Hoy vi un artículo de 36 Kr, les recomiendo echarle un vistazo. Aunque tiene componentes de crear ansiedad y exageración, hay que admitir que esta es la realidad actual y la de un largo período futuro. 2026 es solo el primer paso.

Incluso si abrazas la IA, podrías ser eliminado por ella, y este proceso se acelera constantemente. Frente a la IA, todos los puestos de cuello blanco no tienen ningún foso.
El texto original es el siguiente:
Los primeros trabajadores de grandes empresas eliminados por la IA: altos salarios, alto rendimiento, alto nivel
"La empresa tiene una lista (de reducción de personal) y tú estás en ella." Un día de 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 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 de Internet chinas han estado llevando a cabo una competencia de tokens, sesiones de capacitación y evaluaciones implícitas en torno a la mejora de eficiencia con IA, en todas partes. Cuando todos se ven envueltos en un movimiento de "todo en IA", la convicción tácita de que "los despidos ocurrirán" es un consenso general.
Pero al pararse frente a la puerta de Recursos Humanos, finalmente tuvo un momento de colapso emocional: sus manos comenzaron a temblar, dudó por mucho tiempo, pensando en 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. Se graduó de la universidad hace un año y entró a trabajar en Ctrip como ingeniero de backend. En ese momento, parecía extremadamente afortunado. El bono de contratación de Internet ya no existía; Ctrip recibió miles de currículos pero 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, ¿a quién más sino a un programador novato con un año de experiencia y un salario de 25,000 yuanes? Primero, el costo de indemnización es bajo; segundo, en comparación con los empleados veteranos que conocen bien el negocio, los recién llegados suelen ser menos eficientes en el uso de IA. "Con experiencia en el negocio como base, los empleados veteranos saben mejor qué quieren hacer con la IA y qué impacto tendrá", dijo Lin Yue.
La Universidad de Stanford, en un artículo titulado "Canaries in the Coal Mine?" ("¿Canarios en la mina de carbón?"), utiliza "canarios" como metáfora de los jóvenes que recién ingresan al mercado laboral. Su investigación muestra que, desde la popularización de ChatGPT en 2022, el empleo de los trabajadores más jóvenes ha caído significativamente. Para septiembre de 2025, el empleo de desarrolladores de software de 22 a 25 años había disminuido 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 famosa como la "fábrica de jubilación de Internet": los programadores entraban a las 10:30 a.m., tenían dos horas de descanso al mediodía, salían puntualmente a las 7 p.m., y la aplicación principal tenía una iteración 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 cada semana, "trabajando hasta las 10:30 todas las noches".
Pero esta aceleración no se debió a un crecimiento explosivo del negocio, "sino porque si no buscas cosas que hacer, te conviertes en un departamento periférico, y los departamentos periféricos son eliminados", dijo Lin Yue a 36 Kr. Pero al final, no pudo evitar el destino de ser "eliminado".
Sin embargo, la "eliminación" también puede ser indiscriminada.
Cang Shu nunca imaginó que sería uno de los primeros en aparecer en la lista de despidos.
Un viernes de mayo, media hora antes de comenzar a trabajar, "el departamento de repente convocó una reunión de todos los miembros (all hands), y Recursos Humanos anunció directamente los resultados, informando a todos sobre esto".
Antes de unirse a Meituan, Cang Shu era un recluta escolar de SSP (Super Special Offer) en ByteDance, con un alto salario inicial, y finalmente fue el empleado mejor pagado de su mismo nivel dentro del grupo. Después de cambiarse a Meituan, casi todos los proyectos principales del grupo estaban en sus manos. Este año debería haber sido su punto de ascenso.
En esta ola de despidos, las barreras de protección de "buen rendimiento" y "alto nivel" han fallado. En el grupo vecino de Cang Shu, dos empleados despedidos habían obtenido una calificación de rendimiento "superior a lo esperado" el año pasado. Al final, el grupo de Cang Shu fue casi completamente "eliminado", "este grupo existe nominalmente, pero en realidad ya no tiene personal".
Cuando Lin Yue se enteró de que lo despedirían, se dio cuenta de que dos ingenieros frontend con quienes solía comunicarse a menudo "su avatar se había vuelto gris en algún momento"; en un grupo grande de crecimiento de usuarios de Meituan, de los cientos de miembros originales, ahora solo queda aproximadamente la mitad; los negocios de Alibaba, como Gaode y Fliggy, también están experimentando una fuerte agitación.
"630" se ha convertido en una palabra de moda en las redes sociales. Es el primer trimestre en el que la IA realmente ingresó 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" establecido comúnmente en esta ola de despidos.
El indicador de Silicon Valley ya ha comenzado los despidos, caracterizados por lotes y gran escala. En mayo, Meta anunció el despido de 8,000 personas, y 7,000 fueron transferidas al departamento de IA, convirtiéndose en la más turbulenta entre las empresas tecnológicas de Silicon Valley. Los ejecutivos admitieron que "la moral de la empresa está en su punto más bajo en casi 20 años". Antes, Amazon anunció el despido de 16,000 puestos de cuello blanco, invirtiendo los ahorros en IA.
Antes de la ola de despidos anterior en 2021, las grandes empresas de Internet chinas expandían sus fronteras de manera frenética, creando nuevos negocios uno tras otro. Un grupo de personas era reclutado rápidamente y luego desaparecía rápidamente.
Pero la línea principal interna de esta ola de despidos no es tan simple. La mejora de eficiencia con IA, el lento crecimiento o la lucha en el pantano competitivo de los negocios antiguos grandes y pesados, y la presión de efectivo por invertir en nuevos negocios de IA, todo se entrelaza en este momento. Muchas personas notificadas para irse también tienen dificultades para decir qué factor es más importante.
El autor de "Hassabis: El cerebro de la 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, esa destrucción se está extendiendo 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 nadie puede decir con certeza si los nuevos negocios tendrán éxito o cuándo lo lograrán. Frente a negocios antiguos que ya no crecen, las grandes empresas se ven obligadas a ser más decididas en mejorar la eficiencia y, por lo tanto, despedir empleados en todas las direcciones, tanto las seguras como las inciertas.
Cuando Lin Yue le contó a un amigo sobre su despido, fue consolado con: "No te preocupes, todos tendremos este día, solo que el tuyo llegó un poco antes". Pero lo más importante que la autojustificación podría ser: después de ser reemplazado por la IA y despedido de la gran empresa, cómo elegir y cómo actuar.
Alta dirección ansiosa, mandos medios que aumentan la presión, base enloquecida
"Antes, en ByteDance, nos tomaba dos meses hacer un demo de producto; ahora podemos hacerlo en dos semanas", dijo a 36 Kr un exgerente de producto de ByteDance, ahora ejecutivo de una startup de IA. Con herramientas como Claude Code y Codex, su equipo ahora puede hacer un demo en tres horas y completar la validación de ideas en una semana.
"Un producto (gerente) es como un CEO", dijo. La estructura organizativa se puede comprimir drásticamente, la pérdida de transmisión de información es mucho menor que en las grandes empresas, logrando una "entropía negativa" perfecta.
Cuando las startups se mueven rápidamente con la ayuda de la IA, ¿las grandes empresas de Internet, al mirarse a sí mismas, se sienten como gigantes lentos?
Las declaraciones de la más alta dirección de las grandes empresas suelen ser una señal.
En marzo de este año, el CEO de Meituan, Wang Xing, habló sobre su opinión sobre la IA en una reunión de ejecutivos: "El impacto de AI Agent en mí es mayor que el de ChatGPT. La IA seguramente creará una productividad enorme y también traerá grandes cambios en la organización y los modelos de trabajo".
Poco después de esa reunión, Meituan organizó una conferencia en línea en toda la empresa, centrada en promover la instalación y el uso de "Langosta", alentando a todos los colegas a instalarla y a escribir tareas diarias en Skills reutilizables tanto como sea posible.
Después de la reunión, Chen Yujia, que trabaja en operaciones de comercio local en el negocio principal de Meituan, recibió la notificación de que debía agregar una sección en su informe semanal indicando qué mejoras de eficiencia había logrado con IA y qué Skills se podían extender a todo el grupo y departamento. "Luego sentí que todos estaban tratando desesperadamente de integrar la IA en su trabajo".
Un día de abril, un ingeniero de algoritmos de Alibaba recibió de repente la clasificación de consumo de tokens del departamento del mes anterior. Con 17 mil millones de tokens consumidos, ocupaba el primer lugar y fue elogiado públicamente. El jefe del departamento indicó que en el futuro, los KPI anuales y las evaluaciones de ascenso se basarían en esta clasificación. Pero un mes después, la nueva clasificación de consumo de tokens no llegó según lo previsto, "quizás el jefe también se dio cuenta de que este método de clasificación no era confiable."
Nuevas reglas llegaron una tras otra. El líder del departamento pronto propuso que los empleados debían cargar "informes por hora" de 11 a.m. a 6 p.m. los días laborables, registrando automáticamente el contenido del código y las conversaciones a través de un plugin en el Agent, generando resúmenes de trabajo. Esto significaba que los empleados no podían modificar el contenido de sus informes. Al día siguiente, Recursos Humanos, casi en una discusión, disuadió al líder de su sistema absurdo.
Cosas como esta ya no sorprenden. La ansiedad por la IA desde la alta dirección se filtra hacia abajo, y los mandos medios añaden más presión, insinuando a sus subordinados que esta es una competencia oculta de informes, de armamento y de eliminación.
Aunque no obligaba a todos a escribir Skills, el líder del departamento de Chen Yujia seguía de cerca el consumo de tokens de cada subordinado, preguntando ocasionalmente por los detalles. "Él tampoco sabe exactamente qué puede hacer la IA, pero dice que no permitirá que nadie de nuestro equipo se quede atrás en esta ola de IA". A veces, en cenas privadas después del trabajo, también se transmitía una sensación de crisis por parte del jefe: "Deben usar la IA, o si no, cuando llegue el momento, no podré ayudarlos".
Un ingeniero de un producto de AI Coding de Alibaba dijo a 36 Kr que algunos jefes de negocios del grupo solicitaban a su equipo de producto que añadieran puntos de datos para "ver claramente la trayectoria diaria de uso de IA de los miembros del equipo".
Algunos mandos medios de Meituan, después de recibir los objetivos de despido, incluso presentaban una lista más agresiva y con mayor proporción de despidos. Menos personas y mayor participación de IA, en cierto sentido, equivalen directamente a "logros de gestión" en la nueva era.
La mejora de eficiencia con IA se ha convertido en algo que cualquier negocio o función puede "probar". Pero sobre qué puede hacer realmente la IA y cómo implementarla, una larga brecha siempre se cierne entre la base y la dirección: los jefes de todos los niveles tienen expectativas infinitamente optimistas sobre la IA, mientras que la base lucha por lograrlas pero nunca alcanza esa visión, terminando por realizar una "actuación" agotadora.
Jiang Ling trabaja en el grupo Taotian de Alibaba en operaciones de clientes, su trabajo es alinear lo más posible las necesidades de los consumidores con la oferta de los comerciantes. En su opinión, los jefes siempre "piensan que la IA es muy inteligente y simple".
Tomando como ejemplo el escenario anormal común en el comercio electrónico de "explosión de pedidos", la alta dirección espera encontrar todos los "artículos populares" de antemano mediante una inspección completa. Sin embargo, la cantidad de productos en la plataforma en un día es de decenas de millones, muy por encima de la capacidad de mano de obra y tokens disponibles, por lo que solo se pueden realizar 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 las expectativas de tu jefe, ¿entiendes?" dijo Jiang Ling, entre frustración e impotencia.
Muchas veces, Jiang Ling se siente como un burro, con un látigo detrás. "El cansancio no da miedo; lo que da miedo es no tener dirección ni retroalimentación positiva. Estás dando vueltas sin parar, sin saber a dónde vas".
"No se puede tratar la IA como una fuente de deseos", resumió a 36 Kr el CTO de una empresa de IA. La mejora de eficiencia con IA tiene muchas premisas, 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 puestos de producto, operaciones y otros en las grandes empresas sienten una ansiedad incierta, mientras que los programadores son los primeros en aceptar el destino anunciado.
Li Chuan, ingeniero frontend de Baidu, se sorprendió por primera vez con la capacidad de la IA a principios de este año al usar Claude Code. "Para la misma necesidad compleja, algunos modelos grandes nacionales pueden requerir de cinco a seis rondas de diálogo, mientras que con Claude se resuelve en dos o tres rondas, y con mejores resultados".
La segunda vez que se impresionó con 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 es completamente un sustituto de Claude Code".
Li Chuan se dio cuenta de que su trabajo estaba en 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, ya había alcanzado unos ingresos anualizados (ARR) de aproximadamente 47 mil millones de dólares, multiplicándose por cuatro o cinco veces en medio año; Zhipu también ha superado recientemente el billón de dólares en valor de mercado.
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 a menudo son considerados por los jefes como de menor valor", dijo a 36 Kr un reclutador de una empresa de Internet.
En 2025, Li Chuan ingresó a Baidu como recluta escolar, convirtiéndose en ingeniero frontend. Cuando participó en la entrevista de reclutamiento escolar un año antes, la IA solo actuaba como un motor de búsqueda, ayudando en la programación con simples preguntas y respuestas, y el entrevistador nunca mencionó la IA.
"Frontend" era la carrera ideal de Li Chuan, porque es un trabajo donde 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 "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" también estaban directamente vinculados al "contenido técnico": el frontend era más alto que las pruebas, pero más bajo que los ingenieros de algoritmos y backend.
En solo un año, todo lo que Li Chuan conocía había cambiado drásticamente. El trabajo de escribir y modificar código ha sido asumido en gran medida por la IA, y las funciones de los programadores se han vuelto borrosas. Incluso los gerentes de producto pueden cruzar la puerta de la programación.
Un departamento de desarrollo de Alibaba, en mayo de este año, recibió la notificación del jefe del departamento de que todos debían detener todas las necesidades no urgentes, y cada equipo debía desarrollar un Agent. En el futuro, para cualquier necesidad de negocio, solo los colegas de producto podrían interactuar directamente con el Agent. Los programadores solo podían modificar el Agent, 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 Agent.
El equipo técnico de CSIG de Tencent desarrolló una tubería para reparar errores en las aplicaciones de la empresa: la IA repara los errores, y los programadores solo necesitan verificar después de que se solucione el error, hacer clic en el botón "Confirmar", y el código se fusiona. Su precisión de reparación actual puede alcanzar el 50%.
Alibaba estableció internamente en mayo un grupo de full-stack, donde los ingenieros frontend, backend y de pruebas se convirtieron en "ingenieros full-stack", convirtiéndose en "superindividuos". A partir de junio, Meituan también está promoviendo la fusión del desarrollo frontend y backend en toda la empresa.
Teóricamente, pasar a "full-stack" es factible, pero en la práctica es un proceso doloroso que desgarra la piel.
Han Zhi, quien fue convertida repentinamente en ingeniera full-stack, no tuvo mucho tiempo para aprender y pronto comenzó su primer proyecto "full-stack", encargándose del desarrollo frontend, backend y pruebas por sí misma. "Ahora todas mis necesidades están 'invertidas', con fecha límite para lanzar tal día", dijo. Recientemente, su carga de trabajo está al máximo, y a las 9 de la noche todavía no ha terminado su trabajo. "Estoy demasiado cansada".
Pero la tendencia es inevitable. Desde finales del año pasado hasta principios de este año, varias empresas líderes en China han estado invirtiendo dinero tanto como sea posible para impulsar a los programadores a consumir 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 producción de código correspondiente, podían solicitar duplicar el límite. El uso de tokens también se incluía en la evaluación. "Cuando tu uso es muy bajo, tu líder te pregunta por qué". Por lo tanto, algunas personas prestaban su límite de tokens no utilizado a otros.
Durante muchos años, ser programador en una gran empresa significaba un alto salario y un halo. Son la base de las empresas de Internet. El "espíritu del programador" es código abierto y compartir, simplicidad y elegancia en el código, resultados puros sin ruido, y la emoción de ver caracteres bailar en la pantalla.
Pero los tiempos han cambiado. Casi todos los programadores entrevistados expresaron a 36 Kr el mismo sentimiento: "Sin IA, no se puede trabajar. Si la IA 'falla', prefiero pasar mucho tiempo buscando un nuevo plan de codificación que mirar el código yo mismo para modificarlo". Hablar del llamado "espíritu del programador" también parece fuera de lugar.
Li Chuan dijo que la cualidad 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 tecnología de frontera. Él y sus amigos solían ir a cafeterías los fines de semana para estudiar nuevas tecnologías. "Este grupo en sí mismo es bastante competitivo". Pero la velocidad aterradora de iteración de la IA ha dejado a todos sin palabras.
"Ojalá AI Coding se hubiera quedado en el nivel de 2015, para nivelar la habilidad técnica entre personas con uno o dos años de experiencia y aquellas con siete u ocho años, sin reemplazar realmente a las personas, y aún habría muchas cosas que hacer fuera del 'cuadro de diálogo'", suspiró Lin Yue. Pero la tecnología no se detiene para nadie. Ahora no duda de que la desaparición de los programadores ya está en marcha, "como los trabajadores textiles después de la invención de la máquina de hilar".
El antiguo crecimiento se ha ido, comienza una nueva competencia
Cuando la tecnología inyecta un apalancamiento múltiple en la eficiencia de una empresa, lo que sigue son dos posibilidades: las mismas personas hacen más cosas, o la empresa ya no necesita tantas personas.
"No despedimos empleados", dijo a 36 Kr el CEO de una empresa de software. Después de mucho esfuerzo, han "domesticado" a estos programadores con profundo conocimiento de la industria y los métodos de desarrollo. Cada uno es un tesoro para la empresa. Cuando AI Coding multiplica por 5 la eficiencia de la programación, lo que quiere hacer no es despedir a 4/5 de las personas, sino expandir el negocio por 5 veces.
Ese deseo es ciertamente hermoso, pero el problema es si el mercado todavía tiene tanto incremento.
Antes de ser despedido, Lin Yue experimentó brevemente la "sensación de liberación" de que la IA escribiera código, pero pronto se volvió más ocupado. Antes, cuando el negocio tenía necesidades de iteración en los detalles de la aplicación, siempre tenía que esperar la programación lentamente. Ahora, las necesidades del negocio se acumulan cada vez más rápido, sin importar si son factibles o importantes, el equipo de desarrollo debe "hacerlo primero y probar".
Pero estas necesidades, en opinión de Lin Yue, eran un poco "insípidas": modificar ligeramente el texto de un banner, o cambiar un anuncio flotante de "cancelación gratuita" a "canje de puntos". "El gerente de producto cambia esto y aquello, hacemos pruebas A/B, pero realmente no hay muchos casos en que el efecto mejore".
"Cuanto menos crecimiento tenga un departamento, más apuestan por la IA. Siempre hay que encontrar una nueva historia que contar", dijo Cang Shu. Ha estado tanto en el negocio de entrega de comida como en el de drones. Según su experiencia personal, la atmósfera de apuesta por la IA en el primero es mucho más intensa que en el segundo.
Un ingeniero de Infra que acababa de pasar por un gran despido en Meta dijo a 36 Kr que, después de aprender a exprimir la IA, él y sus colegas ahora quieren hacer cosas que antes no tenían tiempo de hacer. Pero con tantas personas yéndose, los colegas que quedan han empezado a eliminar los trabajos con poca necesidad.
La realidad frente a todos 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 tienen crecimiento, sino que además sangran gravemente debido a la feroz competencia externa.
En 2025, la guerra de entrega de comida costó a varias empresas 200 mil millones de yuanes, llevando las ganancias y el flujo de efectivo de Meituan a un pantano. Esto hizo que Meituan, que ya tenía bajas ganancias por empleado, entrara primero en el ciclo de despidos. 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 eficiencia con IA, entonces otras empresas seguramente lo seguirán. Es un indicador", dijo un empleado de Meituan.
Baidu, cuyo negocio publicitario tradicional de vaca lechera sigue contrayéndose, y Fliggy y Gaode, que han estado marginados durante mucho tiempo dentro de Alibaba y contribuyen poco, están en situaciones similares.
Los despidos en los negocios antiguos son inevitables. ¿Existen oportunidades de agua viva?
Algunos directivos, al hablar de despidos, dicen a los empleados: "La empresa ahora también está haciendo IA, pueden buscar proyectos en los que puedan participar". dijo un empleado de Meituan a 36 Kr. Recientemente, el negocio principal de Meituan creó 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 36 Kr que está emprendiendo un proyecto interno, desarrollando un producto de mejora de eficiencia con IA dirigido a clientes B2B. "La empresa alienta a todos a hacer estas exploraciones". Al inicio del proyecto, no solo eliminaron las funciones de "diseño" y "pruebas", sino que también tuvieron que enfatizar ante el comité de revisión que este producto ahorraría costos de mano de obra en el futuro. Otro colega de Wang Yue está desarrollando un producto Agent de servicio al cliente con IA, cuyo OKR para 2026 es "ayudar a la empresa a despedir a xx% del personal de servicio al cliente".
Ahora, este tipo de proyectos se están llevando a cabo en docenas o decenas de equipos pequeños en cada gran empresa. "A veces, varios equipos trabajan en la misma dirección. Quien destaque, la empresa concentrará recursos en ese equipo". Está comenzando una nueva competencia.
Lo que cambia no solo es el enfoque del negocio, sino también la forma organizativa, como eliminar a más mandos medios.
Tencent ha comenzado a implementar un sistema de proyectos desde este año, debilitando los niveles de gestión, restaurando los niveles profesionales de los responsables. Meituan, en su revisión de mitad de año, despidió a algunos L9 (nivel de director de división) y recientemente eliminó por completo los nodos X1 (el nivel de gestión más bajo anterior), reduciendo los niveles de gestión.
Despidámonos del pasado
A dónde llevará la ola de IA a las personas, la mayoría aún no tiene un "momento de iluminación".
A mediados de junio, antes de que terminara el período de gracia posterior al despido, Lin Yue ya estaba avanzando intensamente en entrevistas con Taobao, Kuaishou y ByteDance. Continuar la carrera de "programador de gran empresa" seguía siendo la ruta óptima que deseaba en su corazón. Pero las ofertas de estas empresas aún no han llegado como esperaba. "Es demasiado difícil", dijo Lin Yue.
"Encontrar un trabajo es fácil, pero una vez que pasas de una gran empresa a una mediana o pequeña, nunca podrás volver a una grande". En el corazón de Lin Yue, abandonar la gran empresa significa en cierto modo una caída permanente, y no está dispuesto a "conformarse con menos".
Otros han dejado su "obsesión por las grandes empresas". Li Chuan, tres días después de dejar Baidu, 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 Agent de IA para oficina, y también le aumentaron el salario.
Aunque todos dicen que los tiempos han cambiado y las habilidades de los programadores ya no son fiables, Li Chuan todavía tiene algo de "aspiración técnica", 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, ya 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". El proyecto más reciente de Jiang Ling no se lanzará hasta el 30 de septiembre. "Estas tareas caen dentro de mi zona de confort, con tiempo holgado, realmente me siento mucho más tranquila".
Recientemente, cada vez que su departamento publica una oferta de trabajo, "llegan un montón de personas de Alibaba a entrevistarse, corriendo como locos hacia la industria manufacturera".
Quizás el grupo de programadores finalmente se reduzca al 10%, pero Cang Shu no quiere buscar trabajo en una gran empresa, "para competir por ese desesperado 10%".
Después de ser despedido de Meituan en mayo, decidió emprender su propio camino. Antes de la ola de IA, ya había intentado hacer algo como actividad secundaria. En ese entonces, simplemente creó una comunidad y vendió algunas habilidades, lo que le permitió experimentar la sensación de ganar 100,000 yuanes al mes.
En marzo y abril de este año, algunos "alumnos" en la comunidad de Cang Shu ya habían aprovechado la ola para emprender en IA, "abrieron su propia empresa, contrataron a mucha gente, y yo todavía estaba aquí trabajando como un esclavo, ¿eso está bien?", se preguntó.
Ahora, el proyecto emprendedor de Cang Shu está dirigido 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 mensual)" y en redes sociales extranjeras. Además del producto principal, también está desarrollando en paralelo algunos productos pequeños para mantener el ritmo. "Una herramienta pequeña tarda como máximo tres o cuatro días, un sistema complejo puede necesitar medio mes". Todo esto es mucho más rápido que el cronograma habitual de las grandes empresas.
Quizás la IA sea el apalancamiento intelectual más fuerte en la historia de la humanidad. Puede amplificar la capacidad individual N veces, puede respaldar el lanzamiento 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 está destinado 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 todo el corazón", es la última frase en el mensaje de despedida que Meituan envía a cada empleado que se va, y también una frase que muchos trabajadores de grandes empresas mencionan al irse. En esta compleja transformación traída por la IA, ya sea dejar la gran empresa o quedarse en ella, ya no se puede continuar por el camino anterior.
Después de un breve "quiebre", no es rendirse. Ya sea cambiando de carrera o emprendiendo, aquellos que aceptan el cambio primero quizás puedan ver un mundo diferente.