Hoy vi un artículo de 36Kr, se lo recomiendo a todos. Aunque tiene componentes de generar ansiedad y exageración, hay que admitir que esta es la realidad actual y lo será durante mucho tiempo en el futuro. 2026 es solo el primer paso.

Incluso si abrazas la IA, podrías ser eliminado por ella, y este proceso se está acelerando constantemente. Frente a la IA, todos los puestos de cuello blanco no tienen ninguna barrera de protección.
El texto original es el siguiente:
Las primeras personas de las grandes empresas eliminadas por la IA: altos salarios, alto rendimiento, alto nivel
"La empresa tiene una lista (de reducción de personal) y estás en ella." Un día a mediados de mayo, Lin Yue fue llamado a la sala de reuniones por su líder de grupo, quien fue directo al grano.
La primera reacción de Lin Yue fue la calma, ya lo esperaba. Ya en marzo y abril de este año, dentro de algunas empresas de Internet se rumoreaba que habría despidos. Desde principios de año, las grandes empresas tecnológicas chinas han estado llevando a cabo una intensa competencia de tokens, capacitaciones y evaluaciones ocultas en torno a la mejora de la eficiencia con IA, en todas partes. Cuando todos se ven envueltos en un movimiento de "todo en IA", "los despidos seguramente ocurrirán" es un consenso tácito.
Pero cuando estaba en la puerta de RR.HH., aún experimentó un colapso emocional: sus manos comenzaron a temblar, dudó mucho tiempo pensando cómo empezar, cómo ajustar su comportamiento y expresión facial. "No quiero volver a pasar por algo así".
Lin Yue ganaba 25,000 yuanes al mes. Hace un año, se graduó de la licenciatura y entró a Ctrip como ingeniero backend. En ese momento, parecía extremadamente afortunado. El bono de contratación en Internet ya no existía; de miles de currículums, Ctrip solo admitió a menos de 500 personas, pero él entró en el departamento de hoteles, el más rentable de la empresa, encargado de escribir código para productos comerciales.
Pero ahora, con un salario de 25,000 yuanes al mes y solo un año de experiencia, ¿a quién más despedirían sino a un programador junior? Primero, el costo de indemnización es bajo; segundo, en comparación con empleados veteranos que conocen mejor el negocio, los nuevos suelen ser menos eficientes al usar IA. "Con experiencia en el negocio, los empleados veteranos saben mejor qué hacer con la IA y qué impacto tendrá", dijo Lin Yue.
La Universidad de Stanford, en un artículo titulado "¿Canarios en la Mina de Carbón?", utiliza "canarios" como metáfora de los jóvenes que recién ingresan al mundo laboral. Su investigación muestra que desde la popularización de ChatGPT en 2022, el empleo de los trabajadores más jóvenes ha disminuido drásticamente. Para septiembre de 2025, el empleo de desarrolladores de software de 22 a 25 años había caído casi un 20% en comparación con su pico a finales de 2022.
En el último año, la IA ha hecho todo más competitivo. Ctrip solía ser conocida como una "fábrica de jubilación de Internet": los programadores entraban a las 10:30 a.m., tenían dos horas de descanso al mediodía y podían salir puntualmente a las 7:00 p.m., con una iteración de la aplicación principal cada dos semanas. Pero poco después de que Lin Yue se uniera, coincidió con la explosión de la capacidad de AI Coding, y ya se había vuelto una iteración de la aplicación por semana, "trabajando hasta las 10:30 p.m."
Pero esta aceleración no se debía a un crecimiento explosivo del negocio, "sino porque si no buscas trabajo, te conviertes en un departamento marginal, y los departamentos marginales son eliminados", dijo Lin Yue a 36Kr. Sin embargo, al final, no pudo evitar el destino de ser "eliminado".
Pero el "corte" también puede ser indiscriminado.
Cang Shu nunca imaginó que sería una de las primeras personas en la lista de despidos.
Un viernes de mayo, media hora antes de comenzar a trabajar, "el departamento de repente convocó una reunión general, y RR.HH. anunció directamente los resultados, informando a todos que esto estaba sucediendo".
Antes de unirse a Meituan, Cang Shu era un recluta escolar SSP (Super Special Offer) de ByteDance, con un alto salario inicial, y al final era el mejor pagado entre los empleados del mismo nivel en su grupo. Después de cambiarse a Meituan, casi todos los proyectos centrales del grupo estaban en sus manos. Este año debería haber sido su punto de promoción.
En esta ola de despidos, las barreras de protección de "buen rendimiento" y "alto nivel" han quedado inutilizadas. En el grupo vecino de Cang Shu, dos empleados despedidos habían recibido evaluaciones de rendimiento "superiores a lo esperado" el año pasado. Al final, el grupo de Cang Shu fue casi completamente "eliminado", "este grupo nominalmente todavía existe, pero en realidad no hay nadie".
Cuando Lin Yue se enteró de que había sido despedido, descubrió que dos ingenieros frontend con los que solía coordinarse a menudo "tenían sus avatares desaparecidos sin saber cuándo"; un gran grupo de crecimiento de usuarios de Meituan, que originalmente tenía cientos de miembros, ahora solo tiene la mitad; negocios de Alibaba como Gaode y Fliggy también están en una agitación violenta.
"630" se ha convertido en una palabra de moda en las redes sociales. Es el primer final de trimestre en el que la IA realmente ha entrado a gran escala en el lugar de trabajo de Internet en China. Desde finales de junio hasta mediados de julio, es tanto el momento habitual para la rotación de personal en muchas empresas como el "último día" comúnmente establecido en esta ola de despidos.
El Silicon Valley, como indicador, ya ha comenzado a despedir, caracterizado por ser masivo y a gran escala. En mayo, Meta anunció el despido de 8,000 personas y la reasignación de 7,000 al departamento de IA, convirtiéndose en la más inestable entre las empresas tecnológicas de Silicon Valley. Los ejecutivos admitieron que "la moral de la empresa es la más baja en casi 20 años". Antes, Amazon anunció el despido de 16,000 puestos administrativos, invirtiendo los fondos ahorrados en IA.
Antes de la ola de despidos anterior en 2021, las grandes empresas de Internet chinas expandieron sus límites de manera frenética, creando nuevos negocios a alta densidad, reclutando rápidamente a un grupo de personas y luego eliminándolos rápidamente.
Pero la línea principal interna de esta ola de despidos no es tan simple. La mejora de la eficiencia con IA, el lento crecimiento de los negocios antiguos grandes y pesados o su inmersión en la competencia, y la presión de efectivo por invertir en nuevos negocios de IA se entrelazan en este momento. Muchas personas a las que se les notifica que se vayan tampoco pueden explicar claramente la importancia relativa de estos factores.
El autor de "Hassabis: El cerebro de IA de Google" dice que, así como Oppenheimer creó la bomba atómica pero no pudo controlar su uso, los científicos que buscan la verdad también son "destructores de todo": nuestro trabajo, forma de pensar e incluso nuestra existencia pueden ser "destruidos". Hace diez años, en Seúl, Corea del Sur, AlphaGo causó la primera destrucción al jugador humano Lee Sedol. Diez años después, desde Silicon Valley hasta Beijing, esta destrucción se ha extendido nuevamente.
Para las grandes empresas, la IA es un boleto de barco que apunta a nuevos negocios como modelos grandes o aplicaciones de IA. Pero si estos nuevos negocios pueden tener éxito y cuándo, nadie lo sabe con certeza. Frente a negocios antiguos que ya no crecen, las grandes empresas no tienen más remedio que ser más decididas en mejorar la eficiencia y, por lo tanto, despedir en todas las direcciones, tanto las seguras como las inciertas.
Cuando Lin Yue se quejó a sus amigos sobre el despido, lo consolaron diciendo: "No importa, todos llegaremos a ese día, solo que el tuyo llegó un poco antes". Pero más importante que consolarse a uno mismo puede ser cómo elegir y actuar después de ser reemplazado por la IA o despedido por las grandes empresas.
Alta dirección ansiosa, mandos medios que aumentan la presión, base enloquecida
"Antes, en ByteDance, se necesitaban dos meses para hacer un demo de producto; ahora lo hacemos en dos semanas", dijo un ex gerente de producto de ByteDance, ahora ejecutivo de una startup de IA, a 36Kr. Con herramientas como Claude Code y Codex, su equipo ahora puede hacer un demo en tres horas y completar la validación de una idea en una semana.
"Un producto (gerente) es como un CEO", dijo. La estructura organizativa se puede comprimir significativamente, la pérdida de transmisión de información es mucho menor que en las grandes empresas, perfecta "reducción de entropía".
Cuando las startups actúan rápidamente con la ayuda de la IA, las grandes empresas de Internet, al mirarse a sí mismas, ¿se sienten como bestias lentas?
Las declaraciones de la alta dirección de las grandes empresas suelen ser una señal.
En marzo de este año, el CEO de Meituan, Wang Xing, compartió su opinión sobre la IA en una reunión de ejecutivos: "El agente de IA me impacta más que ChatGPT. La IA está destinada a crear una enorme productividad y también traerá grandes cambios en la organización y los modelos de trabajo".
Poco después de esa reunión, Meituan organizó una reunión en línea a nivel de toda la compañía, centrada en promover la instalación y el uso de "Langosta", alentando a cada colega a instalar "Langosta" y a escribir habilidades reutilizables en su trabajo diario tanto como sea posible.
Después de la reunión, Chen Yujia, que trabaja en operaciones comerciales en el negocio local central de Meituan, recibió una notificación de que debía agregar una sección en su informe semanal indicando qué mejoras de eficiencia había logrado con IA y qué habilidades podrían promoverse a todo el grupo y departamento. "Y entonces sentí que todos estaban esforzándose por integrar la IA en su trabajo".
Un día de abril, un ingeniero de algoritmos de Alibaba recibió inesperadamente la clasificación de consumo de tokens del departamento del mes anterior. Estaba en primer lugar con 17 mil millones de tokens consumidos y fue elogiado públicamente. El jefe del departamento indicó que en el futuro, el KPI anual y las evaluaciones de promoción se basarían en esta clasificación. Pero un mes después, la nueva clasificación de consumo de tokens no llegó como se esperaba, "quizás el jefe también se dio cuenta de que este método de clasificación no era confiable".
Nuevas reglas llegaron una tras otra. Pronto, el líder del departamento propuso que los empleados debían cargar "informes horarios" desde las 11 a.m. hasta las 6 p.m. en días laborables, con un complemento en el Agente que registra automáticamente el código y el contenido de la conversación para generar resúmenes de trabajo. Esto significaba que los empleados no podían modificar el contenido de sus informes horarios. Al día siguiente, RR.HH., casi en tono de discusión, disuadió al líder de ese sistema absurdo.
Cosas así ya no sorprenden a nadie. La ansiedad por la IA desde la alta dirección se filtra hacia abajo, y los mandos medios aumentan la presión, insinuando a sus subordinados que se trata de una competencia invisible de informes, una carrera armamentista y una competencia de eliminación.
Aunque no se obliga a todos a escribir habilidades, el líder del departamento de Chen Yujia sigue de cerca el uso de tokens de cada subordinado, preguntando a menudo sobre la situación específica. "Tampoco sabe exactamente qué puede hacer la IA, pero dice que no permitirá que nadie en su equipo se quede atrás en esta ola de IA". A veces, en cenas privadas después del trabajo, todos sienten la sensación de crisis que el jefe transmite sutilmente: "Deben usar la IA, de lo contrario, cuando llegue el momento, no podré ayudarles".
Un ingeniero de un producto de AI Coding de Alibaba dijo a 36Kr que algunos jefes de negocio del grupo solicitan a su equipo de producto que, mediante la adición de puntos de recopilación de datos, "puedan ver claramente la trayectoria específica de uso de IA de los miembros del equipo cada día".
Algunos mandos medios de Meituan, después de recibir los objetivos de despido, incluso presentan una lista de despidos más agresiva y con un porcentaje más alto: menos personas y una mayor participación de IA equivalen directamente, en cierto modo, a "logros de gestión" en la nueva era.
La mejora de la eficiencia con IA se ha convertido en algo que cualquier negocio o función puede "intentar hacer". Pero sobre qué puede hacer realmente la IA y cómo implementarla, una larga brecha siempre ha existido entre la base y la gerencia: los jefes de todos los niveles tienen expectativas infinitamente optimistas sobre la IA, mientras que la base se esfuerza por lograrlo pero nunca alcanza esa visión, terminando solo con una agotadora "actuación".
Jiang Ling trabaja en operaciones de clientes en el grupo Taotian de Alibaba, y su trabajo es alinear lo más posible la demanda del consumidor con la oferta del comerciante. En su opinión, los jefes siempre "piensan que la IA es muy inteligente y simple".
Tomemos como ejemplo el escenario anormal común en el comercio electrónico, el "pico de pedidos". La alta dirección espera encontrar todos los "productos populares" de antemano mediante una inspección completa. Sin embargo, la cantidad de productos en la plataforma en un día es de decenas de millones, superando con creces la capacidad de los recursos humanos y tokens disponibles. Por lo tanto, solo se pueden hacer pruebas a pequeña escala, seleccionando cientos de miles de productos. Debido al tamaño de muestra demasiado pequeño, la tasa de acierto suele ser muy baja.
"Como empleado, no puedes refutar esa expectativa de tu jefe, ¿entiendes?", dijo Jiang Ling entre frustración e impotencia.
Muchas veces, Jiang Ling siente que es como un burro al que le azotan con un látigo detrás. "El cansancio no da miedo; lo más aterrador es no tener dirección ni retroalimentación positiva. Simplemente das vueltas sin parar, sin saber a dónde ir al final".
"No puedes usar la IA como un pozo de los deseos", resumió el CTO de una empresa de IA a 36Kr. La mejora de la eficiencia con IA tiene muchos requisitos previos, la base son los datos, pero muchas empresas ni siquiera tienen una buena digitalización; además, muchos cuellos de botella en los procesos están en las "personas", que la IA por sí sola no puede resolver.
"Cada generación tiene su propia 'construcción civil'"
Los empleados de puestos como producto y operaciones en las grandes empresas aún sienten una ansiedad incierta, mientras que los programadores tienen que aceptar su destino sentenciado primero.
Li Chuan, ingeniero frontend de Baidu, quedó impresionado por primera vez por la capacidad de la IA a principios de este año al usar Claude Code. "Para la misma demanda compleja, algunos modelos grandes nacionales pueden necesitar cinco o seis rondas de diálogo, mientras que con Claude se resuelve en dos o tres rondas y se hace mejor".
La segunda vez que quedó asombrado por la IA fue en abril de este año. La empresa china de modelos grandes Zhipu lanzó el modelo GLM-5.1, "primero, es barato; segundo, su capacidad puede ser un sustituto perfecto de Claude Code".
Li Chuan se dio cuenta de inmediato de que su trabajo corría peligro. En mayo, efectivamente apareció en la "lista".
Como dos caras de una misma moneda, por un lado, en mayo de 2026, la empresa matriz de Claude Code, Anthropic, había alcanzado unos ingresos anualizados (ARR) de aproximadamente 47 mil millones de dólares, multiplicándose por cuatro o cinco en medio año; Zhipu también ha alcanzado recientemente un valor de mercado de un billón.
Por otro lado, la rápida madurez de la capacidad de AI Coding ha convertido a los programadores en el grupo más afectado en esta ola de despidos. "En casi todas las empresas, los primeros afectados son los equipos de producto e investigación, especialmente puestos como desarrollo frontend y pruebas de desarrollo, que los jefes suelen considerar que ya no tienen valor", dijo un reclutador de una empresa de Internet a 36Kr.
En 2025, Li Chuan ingresó a Baidu como recluta escolar, convirtiéndose en ingeniero frontend. Cuando participó en entrevistas de reclutamiento escolar un año antes, la IA solo desempeñaba el papel de motor de búsqueda, asistiendo en la programación mediante preguntas y respuestas simples; el entrevistador ni siquiera mencionó la IA.
"Frontend" era la carrera ideal de Li Chuan, porque es un trabajo en el que lo que ves es lo que obtienes; la calidad del código se refleja directamente en cada detalle de la interfaz del producto. Cada Año Nuevo, decirle a su familia "abre la aplicación de Baidu, esa cosa de arriba la hice yo" le daba una sensación de logro y "el significado del trabajo".
Durante muchos años, los programadores de las grandes empresas se dividían claramente en funciones como algoritmos, frontend, backend y pruebas. El frontend requería habilidades más blandas como estética e interacción, mientras que el backend necesitaba habilidades técnicas más rigurosas. El nivel salarial y la "cadena de desprecio" de esta industria también estaban directamente vinculados al "contenido técnico": frontend ganaba más que pruebas, pero menos que ingenieros de algoritmos y backend.
En solo un año, todo lo que Li Chuan conocía se había transformado por completo. El trabajo de escribir y modificar código ha sido ampliamente tomado por la IA, y los límites entre las diferentes funciones de los programadores se han difuminado. Incluso los gerentes de producto pueden cruzar fácilmente la puerta de la programación.
Un departamento de desarrollo de Alibaba recibió en mayo un aviso del jefe del departamento pidiendo a todos que pausaran todas las demandas no urgentes, y que cada equipo desarrollara un Agente. En el futuro, para cualquier demanda de negocio, solo los colegas de producto podrían interactuar directamente con el Agente. Los programadores solo podrían modificar el Agente, no tocar el código. El jefe también insinuó que para octubre de este año, los equipos que lo hicieran bien reemplazarían a los equipos que lo hicieran mal para mantener el Agente.
El equipo técnico de CSIG de Tencent desarrolló una línea de producción para reparar errores en las aplicaciones de la empresa: la IA repara los errores, y los programadores solo necesitan revisar después de que se resuelvan y hacer clic en el botón "confirmar" para que el código se integre. Actualmente, la tasa de precisión de reparación puede alcanzar el 50%.
En mayo, Alibaba estableció internamente un grupo de "desarrolladores full-stack", convirtiendo a los ingenieros frontend, backend y de pruebas en "ingenieros full-stack", convirtiéndolos en "individuos súper". A partir de junio, Meituan también está promoviendo la fusión del desarrollo frontend y backend de manera integral.
Teóricamente, la transición a "full-stack" es factible, pero en la práctica es un proceso doloroso que desgasta.
Han Zhi, quien fue repentinamente convertida en ingeniera full-stack, no tuvo mucho tiempo para aprender y pronto comenzó su primer proyecto full-stack, encargándose ella sola del desarrollo frontend, backend y pruebas. "Ahora todas mis demandas están invertidas, con fechas límite específicas para salir en línea", dijo. Recientemente, su carga de trabajo es intensa; a las 9 de la noche, todavía no ha terminado su trabajo. "Estoy demasiado cansada".
Pero la tendencia general es inevitable. Desde finales del año pasado hasta principios de este año, varias empresas líderes chinas han estado gastando dinero en la medida de lo posible para promover que los programadores consuman tokens, eliminando gradualmente la "programación antigua".
En su punto máximo, los miembros del equipo de CSIG de Tencent disfrutaban de un límite de tokens de 2,000 dólares al mes. Si la solicitud era razonable y había una producción de código correspondiente, podían solicitar duplicar el límite. El uso de tokens también se incluía en la evaluación. "Cuando tu uso es bajo, tu líder te pregunta por qué". Por lo tanto, algunas personas prestan su límite de tokens no utilizado a otros.
Durante muchos años, ser programador en las grandes empresas significaba altos salarios y prestigio. Eran la base de las empresas de Internet. El "espíritu del programador" significaba código abierto y compartir, elegancia y simplicidad del código, resultados puros sin distracciones, y la emoción de ver caracteres bailar en la pantalla.
Pero los tiempos han cambiado. Casi todos los programadores entrevistados dijeron a 36Kr lo mismo: "No se puede trabajar sin IA. Si la IA 'falla', prefiero pasar mucho tiempo buscando un nuevo plan de codificación que mirar el código y modificarlo yo mismo". Hablar del llamado "espíritu del programador" también parece fuera de lugar.
Li Chuan dijo que la cultivación de un buen programador en el pasado era aprender e iterar, porque en las últimas décadas, los lenguajes de programación han estado cambiando constantemente; si no aprendes, te quedas atrás en la frontera tecnológica. Él y sus amigos solían ir a cafeterías los fines de semana para investigar nuevas tecnologías con frecuencia. "Este grupo en sí mismo es bastante competitivo". Pero la velocidad de iteración aterradora de la IA deja a todos sin palabras.
"Ojalá el AI Coding se hubiera quedado en el nivel de 2025, para nivelar la habilidad técnica de personas con uno o dos años de experiencia con las de siete u ocho años, sin poder realmente reemplazar a las personas, y aún habría muchas cosas que hacer fuera de los 'diálogos'", suspiró Lin Yue. Pero la tecnología no se detiene por nadie. Ahora no duda de que la desaparición de los programadores ya está en marcha, "como los tejedores después de la invención de la máquina de hilar".
El viejo crecimiento se acabó, nueva competencia comienza
Cuando la tecnología inyecta un apalancamiento múltiple en la eficiencia de una empresa, lo que sigue son solo dos opciones: que las mismas personas hagan más trabajo, o que la empresa ya no necesite tantas personas.
"No despedimos", dijo el CEO de una empresa de software a 36Kr. "Ha sido difícil formar a estos programadores con conocimiento de la industria y métodos de desarrollo. Cada uno es un tesoro de la empresa. Cuando AI Coding mejora la eficiencia de programación en 5 veces, lo que quiero hacer no es despedir a 4/5 de las personas, sino expandir el negocio 5 veces".
Ese deseo es ciertamente hermoso, pero el problema es: ¿hay tanto crecimiento incremental en el mercado?
Antes de ser despedido, Lin Yue experimentó brevemente la "liberación" de que la IA escribiera código, pero pronto se volvió más ocupado. Antes, cuando el negocio necesitaba iterar detalles de la aplicación, siempre tenía que esperar la programación. Ahora, las demandas del negocio se acumulan cada vez más rápido, sin importar si son factibles o importantes, el equipo de I+D debe "hacerlo primero y probar".
Pero estas demandas, en opinión de Lin Yue, son algo "insulsas": modificar detalles de texto en el banner más pequeño, o cambiar la publicidad de ventana flotante de "cancelación gratuita" a "descuento por puntos". "El gerente de producto cambia esto y aquello, hacemos pruebas A/B, y realmente no es frecuente que los cambios mejoren el resultado".
"Cuanto menos crecimiento tiene un departamento, más 'todo en IA' se vuelve; siempre hay que encontrar nuevas historias que contar", dijo Cang Shu. Ha trabajado tanto en el negocio de entrega de comida como en el de drones. Según su experiencia personal, la atmósfera de 'todo en IA' en el primero es mucho más intensa que en el segundo.
Un ingeniero de infraestructura que acababa de pasar por un gran despido en Meta dijo a 36Kr que después de aprender a exprimir la IA, él y sus colegas ahora quieren hacer cosas que antes no tenían tiempo de hacer. Pero ahora que muchas personas se han ido, los colegas restantes han comenzado a eliminar trabajos de poca necesidad.
La realidad que todos enfrentan es que los productos estrella de la era de Internet móvil ahora difícilmente pueden impulsar un crecimiento sustancial mediante "hacer más trabajo". Algunas empresas no solo no crecen, sino que pierden sangre gravemente debido a una feroz competencia externa.
En 2025, la guerra de entrega de comida gastó 200 mil millones de yuanes entre varias empresas, arrastrando las ganancias y el flujo de caja de Meituan al lodo. Esto llevó a Meituan, que ya tenía un bajo margen de beneficio por persona, a entrar en un ciclo de despidos primero. Pero desde otra perspectiva, el negocio de Meituan depende en gran medida de la ejecución fuera de línea, y el espacio para mejorar la eficiencia con IA es relativamente pequeño en comparación con empresas más digitalizadas. "Si incluso Meituan puede reducir personal mediante la mejora de la eficiencia con IA, otras empresas seguramente seguirán. Es un indicador", dijo un empleado de Meituan.
Baidu, cuyo negocio publicitario tradicional vaca lechera se está reduciendo, y Fliggy y Gaode, que han estado marginados durante mucho tiempo dentro de Alibaba y contribuyen poco, están en situaciones similares.
Los despidos en negocios antiguos son inevitables, entonces, ¿existen oportunidades de agua viva?
Algunos directivos, al hablar sobre el tema de los despidos, dicen a los empleados: "La empresa ahora también está trabajando en IA, pueden intentar buscar proyectos que puedan hacer". Un empleado de Meituan dijo a 36Kr. Recientemente, el negocio local central de Meituan ha establecido un nuevo departamento de Transformación de IA, cuya función principal es explorar el uso de IA para optimizar los procesos internos del negocio. Además, muchos altos y medios directivos están liderando personalmente proyectos relacionados con IA.
Wang Yue, gerente de producto de ByteDance, dijo a 36Kr que está emprendiendo un proyecto interno, desarrollando un producto de mejora de eficiencia con IA orientado a clientes B. "La empresa alienta a todos a hacer este tipo de exploraciones". Al inicio del proyecto, no solo eliminaron activamente las funciones de "diseño" y "pruebas", sino que también enfatizaron ante el comité de revisión que este producto ahorrará costos laborales en el futuro. Otro colega de Wang Yue está desarrollando un producto Agente de atención al cliente con IA, cuyo OKR para 2026 es "ayudar a la empresa a despedir a xx% del servicio al cliente".
Ahora, en cada gran empresa, hay una docena o varias docenas de pequeños equipos trabajando en proyectos similares. "A veces varios equipos trabajan en la misma dirección; quien destaque, la empresa concentrará recursos en él". Una nueva competencia ha comenzado.
Además del enfoque del negocio, también cambia la forma organizativa, como eliminar a más mandos medios.
Tencent ha comenzado a implementar un sistema de proyectos desde este año, debilitando los niveles gerenciales y restaurando los niveles profesionales a los responsables. Meituan, durante el balance de mitad de año, eliminó algunos puestos L9 (nivel de director de división) y recientemente eliminó por completo los nodos X1 (anteriormente el nivel de gestión más bajo), reduciendo los niveles gerenciales.
Despidámonos del pasado
La mayoría de las personas aún no han tenido un "momento de epifanía" sobre hacia dónde llevará la ola de IA.
A mediados de junio, antes de que terminara el período de transición posterior al despido, Lin Yue ya estaba avanzando intensamente en entrevistas con Taobao, Kuaishou y ByteDance. Continuar su carrera como "programador de grandes empresas" seguía siendo su mejor opción deseada. Pero estas empresas aún no le han ofrecido una oportunidad. "Es muy difícil", dijo Lin Yue.
"Encontrar un trabajo es fácil, pero una vez que vas de una gran empresa a una mediana o pequeña, nunca podrás volver a la gran empresa", dijo Lin Yue. Para él, abandonar la gran empresa significa, en cierto modo, una caída permanente; no quiere "conformarse con lo segundo mejor".
También hay quienes han dejado su "obsesión por las grandes empresas". Tres días después de dejar Baidu, Li Chuan se unió sin problemas a una startup. Naturalmente, su puesto pasó de "ingeniero frontend" a "ingeniero full-stack". El producto principal de esta empresa es un Agente de IA para oficina, y le subieron el sueldo.
Aunque todos dicen que los tiempos han cambiado y que las habilidades de los programadores ya no son confiables, Li Chuan aún tiene algunas "aspiraciones técnicas", esperando participar como técnico en un producto amado por los usuarios, y esto no necesariamente tiene que lograrse en una gran empresa.
Después de dejar Alibaba, Jiang Ling se unió a una empresa automotriz tradicional. Su trabajo actual no necesita estar forzosamente relacionado con la IA, no tiene que preocuparse todos los días por "si podrá completar las tareas de IA del jefe" y, por supuesto, ya no tiene que "actuar desesperadamente". Recientemente, Jiang Ling está a cargo de un proyecto que saldrá en línea el 30 de septiembre. "Estas tareas están en mi zona de confort, el tiempo es amplio, y realmente me siento mucho más relajada".
Últimamente, cada vez que su departamento publica puestos de trabajo, "un montón de gente de Alibaba viene a entrevistarse, corriendo como locos hacia la industria manufacturera".
Quizás finalmente solo quede el 10% de los programadores, pero Cang Shu no quiere buscar trabajo en grandes empresas, "para competir hasta ser ese 10% desesperanzado".
Después de ser despedido de Meituan en mayo, decidió emprender. Antes de la ola de IA, ya había intentado hacer algo por su cuenta como actividad secundaria. En ese entonces, solo creaba comunidades y vendía algunas habilidades, y ya había experimentado ganar 100,000 yuanes al mes.
En marzo y abril de este año, algunos "alumnos" en la comunidad de Cang Shu ya se habían lanzado al emprendimiento en IA, "abrieron sus propias empresas, contrataron a muchas personas, y yo todavía estaba aquí trabajando como un esclavo, ¿eso está bien?", se preguntó a sí mismo.
Ahora, el proyecto emprendedor de Cang Shu está orientado al extranjero, desarrollando sistemas y productos independientes en torno a las necesidades de pacientes con enfermedades raras. También comparte su progreso en su cuenta de Xiaohongshu "Cang Shu (versión sin salario fijo)" y en redes sociales extranjeras. Además del producto principal, también está desarrollando paralelamente varios productos pequeños para mantener el ritmo. "Una herramienta pequeña toma como máximo tres o cuatro días; un sistema complejo puede necesitar medio mes". Todo esto es mucho más rápido que el ritmo de programación habitual en las grandes empresas.
La IA puede ser el apalancamiento intelectual más fuerte de la historia humana. Puede multiplicar la capacidad individual N veces, puede respaldar la realización de la mayoría de los productos de startups y puede hacer que cada buena idea sea vista y valorada rápidamente.
Cang Shu, nacido en el año 2000, dice que es una persona destinada a emprender, pero si no hubiera sido por este despido, probablemente no habría actuado ahora. "La empresa me ayudó a tomar la decisión".
"No te aferres al pasado, avanza con valentía", es la última frase en el mensaje de despedida que Meituan envía a cada empleado que se va, y también una frase que muchos empleados de grandes empresas mencionan al irse. En esta compleja transformación traída por la IA, salir de las grandes empresas o quedarse en ellas ya no puede continuar por el camino anterior.
Después de un breve "colapso", uno no se rinde. Ya sea cambiar de carrera o emprender, aquellos que aceptan el cambio primero pueden ver un mundo diferente.