Hoje vi um artigo do 36 Kr, recomendo que todos leiam. Embora tenha elementos de gerar ansiedade e exageros, é preciso admitir que essa é a realidade atual e continuará sendo por um longo tempo. 2026 é apenas o primeiro passo.

Mesmo que você abrace a IA, pode ser eliminado por ela. Esse processo está sendo acelerado. Diante da IA, todos os cargos de colarinho branco não têm nenhuma proteção.
Texto original:
Primeiras pessoas das grandes empresas cortadas pela IA: altos salários, alto desempenho, alto nível
“A empresa tem uma lista (de demissões) e você está nela.” Em meados de maio, Lin Yue foi chamado para uma reunião pelo líder do grupo, que foi direto ao ponto.
A primeira reação de Lin Yue foi calma, ele já esperava. Já em março e abril deste ano, algumas empresas de internet internamente começaram a circular rumores de demissões. Desde o início do ano, as grandes empresas de internet da China têm conduzido agressivamente competições de token, treinamentos, avaliações ocultas, etc., em torno da eficiência da IA, por toda parte. Quando todos foram arrastados para um movimento de “all in IA”, a ideia de que “as demissões certamente aconteceriam” era um consenso tácito.
Mas ao ficar na porta do RH, ele teve um momento de colapso emocional: suas mãos começaram a tremer, hesitou por muito tempo, pensando em como começar, como ajustar sua postura e expressão. “Não quero mais passar por isso.”
Lin Yue ganhava 25 mil yuans por mês, formou-se há um ano e entrou na Ctrip como engenheiro de backend – na época, ele era extremamente sortudo. O bônus de recrutamento de internet não existe mais, a Ctrip recebeu milhares de currículos e aceitou menos de 500, mas ele entrou no departamento de hotéis, o mais lucrativo da empresa, responsável por escrever código para produtos comerciais.
Mas agora, com 25 mil yuans por mês e apenas um ano de experiência, um programador júnior, quem mais seria demitido senão ele? Primeiro, o custo de indenização é baixo; segundo, comparado aos funcionários mais experientes que conhecem bem o negócio, os novatos usam IA com menor eficiência. “Com experiência de negócio como base, os veteranos sabem melhor o que fazer com a IA e quais impactos terá”, disse Lin Yue.
Em um artigo intitulado “Canaries in the Coal Mine?” da Universidade de Stanford, os jovens que acabam de entrar no mercado de trabalho são comparados a “canários”. A pesquisa mostra que, desde a popularização do ChatGPT em 2022, o emprego dos trabalhadores mais jovens caiu drasticamente. Até setembro de 2025, o emprego de desenvolvedores de software de 22 a 25 anos caiu quase 20% em relação ao pico no final de 2022.
No último ano, a IA tornou tudo mais competitivo. A Ctrip era famosa como uma “fábrica de aposentadoria da internet”: programadores entravam às 10h30, tinham duas horas de almoço, saíam pontualmente às 19h, e o app principal tinha um ciclo de iteração a cada duas semanas. Mas logo após Lin Yue entrar, coincidiu com a explosão da capacidade de IA Coding, que já estava tão competitiva que o app passou a ter iteração semanal, “trabalhando até as 22h30 todos os dias”.
Mas essa aceleração não se deve a um crescimento explosivo dos negócios, “mas sim porque se não criarmos trabalho, nos tornaremos um departamento periférico, e departamentos periféricos serão cortados”, disse Lin Yue ao 36 Kr. No final, ele não escapou do destino de ser “cortado”.
No entanto, o “corte” também pode ser indiscriminado.
Cang Shu nunca imaginou que seria uma das primeiras pessoas na lista de demissões.
Numa sexta-feira de maio, meia hora antes do trabalho, “o departamento de repente organizou um all hands (reunião geral), e o RH anunciou diretamente o resultado, informando a todos sobre o ocorrido”.
Antes de vir para o Meituan, Cang Shu era um recruta SSP (Super Special Offer) da ByteDance, com salário alto, e no final era o mais bem pago entre os colegas do mesmo nível. Depois de mudar para o Meituan, quase todos os projetos principais do grupo foram colocados em suas mãos, e este ano seria o ponto de promoção de Cang Shu.
Nesta onda de demissões, as barreiras de proteção de “bom desempenho” e “alto nível” falharam. No grupo vizinho de Cang Shu, dois funcionários demitidos tiveram avaliações de desempenho “acima do esperado” no ano passado. No final, o grupo de Cang Shu foi quase completamente “eliminado”, “esse grupo existe nominalmente, mas na verdade não tem mais ninguém”.
Quando Lin Yue soube que havia sido demitido, descobriu que dois engenheiros front-end com quem costumava interagir “tinham seus avatares acinzentados sem ele saber”; um grande grupo de crescimento de usuários do Meituan, que antes tinha centenas de membros, agora tinha apenas cerca da metade; os negócios da Alibaba, como Gaode e Fliggy, também estavam em forte turbulência.
“630” tornou-se uma palavra quente nas redes sociais. É o final do primeiro trimestre em que a IA realmente entrou em grande escala no local de trabalho da internet na China. Do final de junho a meados de julho, é tanto um momento habitual de substituição de pessoal em muitas empresas quanto o “último dia” universalmente definido nesta onda de demissões.
O Vale do Silício, como referência, já começou a demitir, caracterizado por lotes e em grande escala. Em maio, a Meta anunciou a demissão de 8.000 pessoas, com 7.000 transferidas para o departamento de IA, tornando-se a empresa de tecnologia mais turbulenta do Vale do Silício; executivos admitiram que “o moral da empresa é o mais baixo em quase 20 anos”. Antes disso, a Amazon anunciou a demissão de 16.000 cargos de colarinho branco, direcionando os fundos economizados para IA.
Antes da última onda de demissões em 2021, as grandes empresas de internet chinesas expandiam seus limites de forma louca, criando um novo negócio após outro em alta densidade, e um grupo de pessoas era rapidamente recrutado e rapidamente eliminado.
Mas a linha principal interna desta onda de demissões este ano não é tão simples. Eficiência da IA, crescimento lento ou competição acirrada em negócios antigos grandes e pesados, e a pressão de caixa de investir em novos negócios de IA, tudo se entrelaça neste período. Muitas pessoas que foram notificadas para sair também têm dificuldade em dizer qual desses fatores é mais importante.
O autor de “Hassabis: O Cérebro da IA do Google” diz que, assim como Oppenheimer criou a bomba atômica mas não conseguiu controlar seu uso, os cientistas em busca da verdade também são “destruidores de tudo”: nosso trabalho, nossa forma de pensar e até nossa sobrevivência podem ser “destruídos”. Há dez anos, em Seul, na Coreia do Sul, o AlphaGo trouxe a primeira destruição para o jogador humano Lee Sedol. Dez anos depois, do Vale do Silício a Pequim, essa destruição se espalhou novamente.
Para as grandes empresas, a IA é um bilhete, apontando para novos negócios como grandes modelos ou aplicações de IA. Mas ninguém pode dizer com certeza se esses novos negócios darão certo ou quando. Diante de negócios antigos que não crescem mais, as grandes empresas têm que ser mais decididas em melhorar a eficiência e, consequentemente, demitir, em todas as direções certas e incertas.
Quando Lin Yue desabafou sobre sua demissão com um amigo, foi consolado: “Não se preocupe, todos nós teremos esse dia, o seu chegou um pouco mais cedo”. Mas mais importante do que se consolar pode ser: depois de ser substituído pela IA e demitido de uma grande empresa, como as pessoas devem escolher e agir?
Alta administração ansiosa, gerência intermediária aumentando a pressão, base enlouquecendo
“Antes, um demo de produto que levava dois meses para ser feito na ByteDance, agora conseguimos fazer em duas semanas.” Um ex-gerente de produto da ByteDance, agora executivo de uma startup de IA, disse ao 36 Kr que, com ferramentas como Claude Code e Codex, sua equipe agora pode fazer um demo em 3 horas e concluir a validação de ideias em uma semana.
“Um produto (gerente) é como um CEO”, disse ele. A estrutura organizacional pode ser drasticamente comprimida, a perda de transmissão de informações é muito menor do que nas grandes empresas, um perfeito “entropia negativa”.
Quando as startups agem rapidamente com a ajuda da IA, as grandes empresas de internet, ao olhar para si mesmas, sentirão que são como gigantes lentos?
As declarações do alto escalão das grandes empresas são frequentemente um sinal.
Em março deste ano, o CEO do Meituan, Wang Xing, falou sobre sua visão da IA em uma reunião de executivos: “O impacto do AI Agent em mim é maior que o do ChatGPT. A IA certamente criará uma produtividade enorme e também trará grandes mudanças na organização e nos modelos de trabalho”.
Pouco depois dessa reunião, o Meituan realizou uma reunião online em toda a empresa, cujo núcleo era divulgar a instalação e uso da “Lagosta”, incentivando cada colega a instalar a “Lagosta” e a escrever tarefas diárias como Skills reutilizáveis sempre que possível.
Após a reunião, Chen Yujia, que trabalha em operações de comerciantes no Meituan core local business, recebeu uma notificação para adicionar uma seção em seu relatório semanal, descrevendo como usou IA para melhorar a eficiência e quais Skills podem ser promovidos para todo o grupo e departamento. “E então senti que todos estavam se esforçando para integrar IA em seu trabalho”.
Um dia de abril, um engenheiro de algoritmo da Alibaba recebeu inesperadamente um ranking de consumo de token do mês anterior do departamento. Ele ficou em primeiro lugar com 17 bilhões de tokens consumidos, sendo publicamente elogiado. O chefe do departamento disse que, no futuro, os KPIs anuais e as avaliações de promoção considerarão esse ranking. Mas um mês depois, o novo ranking de consumo de token não apareceu como esperado, “talvez o chefe tenha descoberto que essa forma de classificação não é confiável”.
Novas regras surgiram rapidamente. O líder do departamento logo propôs que os funcionários enviassem um “relatório horário” das 11h às 18h em dias úteis, com um plugin no Agent registrando automaticamente o código e o conteúdo da conversa, gerando um resumo do trabalho – o que significa que os funcionários não poderiam modificar o conteúdo do relatório. No dia seguinte, o RH, quase em tom de discussão, impediu o sistema absurdo do líder.
Coisas assim já não surpreendem mais. A ansiedade em relação à IA vinda do alto escalão é constantemente repassada, e os gerentes intermediários aumentam a pressão, sugerindo sutilmente aos subordinados que esta é uma competição oculta de relatórios, uma corrida armamentista, uma competição de eliminação.
Embora não seja obrigatório que todos escrevam Skills, o líder do departamento de Chen Yujia ainda monitora de perto o uso de token de cada subordinado, perguntando sobre a situação de vez em quando. “Ele também não sabe exatamente o que a IA pode fazer, mas diz que não permite que ninguém da sua equipe fique para trás nessa onda de IA”. Às vezes, em jantares privados após o trabalho, todos ouvem o chefe transmitindo sutilmente uma sensação de crise: “Tem que usar IA, senão, quando eu quiser ajudar vocês, não vou conseguir”.
Um engenheiro de um produto de IA Coding da Alibaba disse ao 36 Kr que líderes de alguns negócios do grupo pedem à sua equipe de produto que aumente a coleta de dados, “para que ele possa ver claramente a trajetória específica de uso diário de IA pelos membros da equipe”.
Alguns gerentes intermediários do Meituan, após receber os indicadores de demissão, chegam a apresentar uma lista de demissão mais agressiva e com maior proporção – menos pessoas, maior envolvimento de IA, de certa forma diretamente equivalente a “resultados de gestão” na nova era.
Melhorar a eficiência com IA tornou-se algo que qualquer negócio ou função pode “tentar”. Mas sobre o que a IA realmente pode fazer e como implementá-la, uma longa lacuna sempre se mantém entre a base e a gerência – os chefes de todos os níveis têm expectativas infinitamente boas em relação à IA, a base se esforça ao máximo para realizá-las, mas nunca alcança o que foi imaginado, no final só conseguem “performar” cansativamente.
Jiang Ling trabalha em operações de clientes no grupo Taotian da Alibaba, e seu trabalho é alinhar ao máximo a demanda dos consumidores com a oferta dos vendedores. Na opinião dela, os chefes sempre “pensam que IA é muito inteligente e simples”.
Tomando como exemplo o cenário anormal comum no e-commerce de “explosão de pedidos”, a alta administração espera usar uma inspeção completa para identificar todos os “produtos explosivos” com antecedência. No entanto, a quantidade de produtos na plataforma por dia é de dezenas de milhões, muito além da capacidade de recursos humanos e token disponíveis, então só podem testar em pequena escala, selecionando centenas de milhares de produtos. Devido ao tamanho da amostra muito pequeno, a taxa de acerto é geralmente baixa.
“Como funcionário, você não pode refutar essa expectativa do chefe, entende?” Jiang Ling disse, indignada e impotente.
Muitas vezes, Jiang Ling se sente como um burro, com um chicote batendo atrás. “Cansaço não é o pior; o pior é não ter direção e feedback positivo. Você só fica girando a mó, sem saber para onde vai no final”.
“Você não pode usar IA como um poço de desejos.” O CTO de uma empresa de IA resumiu ao 36 Kr que melhorar a eficiência com IA tem muitos pré-requisitos, sendo a base os dados, mas muitas empresas nem sequer têm uma boa digitalização; além disso, muitos gargalos nos processos estão nas “pessoas”, que não podem ser resolvidos apenas com IA.
“Cada geração tem sua própria engenharia civil”
Os cargos de produto, operações etc. nas grandes empresas ainda sentem uma ansiedade incerta, enquanto os programadores são os primeiros a aceitar o destino já decretado.
O engenheiro front-end da Baidu, Li Chuan, ficou impressionado pela primeira vez com a capacidade da IA no início deste ano, ao usar o Claude Code. “Para a mesma demanda complexa, alguns modelos grandes nacionais podem precisar de cinco a seis rodadas de diálogo, mas com Claude, duas ou três rodadas resolvem, e com melhor resultado”.
Ele ficou impressionado pela segunda vez em abril deste ano. A empresa chinesa de grandes modelos Zhipu lançou o modelo GLM-5.1, “primeiro, é barato; segundo, sua capacidade é totalmente suficiente como substituto do Claude Code”.
Li Chuan percebeu naquele momento que seu emprego estava em risco. Em maio, ele realmente apareceu na “lista”.
Como os dois lados de uma moeda, de um lado, em maio de 2026, a Anthropic, empresa-mãe do Claude Code, já alcançou uma receita anualizada (ARR) de cerca de 470 bilhões de dólares, aumentando quatro a cinco vezes em seis meses; a Zhipu também recentemente atingiu um valor de mercado de trilhões.
Do outro lado, o rápido amadurecimento da capacidade de IA Coding tornou os programadores os mais atingidos nesta onda de demissões. “As primeiras a serem cortadas em cada empresa são quase sempre as equipes de produto e pesquisa, especialmente posições como desenvolvimento front-end e desenvolvimento de teste, que geralmente são facilmente consideradas pelos chefes como não tendo mais valor”, disse um RH de uma empresa de internet ao 36 Kr.
Em 2025, Li Chuan entrou na Baidu como recruta de campus, tornando-se engenheiro front-end. Um ano antes, na entrevista de recrutamento de campus, a IA ainda desempenhava apenas o papel de mecanismo de busca, ajudando na programação apenas com perguntas e respostas simples, e o entrevistador não mencionou IA em momento algum.
“Front-end” era a profissão ideal de Li Chuan, pois é um trabalho de WYSIWYG, onde a qualidade do código se reflete diretamente em cada detalhe da interface do produto. Todo Ano Novo, dizer à família “abra o app da Baidu, aquela coisa ali fui eu que fiz” lhe dava uma sensação de realização e “significado do trabalho”.
Por muitos anos, os programadores das grandes empresas foram claramente divididos em funções como algoritmo, front-end, back-end, teste, etc. O front-end exige mais habilidades soft, como estética e interação, enquanto o back-end requer habilidades técnicas mais rigorosas. O nível salarial e a “cadeia de desprezo” também estavam diretamente ligados ao “conteúdo técnico” – front-end paga mais que teste, mas menos que engenheiros de algoritmo e back-end.
Em apenas um ano, tudo que Li Chuan conhecia mudou radicalmente. O trabalho de escrever e modificar código foi amplamente assumido pela IA, e as várias funções dos programadores também tiveram seus limites embaçados. Até gerentes de produto podem entrar no mundo da programação.
Um departamento de desenvolvimento da Alibaba recebeu em maio deste ano uma notificação do chefe do departamento para que todos suspendessem todas as demandas não urgentes, cada equipe desenvolvesse um Agent, e a partir de agora, qualquer demanda de negócio só poderia ser tratada diretamente pelos colegas de produto com o Agent. Os programadores só podem modificar o Agent, não podem mexer no código. O chefe também insinuou que, até outubro, as equipes que se saírem bem substituirão as equipes ruins na manutenção do Agent.
A equipe técnica da CSIG da Tencent desenvolveu uma linha de produção para corrigir bugs nos aplicativos da empresa – a IA corrige os bugs, e o programador só precisa verificar após a correção, clicar no botão “confirmar”, e o código é mesclado. Atualmente, a taxa de precisão da correção chega a 50%.
Em maio, a Alibaba criou internamente um grupo de full-stack, fazendo com que engenheiros front-end, back-end e teste se tornassem “engenheiros full-stack”, tornando-se “super indivíduos”. A partir de junho, o Meituan também começou a promover a fusão do desenvolvimento front-end e back-end.
Teoricamente, a transição para “full-stack” é viável, mas na prática é um processo doloroso de “tirar a pele”.
Han Zhi, que de repente foi convertida em engenheira full-stack, não teve tempo para aprender e logo começou seu primeiro projeto “full-stack”, assumindo sozinha o desenvolvimento front-end, back-end e teste. “Agora, todas as minhas demandas são ‘invertidas’, com prazos definidos para lançamento”, ela recentemente está sobrecarregada, às 21h ainda não terminou o trabalho, “estou muito cansada”.
Mas a tendência é inevitável. Do final do ano passado ao início deste ano, várias empresas líderes na China estão gastando o máximo possível para incentivar os programadores a consumir tokens, eliminando gradualmente a “programação antiga”.
No pico, os membros da equipe CSIG da Tencent usufruíam de um limite de token de 2.000 dólares por mês. Se a demanda fosse razoável e houvesse produção de código correspondente, podiam solicitar o dobro após usar tudo. O uso de token também foi incluído na avaliação, “quando seu uso é muito baixo, seu líder pergunta por quê”. Portanto, algumas pessoas emprestam seus tokens não utilizados a outros.
Por muitos anos, programadores de grandes empresas significavam altos salários e prestígio. Eles são a base das empresas de internet. O conteúdo do “espírito do programador” é open source e compartilhamento, a simplicidade e elegância do código, o foco exclusivo em resultados, a excitação ao ver caracteres pularem na tela.
Mas os tempos mudaram. Quase todos os programadores entrevistados disseram ao 36 Kr a mesma sensação: “Sem IA, não conseguirei trabalhar. Se a IA ‘cair’, prefiro gastar muito tempo procurando um novo Codingplan do que olhar o código e modificá-lo” – falar sobre o chamado “espírito do programador” também se tornou inadequado.
Li Chuan disse que antigamente a virtude de um bom programador era aprender e iterar, porque as linguagens de programação mudaram nas últimas décadas, e quem não aprendia ficava para trás na tecnologia. Ele e seus amigos iam a cafés nos fins de semana para estudar novas tecnologias com frequência, “esse grupo já é bastante competitivo”. Mas a velocidade de iteração assustadora da IA os deixou completamente sem palavras.
“Se a IA Coding ficasse presa no nível de 2025, seria ótimo, poderia nivelar as habilidades técnicas de pessoas como eu, com um ou dois anos de experiência, e de pessoas com sete ou oito anos, sem realmente substituir as pessoas, e ainda haveria muitas coisas fora da ‘caixa de diálogo’ para fazer”, suspirou Lin Yue. Mas a tecnologia não para para ninguém, e agora ele não tem dúvidas de que a extinção dos programadores já está em andamento, “como os tecelões após a invenção da máquina de fiar Jenny”.
O crescimento antigo acabou, uma nova corrida de cavalos começa
Quando a tecnologia injeta uma alavanca de eficiência em múltiplos níveis em uma empresa, o que acontece depois é uma de duas coisas – as mesmas pessoas fazem mais coisas, ou a empresa não precisa mais de tantas pessoas.
“Não demitimos.” O CEO de uma empresa de software disse ao 36 Kr que, depois de muito esforço para “treinar” esses programadores com profundo conhecimento do setor e métodos de desenvolvimento, cada um é um patrimônio da empresa. Quando a IA Coding aumenta a eficiência de programação em 5 vezes, o que ele precisa fazer não é demitir 4/5 das pessoas, mas expandir o negócio em 5 vezes.
Esse desejo é certamente bom, mas a questão é: o mercado ainda tem tanto crescimento assim?
Antes de ser demitido, Lin Yue experimentou brevemente a “sensação de libertação” de escrever código com IA, mas logo ficou ainda mais ocupado. Antes, quando o negócio precisava de iterações nos detalhes do App, sempre tinha que esperar o agendamento. Agora, as demandas do negócio se acumulam cada vez mais rápido, independentemente de serem viáveis ou importantes, fazendo a equipe de desenvolvimento “tentar fazer primeiro”.
Mas essas demandas pareciam um pouco “sem graça” para Lin Yue – o menor “banner” para modificar detalhes de texto, ou mudar o anúncio flutuante de “cancelamento gratuito” para “desconto de pontos”. “O gerente de produto muda isso, muda aquilo, fazemos testes A/B, mas os casos em que o efeito melhora são realmente raros.”
“Quanto menos crescimento um departamento tem, mais ele investe tudo em IA, sempre precisam encontrar uma nova história para contar”, disse Cang Shu. Ele já trabalhou tanto no negócio de delivery quanto no de drones, e pela sua experiência pessoal, a atmosfera de competição por IA no primeiro é muito mais intensa que no segundo.
Um engenheiro de Infra que acabou de passar por uma grande demissão na Meta disse ao 36 Kr que, depois de aprender a extrair o máximo da IA, ele e seus colegas agora querem fazer coisas que antes não tinham tempo. Mas agora que um grande número de pessoas saiu, os colegas que ficaram começaram a cortar trabalhos menos necessários.
A realidade diante de todos é que os produtos estrela da era da internet móvel agora dificilmente conseguem impulsionar o crescimento substancialmente fazendo “mais trabalho”. Algumas empresas não só não crescem, como também estão perdendo sangue devido à intensa concorrência externa.
Em 2025, a guerra de delivery queimou 200 bilhões de yuans entre várias empresas, arrastando o lucro e o fluxo de caixa do Meituan para o pântano. Isso fez com que o Meituan, que já tinha baixo lucro por funcionário, entrasse primeiro no ciclo de demissões. Mas, por outro lado, o negócio do Meituan depende muito da execução offline, e o espaço para melhorar a eficiência com IA é relativamente pequeno em comparação com empresas mais digitalizadas. “Se até o Meituan pode reduzir pessoal através da IA, outras empresas certamente seguirão. É um indicador”, disse um funcionário do Meituan.
A Baidu, cujo negócio tradicional de vaca leiteira de publicidade está em declínio contínuo, e a Fliggy e Gaode, que estão marginalizadas há muito tempo na Alibaba e contribuem pouco, estão em situações semelhantes.
As demissões em negócios antigos são inevitáveis, então existem oportunidades de água viva?
Alguns gerentes, ao falar sobre demissões, dizem aos funcionários: “A empresa também está fazendo IA agora, tentem encontrar projetos que possam fazer.” Um funcionário do Meituan disse ao 36 Kr. Recentemente, o Meituan core local business criou um novo departamento de Transformação de IA, cuja função principal é explorar o uso de IA para organizar processos internos do negócio; além disso, muitos executivos de alto e médio escalão também estão liderando pessoalmente projetos relacionados à IA.
Um gerente de produto da ByteDance, Wang Yue, disse ao 36 Kr que está empreendendo internamente, fazendo um produto de eficiência de IA voltado para clientes B2B. “A empresa incentiva todos a fazer essa exploração”. No início do projeto, eles não apenas eliminaram ativamente as funções de “design” e “teste”, mas também enfatizaram ao comitê de avaliação que este produto economizará quantos custos de mão de obra no futuro. Outro colega de Wang Yue está desenvolvendo um produto Agent de atendimento ao cliente com IA, cujo OKR para 2026 é “ajudar a empresa a demitir xx% dos atendentes”.
Atualmente, esses projetos estão sendo realizados por mais de dez ou dezenas de pequenas equipes em cada grande empresa. “Às vezes, várias equipes fazem a mesma direção; quem se destacar, a empresa concentrará recursos para impulsioná-lo” – uma nova corrida de cavalos começou.
Além do foco dos negócios, a forma organizacional também está mudando, como eliminar mais gerentes intermediários.
A Tencent começou a adotar um sistema de projeto este ano, enfraquecendo os níveis de gestão e restaurando níveis profissionais para os responsáveis; o Meituan, durante a revisão de meio de ano, demitiu alguns L9 (nível de diretor de divisão) e recentemente eliminou completamente o nó X1 (anteriormente o nível mais baixo de gestão), reduzindo os níveis de gestão.
Vamos nos despedir do passado
Para onde a onda gigante da IA levará as pessoas, a maioria ainda não tem um “momento de iluminação”.
Antes do fim do período de carência de demissão, em meados de junho, Lin Yue já estava intensificando as entrevistas no Taobao, Kuaishou e ByteDance. Continuar a carreira de “programador de grande empresa” ainda é o caminho ideal que ele espera. Mas as ofertas dessas empresas ainda não chegaram como desejado. “É muito difícil”, disse Lin Yue.
“Encontrar um emprego é fácil, mas uma vez que você sai de uma grande empresa para uma média ou pequena, nunca mais poderá voltar para uma grande empresa.” Na mente de Lin Yue, abandonar a grande empresa significa, de certa forma, uma queda permanente, e ele não quer “se contentar com o segundo melhor”.
Alguns também deixaram de lado a “obsessão por grandes empresas”. Três dias depois de sair da Baidu, Li Chuan entrou sem intervalo em uma startup. Naturalmente, seu cargo passou de “engenheiro front-end” para “engenheiro full-stack”. O produto principal desta empresa é um AI Agent para escritório, e ainda lhe deram um aumento.
Embora todos digam que os tempos mudaram e que as habilidades dos programadores não são mais confiáveis, Li Chuan ainda tem algumas “aspirações técnicas”, esperando participar como técnico em um produto amado pelos usuários, e isso não precisa ser necessariamente em uma grande empresa.
Depois de sair da Alibaba, Jiang Ling entrou em uma montadora tradicional. O conteúdo do seu trabalho agora não precisa ser forçadamente associado à IA, ela não precisa mais se preocupar diariamente se “a tarefa de IA do chefe será concluída”, e claro, não precisa mais “performar desesperadamente”. O projeto mais recente que Jiang Ling está coordenando só será lançado em 30 de setembro. “Essas tarefas estão na minha zona de conforto, com tempo folgado, a pessoa realmente fica muito mais feliz mentalmente”.
Recentemente, toda vez que seu departamento abre vagas, “aparece um monte de gente da Alibaba para entrevistar, correndo feito loucos para a indústria manufatureira”.
Talvez, no final, apenas 10% dos programadores restem, mas Cang Shu não quer mais procurar trabalho em grandes empresas, “para competir até ser esses 10% desesperadores”.
Após ser demitido do Meituan em maio, ele decidiu firmemente seguir o caminho do empreendedorismo. Antes da onda de IA, ele já tentava fazer algo por conta própria como atividade paralela. Naquela época, apenas criando comunidades e vendendo algumas habilidades, ele já experimentou ganhar 100 mil yuans por mês.
Em março e abril deste ano, alguns “alunos” da comunidade de Cang Shu já estavam surfando na onda e se lançando em startups de IA, “abriram suas próprias empresas, contrataram muitas pessoas, e eu ainda estou aqui trabalhando duro, isso está certo?” Ele se perguntou.
Agora, o projeto empreendedor de Cang Shu é voltado para o exterior, desenvolvendo sistemas e produtos independentes em torno das necessidades de usuários com doenças raras. Ele também compartilha o progresso com os internautas em sua conta do Xiaohongshu “Cang Shu (versão sem salário mensal)” e nas redes sociais estrangeiras. Além do produto principal, ele também está desenvolvendo paralelamente vários produtos pequenos para manter o ritmo. “Uma ferramenta pequena leva no máximo três a quatro dias, sistemas complexos podem levar meio mês” – tudo muito mais rápido do que o ritmo normal de programação das grandes empresas.
A IA talvez seja a alavanca intelectual mais forte da história da humanidade, pode ampliar a capacidade individual N vezes, pode apoiar a implementação da maioria dos produtos iniciais, e também pode fazer com que cada boa ideia seja rapidamente vista e precificada.
Nascido no ano 2000, Cang Shu disse que é uma pessoa destinada a empreender, mas se não fosse por essa demissão, ele poderia não ter agido agora. “A empresa me ajudou a tomar a decisão”.
“Não se apegue ao passado, siga em frente com paixão” – esta é a última frase da mensagem de despedida que o Meituan envia a cada funcionário que sai, e também é uma frase que muitos funcionários de grandes empresas mencionam ao sair. Nesta complexa transformação trazida pela IA, sair das grandes empresas ou permanecer nelas não pode mais continuar o caminho do passado.
Após um breve “quebrar”, não é deitar. Mudar de carreira ou empreender, aqueles que aceitam a mudança primeiro podem ver um mundo diferente.