文 | Kaori

Редактор | Sleepy

«Даже если Meta уволит 90% сотрудников, приложения Instagram и Facebook будут работать в обычном режиме».

Ева работает старшим инженером в Meta, не в списке на увольнение, с хорошими показателями и активно использует AI инструменты.

Но он сказал: «Никто не в безопасности, это довольно опасно, просто вопрос времени».

Это история о том, как оценивается производительность, как происходят повышения, как управляется процесс и даже как определяется само усилие. Люди, от Цукерберга до только что пришедшего младшего инженера, не могут точно сказать, когда этот шторм закончится.

Увольнения реальны, но причины ложные.

Meta с 2022 года уволила около 25 000 человек.

В ноябре 2022 года уволили 11 000 человек, в 2023 - еще 10 000. Цукерберг назвал это годом эффективности. В январе 2025 года он объявил в внутреннем меморандуме о сокращении 5% самых низкоэффективных сотрудников, около 3600 человек. В марте 2026 года уволили еще 700 человек. По данным Reuters, в конце мая будет уволено около 8000 человек, что составляет 10% от почти 79 000 сотрудников по всему миру, а во второй половине года ожидается второй раунд.

Увольнения действительно происходят, но не обязательно из-за того, что AI забирает у этих людей работу.

Ева считает, что в этот момент увольняют людей, независимо от того, есть ли у них AI или нет. "В последние несколько лет весь сектор CS нанимал людей гораздо больше, чем было реально необходимо, рынок был на подъеме, капитал перегревался, акции росли, многие компании нанимали много людей. Когда Маск купил Twitter и уволил большую часть сотрудников, приложение продолжало работать, тогда не было никакого AI."

В 2026 году Meta прогнозирует капитальные расходы от 115 до 135 миллиардов долларов, почти вдвое больше, чем в 2025 году, все средства направлены на центры обработки данных, GPU и AI-инфраструктуру. Сэкономленные на увольнениях средства направляются на вычислительную мощность.

AI в этот момент играет роль, как хорошая карта, компания может заявить, что эффективность возросла, и что не нужно так много людей.

Малые компании легки и гибки, но после того, как они вырастают в крупные, их решения замедляются, и они понимают, что не могут конкурировать с новыми единорогами и стартапами, поэтому начинают сокращаться, упрощаться и сосредоточиваться на основных продуктах. AI лишь ускорил этот уже происходящий процесс.

Когда использование AI участвует в оценке производительности.

Тем не менее, вмешательство AI изменило некоторые правила увольнений.

Методы оценки производительности Meta были довольно уникальны среди крупных компаний в Силиконовой долине. Менеджеры не ставят оценки напрямую, а составляют отчет о производительности, основываясь на вашей самооценке, оценках коллег и собственных наблюдениях.

Затем проходит этап Calibration Meeting, где примерно по десятку людей одного уровня собираются вместе, каждый менеджер по очереди рассказывает о производительности своих подчиненных, объясняет, почему этот человек достоин определенного уровня, все обсуждают и в итоге определяют уровень для всех.

Этот процесс сложен и требует времени, но его ценность в том, что он вводит многосторонний взгляд и горизонтальное сравнение, и предпочтения отдельного менеджера сложно определить результат.

В начале 2026 года Calibration Meeting была отменена. Ева объясняет: "Компания вернулась к полугодовому циклу оценки производительности, потому что с AI менеджеры могут использовать AI для помощи в написании самопроверок, и не требуется столько этапов сотрудничества, процесс может быть быстрее."

Тем временем Meta представила систему отслеживания производительности под названием Checkpoint, которая автоматически агрегирует данные о работе сотрудников в системах, таких как Google Workspace, чтобы менеджеры могли генерировать сводки по вкладу. Для инженеров программного обеспечения Checkpoint будет отслеживать более 200 показателей, включая процент AI-сгенерированного кода, а также мониторить уровень ошибок, количество связанных багов и другие показатели.

Главный HR Meta Джанелл Гейл в внутреннем меморандуме в конце 2025 года четко заявила, что способность к сотрудничеству с AI станет основным критерием оценки производительности в 2026 году.

Кроме того, каждый раз, когда инженер Meta пишет код, система автоматически отмечает процент, показывая, какая доля была выполнена с помощью AI, эти данные уже стали частью оценочных критериев.

Каждая группа устанавливает собственный минимальный порог, например, 50% или 90% кода должно быть сгенерировано AI. Вы должны достичь этого порога, и после этого оценка производительности все равно будет зависеть от того, сколько реальной ценности вы приносите. "Компания считает, что сначала вы должны это использовать, а потом уже смотреть, хорошо это или плохо", - говорит Ева.

Включение использования AI в производительность, как своего рода принудительный механизм продвижения, не награждает тех, кто использует его много, но наказывает тех, кто не использует.

Эта мысль не уникальна для Meta.

Генеральный директор Nvidia Хуан Ренсюнь на конференции GTC в марте 2026 года публично заявил, что каждому инженеру компании потребуется ежегодный бюджет токенов, помимо основной зарплаты, нужно выделить еще половину суммы на AI-потребление. Он даже сказал, что если инженер с зарплатой 500 000 долларов в год тратит на AI менее 250 000 долларов в год, он будет "глубоко обеспокоен".

Хуан Ренсюнь продает токены, как любой бизнесмен, не может не продвигать свои товары, но Meta тоже когда-то доходила до этого предела количественного безумия.

Один сотрудник спонтанно создал рейтинг под названием "Claudeonomics", назвав его в честь модели Claude от Anthropic, отслеживая потребление AI Token 85 000 сотрудников. За 30 дней вся компания потребила более 60 триллионов токенов.

Рейтинг имеет уровни от бронзового до изумрудного, первые 250 мест получат титулы Token Legend, Cache Wizard и другие. Сотрудник, занимающий первое место, за 30 дней потратил 281 миллиард токенов, некоторые сотрудники, чтобы улучшить свой рейтинг, заставляют AI работать несколько часов без выполнения каких-либо задач, просто чтобы истощать токены. Оценивать производительность на основе потребления токенов, как оценивать водителя грузовика по расходу топлива - двигатель работает, но это не значит, что он доставляет груз.

Ева в своем коллективе не чувствует давления от рейтингов: "В любом случае, мы не имеем к этому прямого отношения, просто делаем свою работу, а рейтинги - это просто развлечение". Менеджеры не использовали это как инструмент, но после отключения сайта рейтингов основная логика не исчезла. Процент AI-сгенерированного кода по-прежнему отслеживается, минимальные пороги все еще существуют.

Когда всех заставляют использовать AI, и каждый выдает больше цифр, сами стандарты оценки производительности тоже растут. "Если 60% людей работают лучше, то этот стандарт определенно будет повышен. Насчет того, сколько из этого улучшения связано с AI, а сколько с переработками, сложно сказать."

Ветер инволюции дошел до Силиконовой долины.

У Евы тоже есть давление от ее верхнего руководства: "Другие руководители безумно давят на своих подчиненных, если не удастся справиться, его место тоже под угрозой."

По информации (The Wall Street Journal), Meta создала новое приложение AI-инженерного отдела с соотношением менеджеров к инженерам 1:50, один менеджер управляет 50 людьми, что вдвое превышает традиционное соотношение 25:1 в Силиконовой долине.

Данные Gallup показывают, что среднее количество подчиненных у менеджеров в США увеличилось с 10.9 в 2024 году до 12.1 в 2025 году, но 50:1 в Meta все еще в четыре раза превышает средний уровень в отрасли.

Ева остро ощущает это изменение. В нормальных крупных компаниях менеджер управляет десятками людей, так как ему нужно помогать с карьерным планированием, проводить индивидуальные беседы, понимать ваши потребности.

1:50 означает, что раньше команда из 5 менеджеров теперь нуждается только в 1, остальные 4 потеряли свои позиции.

Как будет работать новый отдел, никто не знает, хотя все на стороне предполагают, что изменения закончатся трагически.

"В остальных отделах мы пока сохраняем прежний темп управления, менеджеры продолжают индивидуально обсуждать карьерные планы, но все ожидают, что это состояние не продлится долго. Некоторые группы уже начали сокращать младших менеджеров, оставляя только одного уровня для управления всеми."

Управленческому составу тоже задаются вопросы о том, не утратила ли их работа смысл. "Все находятся в одном состоянии, все сталкиваются с вопросом о том, есть ли необходимость в их позиции. Для руководителей это тоже актуально, их жизнь тоже не становится легче."

AI действительно помогает менеджерам повышать эффективность, автоматически собирая информацию о том, какой код написали подчиненные, какие посты они опубликовали, какие заседания посетили, и регулярно генерируя отчеты. Раньше менеджеру нужно было все это искать самостоятельно, теперь AI подводит итоги, и менеджер просто просматривает.

Но с повышением эффективности управление становится дешевле, а дешевые вещи всегда имеют замену.

Инволюция передается через цепочку, и в конечном итоге именно начальные позиции испытывают на себе наиболее непосредственные последствия.

Ева, как старший инженер, когда планирует проект и находит небольшой баг, раньше передавала его младшему инженеру. Но сейчас, если это не критично, она просто открывает окно AI, и за несколько минут все решает. "Не нужно общаться с младшими инженерами, я сама все сделаю быстро."

Крупные проекты по-прежнему требуют людей, но те мелкие задачи, которые раньше выполняли младшие инженеры, сейчас осваиваются AI на стороне старших инженеров.

Ева говорит быстро: "Если вы можете заранее стать и менеджером, и продакт-менеджером, и инженером, и дизайнером, все задачи выполняет один человек, и вы можете создать функцию или даже команду, то вероятность быть уволенным может быть немного меньше, чем у других."

Что касается того, сколько людей останется, Ева с улыбкой говорит: "На данный момент Meta может продолжать работать, даже если останется только половина сотрудников. Если AI продолжит развиваться с такой скоростью, в конечном итоге останется 10% программистов, чтобы проверить, что делает AI, и согласовать продуктовые решения, а 90% окажутся без работы. Даже так, Meta сможет продолжать работу."

Никто не в безопасности, включая Цукерберга.

Никто не чувствует себя в безопасности.

У старших менеджеров есть давление, потому что другие старшие менеджеры вовлечены в процесс; у менеджеров есть давление, потому что количество подчиненных может измениться с 1:15 на 1:50; у старших инженеров есть давление, потому что стандарты поднимаются; у младших инженеров есть давление, потому что их работа сейчас поглощается AI старших инженеров.

Даже Цукерберг сам чувствует беспокойство.

Неопределенность эпохи AI реальна, каждый новый функционал Claude Code может уничтожить компанию, акции Figma резко колеблются после новостей о Claude Design, вся отрасль SaaS разрушается по частям.

Социальные сети кажутся защищенными, но барьеры никогда не были такими толстыми, как мы думали. Ева считает, что переход от QQ к WeChat занял всего год-два.

Цукерберг одновременно беспокоится о будущем компании и активно сокращает штат. Для сотрудников, по мнению Евы, это управленческая стратегия. "Он хочет оставить самых активных и умных людей. Какой лучший способ? Он понял, что просто давать деньги - не лучший способ, увольнения работают лучше."

Создание чувства нестабильности, вероятно, более эффективно для повышения производительности, чем раздача бонусов.

Но у этой стратегии есть цена. Топовые инженеры не будут терпеть такое давление вечно, они уйдут в компании, которые больше уважают своих сотрудников. Увольнения могут вытолкнуть бездействующих, но также могут заставить уйти самых ценных работников.

Причина, по которой Ева осталась, очень реальна, хотя Силиконовая долина стала немного более напряженной, она все равно не такая, как в стране.

Но за этими индивидуальными выборами стоит тренд всей отрасли, который уже невозможно игнорировать. "AI заменит большинство работ, и интернет-отрасль больше не вернется к тому состоянию, когда можно было зарабатывать много, не сильно напрягаясь."

Если не можешь победить, присоединяйся.

AI перестроил способы работы существующих сотрудников, а также изменил входные критерии для новичков.

Традиционно собеседование инженеров в Meta делится на три части: Кодирование, Поведенческие вопросы и Проектирование системы. Кодирование - это решение алгоритмической задачи, например, сортировка набора данных, оценивается, какой алгоритм вы выбрали, учитывая производительность и затраты. Поведение - это более субъективно, вас спрашивают, как вы справляетесь с обратной связью и конфликтами. Проектирование системы обычно проверяется только на уровне старшего.

В октябре 2025 года Meta ввела этап AI coding в собеседования. Раньше было два этапа чистого кодирования, теперь это один этап традиционного кодирования и один этап AI-кодирования. Кандидат получает сложный проект с несколькими файлами в среде CoderPad, справа находится окно чата с AI, где можно переключаться между несколькими моделями AI, включая серии GPT, Claude, Gemini и Llama. За 60 минут вам нужно понять кодовую базу, которую вы никогда не видели, разобрать проблемы, используя AI для реализации функций или исправления ошибок.

Тестируют не то, умеете ли вы писать код или создавать запросы, а то, насколько хорошо вы можете взаимодействовать с AI. Результаты AI могут быть правильными, неправильными или частично правильными, и вам нужно понять, как взаимодействовать с AI для достижения удовлетворительного результата, а также сможете ли вы проверить, оптимален ли сгенерированный AI код. Интервьюер в реальном времени наблюдает за каждым вашим запросом и взаимодействием.

Ева считает это очень близким к реальной рабочей среде, смотря на то, сможет ли кандидат использовать новейшие инструменты для решения сложных задач за короткое время.

Новые стандарты входа означают, что в будущем от людей, приходящих в эту отрасль, с первого дня будет требоваться способность к сотрудничеству с AI. Один кандидат, прошедший это собеседование, подытожил, что AI не упростил собеседование, а наоборот, повысил стандарты, так как интервьюеры ожидают, что вы сможете решать более сложные задачи за то же время с помощью AI.

В такой ситуации стратегия Евы - если не можешь победить, присоединяйся.

"Если это тренд, вы не можете его изменить, противодействовать использованию AI бесполезно."

Ева полностью изменила свой рабочий процесс, открывая много окон AI, позволяя им одновременно обрабатывать разные задачи. "У тебя только один мозг, и в одно время ты можешь делать только одно дело. Но преимущество AI в том, что вы можете запустить десять и позволить им делать разные вещи."

От попыток до практики проходит примерно месяц.

Он охватывает почти все аспекты своей работы с использованием AI: написание документации при планировании проекта, мозговой штурм, сравнение вариантов, написание SQL для оценки потенциального влияния, написание кода, а затем использование AI для написания различных отчетов и публикации в социальных сетях для увеличения видимости.

"Станьте первыми, кто лучше всего использует AI, и, возможно, вы станете последними, кто будет уволен. Но как быстро будут увольнения и действительно ли вы сможете избежать увольнения, никто не знает, поэтому нужно просто смириться с этим."

За пределами этого самовнушения, ценность AI для людей разных уровней кардинально различна.

Для старших инженеров, которые уже накопили достаточно опыта, чтобы выявлять проблемы и понимать направление, AI является реальным рычагом; раньше они думали, что анализ займет две недели, теперь они могут сразу начать. Но для начинающих AI убирает именно ту часть мысли и проб, которая им наиболее нужна.

Эффективность возросла, но возможности для обучения исчезли.

Ева не хочет относить себя ни к оптимистам, ни к пессимистам: "Вы не можете изменить этот большой тренд, как и те, кто потерял работу на северо-востоке, просто принимают это. Кто-то открывает рестораны, кто-то уходит на юг открывать бизнес. Кто знает? Жизнь слишком длинная, бесполезно об этом думать."

В этой игре, как бы она ни шла, единственное, что точно, это то, что никто не является победителем.