Hoje vi um artigo da 36 Kr, recomendo que todos leiam. Embora tenha elementos de criar ansiedade e exageros, é inevitável reconhecer que esta é a realidade atual e continuará sendo por muito tempo. 2026 é apenas o primeiro passo.

Mesmo que você abrace a IA, pode ser eliminado por ela, e esse processo está sendo acelerado. Diante da IA, todos os cargos de colarinho branco não têm qualquer fosso protetor.
O texto original é o seguinte:
As primeiras pessoas de grandes empresas cortadas pela IA: altos salários, alto desempenho, alto cargo
“A empresa tem uma lista (de demissões) agora, e você está nela.” Em meados de maio, Lin Yue foi chamado à sala de reuniões 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 já circulavam rumores de demissões. Desde o início do ano, as grandes empresas de internet da China estão promovendo de forma agressiva competições de tokens, treinamentos, avaliações ocultas, etc., em torno do aumento de eficiência da IA, que estão por toda parte. Quando todos são arrastados para um movimento de "all in IA", "as demissões certamente acontecerão" é o consenso tácito de todos.
Mas, ao ficar na porta do RH, ele ainda teve um momento de colapso emocional: suas mãos começaram a tremer, hesitou por muito tempo, pensando em como começar, como ajustar sua expressão e comportamento. "Não quero mais passar por isso."
Lin Yue ganhava 25 mil yuans por mês, um ano atrás se formou na graduação e entrou na Ctrip como engenheiro de back-end — na época, era extremamente sortudo. O bônus de recrutamento em internet já não existe mais, a Ctrip recebeu milhares de currículos e contratou menos de 500 pessoas, mas ele entrou no departamento de hotéis, o mais lucrativo da empresa, responsável por escrever código para produtos comerciais.
Mas agora, um programador iniciante com apenas um ano de experiência e salário de 25 mil yuans, quem mais seria demitido senão ele? Primeiro, o custo de indenização é baixo; segundo, comparado a funcionários antigos que conhecem bem o negócio, os novatos tendem a ser menos eficientes no uso da IA. "Com experiência no negócio como base, os funcionários antigos sabem melhor o que querem fazer com a IA e quais impactos terá", disse Lin Yue.
A Universidade de Stanford, em um artigo intitulado "Canaries in the Coal Mine?", usa "canários" como metáfora para os jovens que acabaram de entrar no mercado de trabalho. A pesquisa mostra que, desde a popularização do ChatGPT em 2022, o emprego dos trabalhadores mais jovens caiu significativamente. 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 já foi uma famosa "fábrica de aposentadoria" na internet: programadores começavam 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 Lin Yue, logo após entrar, pegou a explosão da capacidade de IA Coding, que já havia se tornado uma iteração do app a cada semana, "trabalhando até as 22h30 todos os dias".
Mas essa aceleração não se deve a um crescimento explosivo do negócio, "mas sim porque, se não arrumarmos tarefas, nos tornaremos um departamento marginal, e departamentos marginais são cortados", disse Lin Yue à 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 demissão.
Em uma sexta-feira de maio, meia hora antes do trabalho, "o departamento de repente convocou uma reunião geral (all hands), o RH anunciou diretamente o resultado, informando a todos que isso estava acontecendo."
Antes de entrar no Meituan, Cang Shu era um recrutado SSP (Super Special Offer) da ByteDance, com alto salário, e acabou sendo o funcionário com o maior salário entre os colegas do mesmo nível no grupo. Após se mudar para o Meituan, quase todos os projetos principais do grupo foram colocados em suas mãos. Este ano deveria ser o ponto de promoção de Cang Shu.
Nesta onda de demissões, as barreiras de proteção de "alto desempenho" e "alto cargo" falharam. No grupo ao lado 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 todo "eliminado", "esse grupo existe nominalmente, mas na verdade não tem mais ninguém."
Quando Lin Yue soube que seria demitido, descobriu que os dois engenheiros de front-end com quem costumava se comunicar "tinham o avatar cinza há algum tempo"; um grande grupo de crescimento de usuários do Meituan, que originalmente tinha centenas de membros, agora tem apenas metade; os negócios de Gaode e Fliggy da Alibaba também estão em forte agitação.
"630" se tornou uma palavra quente nas redes sociais. É o final do primeiro trimestre em que a IA realmente entrou em grande escala no mercado de trabalho de internet na China. Do final de junho a meados de julho, é tanto o período habitual de substituição de funcionários em muitas empresas quanto o "último dia" geralmente definido nesta onda de demissões.
O Vale do Silício, como referência, já começou as demissões em massa. Em maio, a Meta anunciou a demissão de 8.000 pessoas e a transferência de 7.000 para o departamento de IA, tornando-se a mais instável entre as empresas de tecnologia do Vale do Silício. Executivos admitiram que "a moral da empresa está na mais baixa em quase 20 anos". Antes, a Amazon anunciou a demissão de 16.000 cargos de colarinho branco, direcionando os fundos economizados para a IA.
Antes da última onda de demissões em 2021, as grandes empresas de internet da China expandiam suas fronteiras de forma louca, criando um novo negócio após outro em alta densidade, recrutando rapidamente um grupo de pessoas e depois as eliminando rapidamente.
Mas a linha principal interna desta onda de demissões não é tão simples. O aumento de eficiência da IA, a falta de crescimento de negócios antigos grandes e pesados, ou o atolamento em competições, e a pressão de caixa para investir em novos negócios de IA, tudo isso se entrelaçou neste período. Muitos que foram notificados para sair também têm dificuldade em dizer qual fator é mais importante.
O autor de "Hassabis: O Cérebro de IA do Google" disse 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, modo de pensar e até nossa sobrevivência podem ser "destruídos". Há dez anos, em Seul, na Coreia do Sul, o AlphaGo causou a primeira destruição ao 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 para o barco, apontando para novos negócios como grandes modelos ou aplicações de IA. Mas se o novo negócio vai dar certo ou quando, ninguém sabe. Diante de negócios antigos que não crescem mais, as grandes empresas têm que ser mais decididas em aumentar a eficiência e, consequentemente, demitir, em todas as direções certas e incertas.
Quando Lin Yue contou a um amigo sobre sua demissão, foi consolado: "Não se preocupe, todos nós passaremos por isso um dia, só que o seu dia chegou mais cedo." Mas mais importante do que se consolar pode ser: depois de ser substituído pela IA e demitido por uma grande empresa, como as pessoas devem escolher e agir.
Alta administração ansiosa, gerência intermediária que aperta, base enlouquecida
"Antes, levávamos dois meses para fazer um demo de produto na ByteDance; agora, conseguimos em duas semanas." Um ex-gerente de produto da ByteDance, agora executivo de uma startup de IA, disse à 36 Kr: com ferramentas como Claud Code e Codex, sua equipe agora pode fazer um demo em 3 horas e completar a validação da ideia em uma semana.
"Um produto (gerente) é como um CEO." Ele disse que a estrutura organizacional pode ser drasticamente comprimida, a perda de informações é muito menor do que nas grandes empresas, alcançando uma perfeita "entropia negativa".
Quando as startups agem rapidamente com a ajuda da IA, as grandes empresas de internet, olhando para si mesmas, sentirão que são como gigantes lentos?
As declarações dos mais altos níveis das grandes empresas geralmente são um sinal.
Em março deste ano, o CEO do Meituan, Wang Xing, falou sobre sua opinião sobre a IA em uma reunião de executivos: "O impacto do AI Agent em mim é maior do que o do ChatGPT. A IA certamente criará uma produtividade imensa e também trará grandes mudanças para a organização e o modo de trabalho."
Pouco depois dessa reunião, o Meituan realizou uma reunião online em toda a empresa, focada em promover a instalação e uso do "Lagosta", incentivando todos os colegas a instalá-lo e a escrever tarefas diárias como Skills reutilizáveis.
Após a reunião, Chen Yujia, que trabalha em operações de comerciantes no negócio central local do Meituan, recebeu uma notificação para adicionar uma seção em seu relatório semanal, detalhando como ele usou IA para aumentar a eficiência e quais Skills poderiam ser promovidos para todo o grupo e departamento. "E então senti que todo mundo estava se esforçando loucamente para integrar a IA em seu trabalho."
Um dia em abril, um engenheiro de algoritmo da Alibaba recebeu, sem aviso prévio, um ranking de consumo de tokens do departamento do mês anterior. Ele estava no topo com 17 bilhões de tokens consumidos e foi publicamente elogiado. O líder do departamento disse que, a partir de agora, o KPI anual e as avaliações de promoção levariam esse ranking em consideração. Mas um mês depois, o novo ranking de consumo de tokens não chegou como esperado, "talvez o líder também tenha descoberto que esse tipo de ranking não é confiável."
Novas regras surgiram em seguida. O líder do departamento logo propôs que os funcionários precisassem enviar "relatórios horários" das 11h às 18h nos dias úteis, com o plugin do Agent registrando automaticamente o código e o conteúdo das conversas para gerar resumos de trabalho — isso significava que os funcionários não podiam modificar o conteúdo do relatório. No dia seguinte, o RH, quase em um debate acalorado, impediu o sistema absurdo do líder.
Coisas assim já não surpreendem mais. A ansiedade em relação à IA vinda dos níveis superiores é constantemente repassada, e a gerência intermediária aperta ainda mais, insinuando que esta é uma competição oculta de relatórios, uma corrida armamentista, uma competição de eliminação.
Embora não seja obrigatório que todos escrevam um Skill, o líder do departamento de Chen Yujia ainda monitora de perto o consumo de tokens 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 pode permitir que ninguém em sua equipe fique para trás nessa onda de IA." Às vezes, em jantares particulares após o trabalho, eles também sentem uma sensação de crise transmitida sutilmente pelo chefe, "é preciso usar a IA, senão, quando chegar a hora, não vou conseguir puxar vocês."
Um engenheiro de um produto de AI Coding da Alibaba disse à 36 Kr que alguns líderes de negócios do grupo solicitam à equipe de produto que aumente os pontos de rastreamento de dados "para que ele possa ver claramente a trajetória específica do uso de IA por cada membro da equipe todos os dias."
Alguns gerentes intermediários do Meituan, ao receberem as metas de demissão, chegam a apresentar uma lista mais agressiva e com maior proporção de demissões — menos pessoas e maior participação da IA equivalem diretamente a "resultados de gestão" na nova era.
Aumentar a eficiência com IA se tornou algo que qualquer negócio e função pode "tentar fazer". Mas sobre o que a IA realmente pode fazer e como implementá-la, uma longa lacuna sempre existe entre a base e a gerência — os chefes têm expectativas infinitamente boas sobre a IA, a base se esforça para realizá-las, mas nunca alcança o ideal, acabando por apenas "performar" de forma exausta.
Jiang Ling trabalha em operações de clientes no Grupo Taotian da Alibaba, sua função é alinhar ao máximo a demanda dos consumidores com a oferta dos comerciantes. Para ela, os chefes sempre "imaginam a IA como muito inteligente e simples."
Tomando como exemplo o cenário anormal comum no e-commerce de "explosão de pedidos", a alta administração espera, por meio de inspeção completa, encontrar todos os "produtos quentes" com antecedência. No entanto, a quantidade de produtos na plataforma em um dia é de dezenas de milhões, muito além da capacidade de mão de obra e tokens disponíveis. Assim, só é possível testar em pequena escala, selecionando centenas de milhares de produtos, e como a amostra é muito pequena, a taxa de acerto costuma ser baixa.
"Como funcionário, você não pode refutar a expectativa do chefe, entende?" Jiang Ling estava indignada e impotente.
Muitas vezes, Jiang Ling se sente como um burro, com um chicote atrás. "Cansar não é assustador; o assustador é não ter direção e feedback positivo. Você fica girando a mó, sem saber para onde vai."
"Você não pode tratar a IA como uma fonte de desejos." O CTO de uma empresa de IA disse à 36 Kr, resumindo que aumentar a eficiência com IA tem muitas precondições, a base são os dados, mas muitas empresas nem mesmo têm uma boa digitalização. Além disso, muitos gargalos nos processos estão nas "pessoas", que a IA sozinha não pode resolver.
"Cada geração tem sua própria 'construção civil'"
Os cargos de produto, operações, etc., nas grandes empresas sentem apenas uma ansiedade incerta, enquanto os programadores são os primeiros a aceitar o destino decretado.
Li Chuan, engenheiro de front-end da Baidu, ficou impressionado pela primeira vez com a capacidade da IA no início deste ano, ao usar o Claude Code. "Para uma demanda complexa semelhante, alguns grandes modelos nacionais podem precisar de cinco a seis rodadas de diálogo; com o Claude, duas ou três rodadas resolvem, e com melhor resultado."
A segunda vez que ficou impressionado com a IA foi em abril deste ano. A empresa chinesa de grandes modelos Zhipu lançou o modelo GLM-5.1, "primeiro, é barato; segundo, sua capacidade pode ser um substituto completo para o Claude Code."
Na época, Li Chuan percebeu que seu emprego estava ameaçado. Em maio, ele 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 47 bilhões de dólares, crescendo quatro a cinco vezes em seis meses; a Zhipu também ultrapassou um trilhão de yuans de valor de mercado recentemente.
Do outro lado, a rápida maturidade da capacidade de AI Coding tornou os programadores o grupo mais afetado nesta onda de demissões. "As equipes de produto e pesquisa são as primeiras a serem afetadas em cada empresa, especialmente cargos como desenvolvimento front-end e teste/desenvolvimento, que são facilmente considerados pelos chefes como não tendo mais valor." Disse um RH de uma empresa de internet à 36 Kr.
Em 2025, Li Chuan entrou na Baidu como recrutado de campus, tornando-se engenheiro de front-end. Um ano atrás, durante a entrevista de recrutamento de campus, a IA ainda atuava apenas como um mecanismo de busca, auxiliando na programação por meio de perguntas e respostas simples. O entrevistador não mencionou a IA em nenhum momento.
"Front-end" era o trabalho ideal de Li Chuan, porque é um trabalho que se vê e se obtém, onde a qualidade do código se reflete diretamente em cada detalhe da interface do produto. No Ano Novo, dizer à família "abra o aplicativo Baidu, aquela coisa lá em cima foi feita por mim" lhe dava uma sensação de realização e "significado do trabalho".
Durante anos, os programadores das grandes empresas foram claramente divididos em funções como algoritmo, front-end, back-end e teste. O front-end exige mais habilidades soft, como estética e interação, enquanto o back-end exige habilidades técnicas mais rigorosas. O nível salarial e a "cadeia alimentar" também estavam diretamente ligados ao "conteúdo técnico" — front-end era mais alto que teste, mas não tanto quanto engenheiros de algoritmo e back-end.
Em apenas um ano, tudo que Li Chuan conhecia mudou drasticamente. O trabalho de escrever e modificar código foi amplamente assumido pela IA, e as várias funções dos programadores também se confundiram. Até mesmo os gerentes de produto podem entrar na programação.
Um departamento de desenvolvimento da Alibaba, em maio deste ano, recebeu uma notificação do líder do departamento para pausar todas as demandas não urgentes. Cada equipe deveria desenvolver um Agent, e a partir de agora, para qualquer demanda de negócio, apenas os colegas de produto poderiam se conectar diretamente ao Agent. Os programadores só poderiam modificar o Agent, não o código. O líder também insinuou que, até outubro deste ano, as equipes com melhor desempenho substituiriam as equipes com pior desempenho na manutenção do Agent.
A equipe técnica do CSIG da Tencent desenvolveu uma pipeline para consertar bugs no aplicativo da empresa — a IA conserta os bugs, e os programadores só precisam verificar após a correção e clicar no botão "confirmar" para integrar o código. Atualmente, a taxa de precisão de correção chega a 50%.
Em maio, a Alibaba estabeleceu internamente um grupo de full-stack, transformando engenheiros de front-end, back-end e teste em "engenheiros full-stack", tornando-se "superindivíduos". A partir de junho, o Meituan também está promovendo a fusão do desenvolvimento front-end e back-end.
Teoricamente, tornar-se full-stack é viável, mas na prática, é um processo doloroso que tira uma camada de pele.
Han Zhi, que de repente foi transformado em engenheiro full-stack, não teve muito 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." Ultimamente, sua intensidade de trabalho está no máximo, e às 21h, ela 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 consumirem tokens, eliminando gradualmente a "programação antiga".
No pico, os membros da equipe do CSIG da Tencent desfrutavam de uma cota mensal de tokens de 2.000 dólares. Se a demanda fosse razoável e houvesse produção de código correspondente, eles podiam solicitar o dobro da cota. O uso de tokens também era incorporado às avaliações. "Quando seu uso é muito baixo, seu líder pergunta por quê." Portanto, algumas pessoas emprestam sua cota não utilizada a outras.
Por muitos anos, programadores de grandes empresas significavam altos salários e prestígio. Eles eram a base das empresas de internet. O "espírito do programador" envolvia código aberto e compartilhamento, simplicidade e elegância do código, resultados puros sem ruído, e a emoção de ver caracteres dançando na tela.
Mas os tempos mudaram. Quase todos os programadores entrevistados disseram à 36 Kr a mesma sensação: "Sem IA, não consigo trabalhar. Se a IA 'cair', prefiro gastar muito tempo procurando um novo plano de codificação a ler e modificar o código eu mesmo." Falar do "espírito do programador" também parece fora de moda.
Li Chuan disse que a cultura de um bom programador no passado era aprender e iterar, porque as linguagens de programação mudaram nas últimas décadas, e quem não aprendesse ficaria para trás. Ele e seus amigos iam a cafeterias nos fins de semana para estudar novas tecnologias, algo comum. "Esse grupo já é bastante competitivo." Mas a velocidade assustadora de iteração da IA deixou todos sem palavras.
"Se o AI Coding tivesse parado no nível de 2025, seria ótimo, nivelando minhas habilidades técnicas com as de pessoas com sete ou oito anos de experiência, sem realmente substituir as pessoas, deixando muitas coisas além da 'caixa de diálogo' para fazer." Suspirou Lin Yue. Mas a tecnologia não para por ninguém. Agora ele não tem dúvidas de que a extinção dos programadores já está em andamento, "como os tecelões após a invenção do tear mecânico".
O crescimento antigo acabou, uma nova corrida de cavalos começa
Quando a tecnologia injeta uma alavanca de eficiência de múltiplas vezes em uma empresa, o que acontece em seguida é geralmente 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 à 36 Kr. "Demorou para treinar esses programadores que têm um profundo conhecimento do setor e dos métodos de desenvolvimento; cada um é um tesouro para a empresa. Quando o AI Coding aumenta a eficiência da programação em 5 vezes, o que ele precisa fazer não é demitir 4/5 das pessoas, mas expandir o negócio em 5 vezes."
Essa é uma aspiração bonita, mas a questão é: ainda há tantos incrementos no mercado?
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 aplicativo, sempre tinha que esperar pelo agendamento. Agora, as demandas do negócio se acumulam cada vez mais rápido, independentemente de viabilidade ou importância, pedindo para a equipe de desenvolvimento "tentar fazer primeiro".
Mas essas demandas, para Lin Yue, eram um pouco "descartáveis" — o menor "banner" para modificar um detalhe de texto, ou transformar o anúncio flutuante de "cancelamento gratuito" para "desconto por pontos". "O gerente de produto muda isso e aquilo, fazemos testes A/B, e as chances de melhoria não são muitas."
"Quanto menos crescimento um departamento tem, mais ele aposta tudo na IA, sempre precisa encontrar novas histórias para contar." Disse Cang Shu. Ele já trabalhou tanto no serviço de delivery quanto no de drones; pela sua experiência, a atmosfera de competição por IA no primeiro é muito mais intensa do que no segundo.
Um engenheiro de Infra que acabou de passar por demissões em massa na Meta disse à 36 Kr que, depois de aprender a extrair o máximo da IA, ele e seus colegas agora "querem fazer tudo que não tinham tempo antes". Mas agora que um grande número de pessoas saiu, os colegas restantes começaram a cortar trabalhos de baixa necessidade.
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 dessas empresas não só não crescem, como também estão perdendo sangue devido à intensa competição externa.
Em 2025, a guerra de delivery queimou 200 bilhões de yuans em várias empresas, arrastando o lucro e o fluxo de caixa do Meituan para o atoleiro, fazendo com que o Meituan, que já tinha baixo lucro por funcionário, entre primeiro no ciclo de demissões. Mas, por outro lado, o negócio do Meituan depende fortemente da execução offline, e o espaço para aumentar a eficiência com IA é relativamente pequeno em comparação com empresas com maior digitalização. "Se até o Meituan pode reduzir funcionários aumentando a eficiência com IA, outras empresas certamente seguirão. É um termômetro." Disse um funcionário do Meituan.
A Baidu, cuja publicidade, o tradicional negócio de vaca leiteira, continua encolhendo, e o Fliggy e o Gaode, que estão marginalizados há muito tempo e contribuem pouco dentro da Alibaba, estão em situações semelhantes.
As demissões nos negócios antigos são inevitáveis, então existem oportunidades de "água viva"?
Alguns gerentes, ao falar sobre demissões, dizem aos funcionários: "A empresa também está investindo em IA agora, tente encontrar projetos em que você possa se envolver." Um funcionário do Meituan disse à 36 Kr. Recentemente, o negócio central local do Meituan criou um novo departamento de Transformação de IA, cuja principal função é explorar o uso de IA para organizar processos internos do negócio. Além disso, muitos executivos de alto escalão estão liderando pessoalmente projetos relacionados à IA.
Wang Yue, um gerente de produto da ByteDance, disse à 36 Kr que está empreendendo internamente, criando um produto de aumento de eficiência com IA voltado para clientes B2B. "A empresa incentiva as pessoas a fazerem essas explorações." No início do projeto, eles não apenas eliminaram voluntariamente as funções de "design" e "teste", mas também enfatizaram ao comitê de revisão 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 de IA, cujo OKR para 2026 é "ajudar a empresa a demitir xx% dos atendentes".
Atualmente, em cada grande empresa, há dezenas de pequenas equipes trabalhando em projetos como esse. "Às vezes, várias equipes trabalham na mesma direção; quem se destacar, a empresa concentra recursos para impulsioná-lo." — Uma nova corrida de cavalos começou.
Além do foco do negócio, a estrutura organizacional também está mudando, como a eliminação de mais gerentes intermediários.
A Tencent começou a implementar um sistema de projetos este ano, enfraquecendo os níveis gerenciais e restaurando os níveis profissionais dos líderes. O Meituan, durante a avaliação de meio de ano, demitiu alguns funcionários de nível L9 (diretor de divisão) e recentemente eliminou completamente o nó X1 (anteriormente o nível gerencial mais baixo), reduzindo os níveis de gestão.
Digamos adeus ao passado
Para onde a onda gigante da IA levará as pessoas, a maioria ainda não teve um "momento de iluminação".
No meio de junho, antes do fim do período de carência da demissão, Lin Yue já estava avançando intensamente com entrevistas no Taobao, Kuaishou e ByteDance. Continuar a carreira de "programador de grande empresa" ainda era o caminho ideal que ele esperava internamente. Mas as ofertas dessas empresas ainda não chegaram como esperado. "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." Para Lin Yue, abandonar a grande empresa significa, de certa forma, uma queda permanente, e ele não quer "aceitar o que é inferior".
Também há quem deixou de lado a "obsessão por grande empresa". Três dias após se demitir da Baidu, Li Chuan entrou em uma startup sem intervalo. Naturalmente, seu cargo passou de "engenheiro front-end" para "engenheiro full-stack". O principal produto desta empresa é um Agent de IA para escritórios, e ainda lhe deram um aumento salarial.
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, de 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. Seu trabalho atual 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 loucamente". Recentemente, um projeto pelo qual Jiang Ling é responsável será lançado apenas em 30 de setembro. "Essas tarefas estão na minha zona de conforto, com tempo suficiente, a pessoa realmente se sente muito mais feliz."
Recentemente, sempre que seu departamento publica vagas, "aparece um monte de gente da Alibaba para fazer entrevistas, correndo loucamente para a indústria manufatureira."
Talvez, no final, apenas 10% dos programadores permaneçam, mas Cang Shu não quer mais procurar emprego em grandes empresas. "Ir competir para ser esse desesperador 10%."
Depois de ser demitido pelo Meituan em maio, ele decidiu firmemente empreender. Antes da onda de IA, ele já tentava fazer algo por conta própria como atividade secundária. Naquela época, apenas criando comunidades e vendendo algumas habilidades, ele já experimentou a sensação de ganhar 100 mil yuans por mês.
Em março e abril deste ano, alguns "alunos" da comunidade de Cang Shu já estavam aproveitando a onda para empreender em IA, "abrindo suas próprias empresas, contratando muitas pessoas, e eu ainda estava 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 seu progresso no Xiaohongshu (conta "Cang Shu (versão sem salário)") e em redes sociais estrangeiras. Além do produto principal, ele também desenvolve paralelamente alguns pequenos produtos para manter o ritmo. "Uma ferramenta pequena leva no máximo três a quatro dias; um sistema complexo pode levar meio mês." — Tudo muito mais rápido que o ritmo normal das grandes empresas.
A IA é talvez o maior alavanca intelectual da história da humanidade. Ela pode ampliar a capacidade individual em N vezes, suportar o lançamento da maioria dos produtos iniciantes e permitir que cada boa ideia seja rapidamente vista e precificada.
Cang Shu, nascido em 2000, diz que é alguém destinado a empreender, mas se não fosse por essa demissão, ele poderia não ter agido agora. "A empresa me ajudou a decidir."
"Não se apegue ao passado, avance com paixão" — esta é a última frase na mensagem de despedida que o Meituan envia a cada funcionário que sai, e também é uma frase mencionada por muitos funcionários de grandes empresas ao sair. Nesta complexa mudança trazida pela IA, sair ou ficar em grandes empresas não permitirá mais a continuação do caminho anterior.
Depois de um breve "quebrar", não é deitar. Seja mudando de carreira ou empreendendo, aqueles que aceitam a mudança primeiro podem ver um mundo diferente.