paling berkualitas.

Alasan Eva bertahan sangat realistis, meskipun Silicon Valley sekarang sedikit lebih kompetitif, tetapi tidak sebanding dengan yang ada di dalam negeri.

Namun di balik pilihan individu ini, tren seluruh industri sudah tidak bisa dihindari. "AI akan mengambil alih sebagian besar pekerjaan, industri internet tidak akan pernah kembali ke keadaan gemerlap di mana orang bisa mendapatkan banyak uang tanpa harus terlalu sibuk."

Jika tidak bisa mengalahkan, bergabung.

AI telah merombak cara kerja karyawan yang sudah ada, dan juga mengubah pintu masuk bagi pendatang baru.

Wawancara insinyur di Meta tradisionalnya dibagi menjadi tiga bagian: Coding, Pertanyaan Perilaku, dan Desain Sistem. Coding adalah memberikan soal algoritma, misalnya mengurutkan sekumpulan data, menguji algoritma mana yang Anda pilih, serta pertimbangan kinerja dan biaya. Pertanyaan Perilaku cenderung subjektif, menanyakan bagaimana Anda menangani umpan balik dan konflik. Desain Sistem biasanya hanya diuji pada level Senior.

Pada Oktober 2025, Meta memperkenalkan sesi coding AI dalam wawancara. Dari dua putaran coding murni, sekarang menjadi satu putaran coding tradisional ditambah satu putaran coding AI. Kandidat mendapatkan proyek kompleks dengan banyak file di lingkungan CoderPad, di sisi kanan ada jendela chat AI, dapat beralih menggunakan beberapa model AI selama wawancara, termasuk seri GPT, seri Claude, Gemini, dan Llama. Dalam 60 menit, Anda perlu memahami kode yang belum pernah Anda lihat sebelumnya, memecahkan masalah, dan menggunakan AI untuk mengimplementasikan fungsi atau memperbaiki bug.

Yang diuji bukan apakah Anda bisa menulis kode atau tidak, bukan apakah Anda bisa menulis prompt atau tidak, tetapi kemampuan Anda untuk berkolaborasi dengan AI. Hasil yang dihasilkan AI bisa benar, bisa salah, bisa sebagian benar dan sebagian salah, bagaimana Anda berinteraksi dengan AI untuk mencapai hasil yang memuaskan, serta apakah Anda bisa mendeteksi apakah kode yang dihasilkan AI adalah yang terbaik. Pewawancara mengawasi setiap prompt dan setiap interaksi Anda secara real-time.

Eva merasa ini sangat mendekati lingkungan kerja yang sebenarnya, melihat apakah kandidat bisa memanfaatkan alat terbaru untuk menyelesaikan masalah kompleks dalam waktu singkat.

Standar masuk baru berarti, orang-orang yang masuk ke industri ini dari hari pertama sudah diminta memiliki kemampuan untuk berkolaborasi dengan AI. Seorang kandidat yang telah melewati wawancara ini merangkum bahwa AI tidak mempermudah wawancara, tetapi justru meningkatkan standar, ketika Anda memiliki bantuan AI, pewawancara mengharapkan Anda menyelesaikan masalah yang lebih kompleks dalam waktu yang sama.

Menghadapi situasi seperti ini, strategi yang dipilih Eva adalah jika tidak bisa mengalahkan, bergabung saja.

"Jika ini adalah tren besar, Anda tidak bisa mengubahnya, menolak untuk menggunakan AI tidak ada gunanya."

Cara kerja sehari-hari Eva telah sepenuhnya berubah, membuka banyak jendela AI, membiarkan mereka menangani berbagai tugas secara bersamaan. "Anda hanya memiliki satu otak, pada satu waktu hanya bisa melakukan satu hal. Tetapi manfaat AI adalah Anda bisa menjalankan sepuluh dan membiarkan mereka melakukan hal yang berbeda untuk Anda."

Dari mencoba hingga menguasai, kira-kira satu bulan.

Dia menggunakan AI di hampir setiap aspek pekerjaan, menulis dokumen saat merencanakan proyek, brainstorming, membandingkan opsi, menulis SQL untuk menghitung dampak potensial, menulis kode, dan setelah fungsi selesai, masih menggunakannya untuk menulis berbagai ringkasan, merilis tweet sosial untuk meningkatkan eksposur.

"Anda harus menjadi salah satu dari yang pertama menggunakan AI dengan baik, mungkin Anda akan menjadi salah satu dari yang terakhir dipecat. Tapi seberapa cepat pemecatan terjadi, dan apakah akhirnya Anda benar-benar tidak dipecat, tidak ada yang tahu, kita hanya bisa menerima situasi ini."

Di luar penghiburan diri ini, AI memiliki nilai yang sangat berbeda bagi orang-orang di berbagai level.

Bagi insinyur senior yang sudah cukup berpengalaman, mampu mengidentifikasi masalah dan memegang arah, AI adalah leverage yang nyata, dulu memikirkan analisis yang harus dilakukan dalam dua minggu sudah pusing, sekarang bisa langsung mulai. Tetapi bagi orang yang baru memulai karier, AI justru menghilangkan bagian yang paling mereka butuhkan, yaitu proses berpikir dan mencoba-coba.

Efisiensi meningkat, tetapi kesempatan belajar menghilang.

Eva tidak mau mengkategorikan dirinya sebagai optimis atau pesimis, "Anda tidak bisa mengubah tren besar ini, seperti orang-orang yang dipecat di timur laut, mereka hanya bisa menerima. Beberapa membuka restoran, beberapa memulai bisnis di selatan. Siapa yang tahu? Hidup ini terlalu panjang, tidak ada gunanya dipikirkan."

Dalam permainan ini sampai sekarang, satu-satunya yang pasti adalah tidak ada yang menjadi pemenang.