Hoje vi um artigo do 36 Kr, recomendo que todos leiam. Embora tenha elementos de criar ansiedade e exagero, é inevitável reconhecer que esta é a realidade atual e por muito tempo no futuro, e 2026 é apenas o primeiro passo.

Mesmo que abraces a IA, podes ser eliminado por ela, e este processo está a acelerar-se. Perante a IA, nenhum cargo de colarinho-branco tem qualquer fosso defensivo.
Segue-se o texto original:
Os primeiros a serem cortados pela IA nas grandes empresas: salários altos, desempenho elevado, cargos altos
"A empresa tem uma lista (de redução de pessoal) e tu estás nela." Num dia de meados de maio, Lin Yue foi chamado pelo chefe de equipa para a sala de reuniões, que foi direto ao assunto.
A primeira reação de Lin Yue foi calma, ele já esperava. Já em março e abril deste ano, corriam rumores dentro de algumas empresas de internet sobre despedimentos. Desde o início do ano, as grandes empresas de internet chinesas têm estado a realizar competições de tokens, workshops e avaliações ocultas, tudo em torno da eficiência da IA. Quando todos são arrastados para um movimento de "all in IA", "os despedimentos vão acontecer" é um consenso tácito entre todos.
Mas quando estava à porta dos RH, teve um momento de colapso emocional: as mãos começaram a tremer, hesitou por muito tempo, a pensar como começar, como ajustar a sua postura e expressão. "Nunca mais quero passar por isto."
Lin Yue ganhava 25 000 yuans por mês, licenciou-se há um ano e entrou na Ctrip como engenheiro backend — na altura, parecia extremamente sortudo. O bónus da contratação na internet já não existia, a Ctrip recebeu milhares de currículos mas admitiu menos de 500 pessoas, mas ele entrou no departamento de hotelaria, o mais lucrativo da empresa, a escrever código para produtos comerciais.
Mas agora, um programador júnior com 25 000 yuans por mês e apenas um ano de experiência, quem mais seria despedido senão ele? Primeiro, o custo de indemnização é baixo; segundo, comparado com funcionários antigos que conhecem bem o negócio, os novatos usam a IA de forma menos eficiente. "Com experiência no negócio, os funcionários antigos sabem melhor o que querem fazer com a IA e qual o impacto", disse Lin Yue.
A Universidade de Stanford, num artigo intitulado "Canaries in the Coal Mine?" (Canários na Mina de Carvão?), usou "canários" como metáfora para os jovens que entram no mercado de trabalho. O estudo mostra que, desde a popularização do ChatGPT em 2022, o emprego dos trabalhadores mais jovens caiu significativamente; até setembro de 2025, o emprego de programadores de software entre os 22 e 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 "fábrica de reforma na internet": os programadores começavam às 10:30, almoço de duas horas, saíam às 19:00 em ponto, e a aplicação principal tinha uma iteração a cada duas semanas. Mas pouco depois de Lin Yue entrar, deu-se a grande explosão da capacidade de IA para programação, e já estavam a fazer iterações semanais na aplicação, "trabalhando até às 22:30 todos os dias".
Mas esta aceleração não se devia a um crescimento explosivo do negócio, "mas sim porque se não arranjássemos coisas para fazer, tornar-nos-íamos um departamento periférico, e departamentos periféricos são cortados", disse Lin Yue ao 36 Kr. No final, ele não escapou ao destino de ser "cortado".
No entanto, o "corte" também pode ser indiscriminado.
Cang Shu nunca imaginou que seria um dos primeiros na lista de despedimentos.
Numa sexta-feira de maio, meia hora antes do trabalho, "o departamento organizou de repente uma reunião geral e os RH anunciaram diretamente os resultados, dizendo a todos que isto estava a acontecer".
Antes de entrar no Meituan, Cang Shu era um recruta SSP (Super Special Offer) na ByteDance, com um 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 da equipa foram entregues nas suas mãos; este ano seria o ponto de progressão na carreira para Cang Shu.
Nesta vaga de despedimentos, as proteções de "bom desempenho" e "cargos altos" deixaram de funcionar. Na equipa ao lado da de Cang Shu, dois funcionários despedidos tinham obtido classificações de desempenho "acima do esperado" no ano passado. No final, a equipa de Cang Shu foi quase toda "eliminada"; "a equipa ainda existe nominalmente, mas na prática já não tem ninguém."
Quando Lin Yue soube que ia ser despedido, reparou que os dois engenheiros frontend com quem costumava comunicar "já tinham o avatar cinzento, sem saber quando"; um grande grupo de crescimento de utilizadores no Meituan, que antes tinha centenas de membros, agora só tinha cerca de metade; os negócios da Alibaba, como AutoNavi e Fliggy, também estavam em forte turbulência.
"630" tornou-se uma palavra quente nas redes sociais. É o primeiro trimestre em que a IA realmente entrou em grande escala no ambiente de trabalho da internet na China. Do final de junho a meados de julho, é tanto o período habitual para a substituição de pessoal em muitas empresas como a "data de fim" geralmente definida nesta vaga de despedimentos.
O Vale do Silício, como indicador, já começou os despedimentos, caracterizados por serem em grande escala e em lotes. Em maio, a Meta anunciou o despedimento de 8000 pessoas, com 7000 transferidas para o departamento de IA, tornando-se a empresa tecnológica mais instável do Vale do Silício; os executivos admitiram que "a moral da empresa está no nível mais baixo em 20 anos"; mais cedo, a Amazon anunciou o despedimento de 16 000 funcionários de colarinho-branco, redirecionando os fundos poupados para a IA.
Antes da vaga de despedimentos anterior em 2021, as grandes empresas de internet chinesas expandiam agressivamente as suas fronteiras, criando novos negócios em alta densidade, e um grupo de pessoas era rapidamente recrutado e depois rapidamente descartado.
Mas a linha interna desta vaga de despedimentos não é tão simples. A eficiência da IA, o crescimento fraco de negócios antigos grandes e pesados ou presos em competição, e a pressão de caixa dos investimentos em novos negócios de IA, tudo se entrelaçou neste período. Muitos que foram notificados para sair também têm dificuldade em dizer qual destes fatores é mais importante.
O autor de "Hassabis: O Cérebro da IA do Google" disse que, tal como Oppenheimer criou a bomba atómica mas não conseguiu controlar o seu uso, os cientistas em busca da verdade são também "destruidores de tudo": o nosso trabalho, modo de pensar, e até a nossa sobrevivência, podem ser "destruídos". Há dez anos, em Seul, na Coreia do Sul, o AlphaGo trouxe a primeira destruição ao jogador humano Lee Sedol. Dez anos depois, do Vale do Silício a Pequim, essa destruição está a espalhar-se novamente.
Para as grandes empresas, a IA é um bilhete para novos negócios como grandes modelos ou aplicações de IA. Mas ninguém pode dizer com certeza se os novos negócios vão vingar ou quando. Perante negócios antigos que já não crescem, as grandes empresas têm de ser mais determinadas em aumentar a eficiência e, consequentemente, despedir, em todas as direções certas e incertas.
Quando Lin Yue se queixou a um amigo sobre o despedimento, foi consolado: "Não faz mal, todos nós vamos passar por isto, só que o teu dia chegou mais cedo." Mas o mais importante do que o auto-conforto pode ser: depois de ser substituído pela IA e despedido por uma grande empresa, como as pessoas devem escolher e agir.
Executivos ansiosos, gestores intermédios que apertam, e trabalhadores de base que enlouquecem
"Antes, demorávamos dois meses a fazer um demo de produto na ByteDance; agora, conseguimos fazê-lo em duas semanas", disse um antigo gestor de produto da ByteDance, agora executivo de uma startup de IA, ao 36 Kr. Com ferramentas como Claude Code e Codex, a sua equipa pode agora fazer um demo em três horas e validar ideias numa semana.
"Um gestor de produto é como um CEO", disse ele. A estrutura organizacional pode ser drasticamente comprimida, e a perda de transmissão de informação é muito menor do que nas grandes empresas, uma "redução de entropia" perfeita.
Quando as startups agem rapidamente com a ajuda da IA, as grandes empresas de internet, ao olharem para si mesmas, sentem-se como gigantes lentos?
As declarações dos mais altos executivos das grandes empresas são muitas vezes um sinal.
Em março deste ano, o CEO do Meituan, Wang Xing, falou sobre a sua visão da IA numa reunião de executivos: "O impacto do AI Agent em mim é maior do que o do ChatGPT. A IA irá inevitavelmente criar uma produtividade enorme e também trará grandes mudanças na organização e no modo de trabalho."
Pouco depois dessa reunião, o Meituan organizou uma reunião online em toda a empresa, centrada na promoção da instalação e uso de "Lagosta", encorajando todos os colegas a instalá-lo e a escrever o máximo possível do trabalho diário em Skills reutilizáveis.
Após a reunião, Chen Yujia, que trabalha em operações de comerciantes no negócio local central do Meituan, recebeu uma notificação para adicionar uma secção no seu relatório semanal, indicando como usou a IA para aumentar a eficiência e que Skills podiam ser partilhados com toda a equipa e departamento. "E então senti que todos estavam a tentar integrar a IA no seu trabalho."
Num dia de abril, um engenheiro de algoritmos da Alibaba recebeu inesperadamente a tabela de consumo de tokens do seu departamento do mês anterior. Ele estava em primeiro lugar com 17 mil milhões de tokens consumidos, sendo publicamente elogiado. O chefe do departamento disse que, daí em diante, os KPIs anuais e as avaliações de promoção passariam a referir-se a esta classificação. Mas um mês depois, a nova tabela de classificação não apareceu como esperado; "talvez o chefe também tenha percebido que este método de classificação não era fiável."
Novas regras surgiram rapidamente. O líder do departamento logo propôs que os funcionários carregassem "relatórios horários" das 11:00 às 18:00 nos dias úteis, com um plugin no Agent a registar automaticamente o código e o conteúdo das conversas para gerar um resumo — o que significava que os funcionários não podiam modificar o conteúdo dos seus relatórios. No dia seguinte, os RH, quase a discutir, impediram o sistema absurdo do líder.
Coisas assim já não surpreendem ninguém. A ansiedade em relação à IA vinda dos altos executivos é transmitida para baixo, e os gestores intermédios apertam cada vez mais, insinuando aos subordinados que esta é uma competição oculta de relatórios, de armamento e de eliminação.
Embora não obrigasse todos a escreverem Skills, o chefe de departamento de Chen Yujia continuava a monitorizar de perto o consumo de tokens de cada subordinado, perguntando regularmente sobre os detalhes; "ele também não sabe ao certo o que a IA pode fazer, mas diz que não permite que ninguém na sua equipa fique para trás nesta vaga de IA." Às vezes, em jantares privados depois do trabalho, o chefe transmitia subtilmente uma sensação de crise: "Têm mesmo de usar a IA, senão, quando quiser dar-vos uma mão, já não consigo."
Um engenheiro de um produto de IA para programação na Alibaba disse ao 36 Kr que os chefes de alguns negócios do grupo pediram à equipa de produto para adicionar pontos de dados, "para que ele possa ver claramente a trajetória diária de uso da IA pelos membros da equipa."
Alguns gestores intermédios do Meituan, depois de receberem metas de despedimento, chegavam a apresentar uma lista mais agressiva, com uma percentagem maior de cortes — menos pessoas e maior uso de IA equivaliam diretamente, de certa forma, a "resultados de gestão" na nova era.
A eficiência da IA tornou-se algo que qualquer negócio ou função pode "tentar fazer". Mas sobre o que a IA realmente pode fazer e como implementá-la, uma longa lacuna permanece entre os trabalhadores de base e a gestão — os chefes de todos os níveis têm expectativas infinitamente boas em relação à IA, enquanto os trabalhadores de base lutam para as realizar, mas nunca alcançam essa visão, acabando por "representar" exaustivamente.
Jiang Ling trabalha em operações de clientes no grupo Taotian da Alibaba, tentando alinhar as necessidades dos consumidores com a oferta dos comerciantes. Na sua opinião, os chefes "pensam sempre que a IA é muito inteligente e simples".
Tomando o cenário comum de "explosão de encomendas" no comércio eletrónico, a alta gestão espera usar inspeção em grande escala para identificar antecipadamente todos os "produtos populares". No entanto, a plataforma tem dezenas de milhões de produtos por dia, muito mais do que a capacidade humana e de tokens disponível, pelo que só podem testar em pequena escala, selecionando centenas de milhares de produtos; como a amostra é pequena, a taxa de acerto é muitas vezes muito baixa.
"Como funcionário, não podes contestar as expectativas do chefe, percebes?" disse Jiang Ling, frustrada e impotente.
Muitas vezes, Jiang Ling sente-se como um burro, com um chicote atrás. "O cansativo não é assustador; o pior é não ter direção nem feedback positivo. Tu apenas andas à roda, sem saber para onde vais."
"Não podes tratar a IA como uma fonte de desejos", resumiu um CTO de uma empresa de IA ao 36 Kr. A eficiência da IA tem muitos pré-requisitos, e a base são os dados, mas muitas empresas nem sequer têm a digitalização bem feita; além disso, muitos bloqueios nos processos estão nas "pessoas", que a IA sozinha não consegue resolver.
"Cada geração tem a sua própria construção civil"
Os cargos de produto, operações e outros nas grandes empresas ainda sentem uma ansiedade incerta, mas os programadores são os primeiros a aceitar o destino anunciado.
Li Chuan, engenheiro frontend na Baidu, ficou surpreendido pela primeira vez com a capacidade da IA no início deste ano, ao usar o Claude Code. "Para a mesma exigência complexa, alguns grandes modelos nacionais podem precisar de cinco a seis rondas de diálogo; com o Claude, duas ou três rondas resolvem o problema, e com melhor qualidade."
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, a sua capacidade pode substituir perfeitamente o Claude Code."
Naquele momento, Li Chuan percebeu que o seu emprego estava em risco. Em maio, ele apareceu na "lista".
Como dois lados da mesma moeda, um lado é que, em maio de 2026, a empresa-mãe do Claude Code, Anthropic, já tinha alcançado cerca de 47 mil milhões de dólares de receita anualizada (ARR), crescendo quatro a cinco vezes em meio ano; a Zhipu também atingiu recentemente um valor de mercado de biliões.
O outro lado é o rápido amadurecimento da capacidade de programação de IA, tornando os programadores o grupo mais afetado nesta vaga de despedimentos. "Os primeiros a ser afetados em cada empresa são quase sempre as equipas de produto e investigação, especialmente funções como desenvolvimento frontend e testes de desenvolvimento, que são frequentemente consideradas pelos chefes como tendo menos valor." disse um RH de uma empresa de internet ao 36 Kr.
Em 2025, Li Chuan entrou na Baidu como recruta e tornou-se engenheiro frontend. Quando participou nas entrevistas de recrutamento um ano antes, a IA ainda era apenas um motor de busca, ajudando na programação através de perguntas e respostas simples; o entrevistador nunca mencionou a IA.
"Frontend" era a carreira ideal para Li Chuan, porque é um trabalho de "o que vês é o que obténs"; a qualidade do código reflete-se diretamente em cada detalhe da interface do produto. Todos os anos, no Ano Novo, dizer à família "abre a aplicação da Baidu, aquilo ali fui eu que fiz" dava-lhe uma sensação de realização e "significado do trabalho".
Durante anos, os programadores das grandes empresas foram claramente divididos em funções como algoritmos, frontend, backend e testes. O frontend exigia mais competências subjetivas como estética e interação, enquanto o backend exigia mais competências técnicas rigorosas. O nível salarial e a "hierarquia de prestígio" desta profissão estavam diretamente ligados ao "conteúdo técnico" — o frontend era mais bem pago que os testes, mas menos que os engenheiros de algoritmos e backend.
Apenas um ano depois, tudo o que Li Chuan conhecia tinha mudado radicalmente. O trabalho de escrever e modificar código foi amplamente assumido pela IA, e várias funções dos programadores também viram os seus limites esbatidos. Até os gestores de produto podiam entrar na porta da programação.
Num departamento de desenvolvimento da Alibaba, em maio deste ano, o chefe notificou todos para suspenderem todas as necessidades não urgentes; cada equipa deveria desenvolver um Agent, e a partir de então, qualquer necessidade de negócio seria tratada diretamente pelos colegas de produto com o Agent. Os programadores só podiam modificar o Agent, não podiam tocar no código. O chefe insinuou ainda que, até outubro deste ano, as equipas com melhor desempenho substituiriam as piores na manutenção do Agent.
A equipa técnica do CSIG da Tencent desenvolveu uma linha de produção para corrigir bugs na aplicação da empresa — a IA corrigia os bugs, e os programadores só precisavam de verificar após a correção e clicar no botão "confirmar" para integrar o código; a taxa de precisão das correções chegava atualmente a 50%.
A Alibaba criou internamente, em maio, uma série de equipas full-stack, fazendo com que os engenheiros frontend, backend e de testes se tornassem "engenheiros full-stack", "indivíduos super". A partir de junho, o Meituan também promoveu internamente a fusão do desenvolvimento frontend e backend.
Tornar-se "full-stack" é teoricamente viável, mas na prática é um processo doloroso, como arrancar a pele.
Han Zhi, que de repente se tornou engenheiro full-stack, não teve tempo para aprender; começou rapidamente o seu primeiro projeto full-stack, que incluía desenvolvimento frontend, backend e testes, tudo por ela. "Agora, todas as minhas necessidades são 'invertidas', com prazos definidos para lançamento." Ela tem trabalhado ao máximo, e às 21:00 ainda não terminou o trabalho. "Estou tão cansada."
Mas a tendência geral é inevitável. Do final do ano passado ao início deste ano, várias das principais empresas chinesas gastaram o máximo possível para incentivar os programadores a consumir tokens, eliminando gradualmente a "programação antiga".
No pico, os membros da equipa do CSIG da Tencent tinham um limite de 2000 dólares por mês em tokens; se a justificação fosse razoável e houvesse produção de código correspondente, podiam pedir para duplicar o limite. O uso de tokens também foi integrado nas avaliações; "quando o teu uso é baixo, o teu líder pergunta porquê." Por isso, algumas pessoas emprestavam os seus tokens não utilizados a outros.
Durante anos, ser programador numa grande empresa significava salário alto e prestígio. Eles eram a base das empresas de internet; o "espírito do programador" incluía código aberto e partilha, simplicidade e elegância do código, meritocracia sem ruído e a excitação de ver caracteres a dançar no ecrã.
Mas os tempos mudaram. Quase todos os programadores entrevistados disseram ao 36 Kr a mesma coisa: "Não consigo trabalhar sem a IA; se a IA 'falhar', prefiro gastar muito tempo à procura de um novo plano de programação do que olhar para o código e modificá-lo" — falar do chamado "espírito do programador" tornou-se inadequado.
Li Chuan disse que a antiga formação de um bom programador era aprender e iterar, porque nas últimas décadas a linguagem de programação tem mudado constantemente; se não aprendesses, não acompanhavas a vanguarda. Ele e os seus amigos iam frequentemente a cafés ao fim de semana estudar novas tecnologias; "este grupo já é bastante competitivo." Mas a velocidade aterrorizante de iteração da IA deixou as pessoas sem palavras.
"Tomara que a programação por IA ficasse ao nível de 2025, nivelando as capacidades técnicas de pessoas com um ou dois anos de experiência e de pessoas com sete ou oito anos, mas sem realmente substituir as pessoas, deixando muito para fazer fora da 'caixa de diálogo'." suspirou Lin Yue. Mas a tecnologia não para para ninguém; agora ele não duvida que o desaparecimento dos programadores já está em curso, "como os tecelões após a invenção da máquina de fiar Jenny."
O crescimento antigo desapareceu, uma nova corrida de cavalos começa
Quando a tecnologia injeta uma alavanca de eficiência múltipla na produtividade de uma empresa, o que se segue são geralmente duas coisas — as mesmas pessoas fazem mais trabalho, ou uma empresa já não precisa de tantas pessoas.
"Nós não despedimos ninguém", disse o CEO de uma empresa de software ao 36 Kr. "Demorámos a 'treinar' estes programadores com conhecimento da indústria e métodos de desenvolvimento, cada um é um tesouro da empresa. Quando a programação por IA aumenta a eficiência em cinco vezes, o que ele quer fazer não é despedir quatro quintos das pessoas, mas sim expandir o negócio em cinco vezes."
Esta intenção é certamente boa, mas a questão é: há tanto incremento no mercado?
Antes de ser despedido, Lin Yue experimentou brevemente a "sensação de libertação" de escrever código com IA, mas rapidamente se tornou ainda mais ocupado. Antes, quando o negócio precisava de iterações nos detalhes da aplicação, tinha de esperar pelo agendamento. Agora, as necessidades do negócio acumulam-se cada vez mais rápido, independentemente de serem viáveis ou importantes, a equipa de desenvolvimento é instruída a "fazer primeiro e testar depois."
Mas Lin Yue achava que estas necessidades eram algo "inúteis" — a mais pequena alteração no texto de um banner, ou mudar um anúncio flutuante de "cancelar gratuitamente" para "desconto por pontos". "O gestor de produto muda isto e aquilo, fazemos testes A/B, e raramente a alteração melhora realmente os resultados."
"Quanto menos crescimento tem um departamento, mais 'all in IA' se torna; tem de se arranjar uma nova história para contar", disse Cang Shu. Ele já trabalhou tanto no negócio de entregas como no de drones, e com a sua experiência pessoal, a atmosfera de 'all in IA' no primeiro é muito mais intensa do que no segundo.
Um engenheiro de infraestruturas que passou por um grande despedimento na Meta disse ao 36 Kr que, depois de aprender a espremer a IA, ele e os seus colegas começaram a fazer coisas que antes não tinham tempo. "Agora, tudo o que queremos fazer, fazemos." Mas depois de tantas pessoas saírem, os colegas que ficaram voltaram a cortar o trabalho menos necessário.
A realidade que todos enfrentam é que os produtos emblemáticos da era da internet móvel dificilmente conseguem agora aumentar significativamente o crescimento através de "mais trabalho". Algumas empresas não só não crescem, como perdem sangue devido à competição externa feroz.
Em 2025, a guerra de entregas fez várias empresas queimarem 200 mil milhões de yuans, arrastando os lucros e o fluxo de caixa do Meituan para o atoleiro, o que fez com que o Meituan, que já tinha baixo lucro por pessoa, entrasse primeiro no ciclo de despedimentos. Mas por outro lado, o negócio do Meituan depende fortemente da execução offline, e o espaço para aumentar a eficiência com IA é menor do que em empresas com maior digitalização; "se até o Meituan pode reduzir pessoal com IA, outras empresas vão segui-lo. É um indicador." disse um funcionário do Meituan.
A Baidu, cujo negócio tradicional de vacas leiteiras, a publicidade, está em declínio, e a Fliggy e o AutoNavi, que há muito estão marginalizados na Alibaba e contribuem pouco, estão em situações semelhantes.
Os despedimentos nos negócios antigos são inevitáveis, mas há oportunidades para águas vivas?
Algumas equipas de gestão, ao falar sobre despedimentos, dizem aos funcionários: "A empresa também está a fazer IA, podem tentar encontrar projetos que possam fazer." disse um funcionário do Meituan ao 36 Kr. Recentemente, o negócio local central do Meituan criou um novo departamento de Transformação de IA, cuja principal função é explorar o uso de IA para organizar processos internos; além disso, muitos gestores de topo e intermédios estão a liderar pessoalmente projetos relacionados com IA.
Wang Yue, um gestor de produto da ByteDance, disse ao 36 Kr que está a fazer empreendedorismo interno, desenvolvendo um produto de eficiência de IA para clientes B2B; "a empresa encoraja as pessoas a fazer estas explorações." No início do projeto, eliminaram ativamente as funções de "design" e "testes", e ainda têm de enfatizar ao comité de avaliação quanto custo de mão de obra este produto irá poupar no futuro. Outro colega de Wang Yue está a desenvolver um produto Agent para atendimento ao cliente com IA, cujo OKR para 2026 é "ajudar a empresa a despedir x% dos atendentes de cliente."
Hoje em dia, em cada grande empresa, há uma dezena ou dezenas de pequenas equipas a fazer projetos semelhantes. "Às vezes, várias equipas trabalham na mesma direção; quem se destaca, a empresa concentra recursos para o promover." — uma nova corrida de cavalos começou.
Além do foco do negócio, a forma organizacional também mudou, por exemplo, eliminando mais gestores intermédios.
A Tencent começou este ano a implementar o sistema de projetos, enfraquecendo os níveis de gestão e restaurando os níveis profissionais para os responsáveis; o Meituan, durante a avaliação de meio do ano, despediu alguns L9 (diretores de divisão) e eliminou recentemente completamente o nó X1 (anteriormente o nível de gestão mais baixo), reduzindo os níveis de gestão.
Despeçamo-nos do passado
Para onde a gigantesca vaga da IA levará as pessoas, a maioria ainda não teve um "momento de iluminação".
Antes do fim do período de compensação, em meados de junho, Lin Yue já estava a fazer entrevistas intensivas para o Taobao, Kuaishou e ByteDance. Continuar a carreira de "programador de grande empresa" continuava a ser o caminho ideal que ele esperava. Mas as ofertas dessas empresas ainda não chegaram. "É muito difícil", disse Lin Yue.
"É fácil encontrar um emprego, mas uma vez que se sai de uma grande empresa para uma média ou pequena, nunca se volta a entrar." Na mente de Lin Yue, abandonar a grande empresa significa, de certa forma, uma queda permanente; ele não quer "contentar-se com o segundo melhor."
Há quem deixe a "obsessão pela grande empresa". Três dias depois de sair da Baidu, Li Chuan entrou sem intervalo numa startup. Naturalmente, o seu cargo passou de "engenheiro frontend" a "engenheiro full-stack". O produto principal desta empresa é um Agent de IA para escritório, e ainda lhe aumentaram o salário.
Embora todos digam que os tempos mudaram e as competências dos programadores já não são fiáveis, Li Chuan ainda tem alguns "sonhos técnicos", esperando participar num produto amado pelos utilizadores como técnico, e isso não precisa de ser necessariamente numa grande empresa.
Depois de sair da Alibaba, Jiang Ling entrou numa empresa automóvel antiga. Agora, o seu trabalho não precisa de ser forçadamente associado à IA, não precisa mais de se preocupar diariamente se "a tarefa de IA do chefe vai ser concluída", e claro, não precisa de "representar" exaustivamente. O projeto mais recente de Jiang Ling só será lançado a 30 de setembro; "estas tarefas estão na minha zona de conforto, com tempo de sobra, e sinto-me muito mais feliz."
Recentemente, sempre que o seu departamento abre vagas, "aparece uma data de pessoas da Alibaba a fazer entrevistas, como loucas a correr para a indústria transformadora."
Talvez apenas 10% dos programadores acabem por ficar, mas Cang Shu não quer mais procurar trabalho em grandes empresas; "para competir até ser esses 10% desesperados."
Depois de ser despedido do Meituan em maio, ele decidiu empreender. Antes da vaga da IA, já tinha tentado fazer algo por conta própria como atividade paralela. Na altura, bastava criar comunidades e vender algumas competências para sentir o gosto de ganhar 100 000 yuans por mês.
Em março e abril deste ano, alguns "alunos" na comunidade de Cang Shu já tinham embarcado na vaga da IA para empreender, "criaram a sua própria empresa, contrataram muita gente, e eu ainda estava aqui a trabalhar como um cão, isto está certo?" perguntou a si mesmo.
Agora, o projeto empreendedor de Cang Shu é para o estrangeiro, desenvolvendo sistemas e produtos independentes em torno das necessidades de utilizadores com doenças raras. Ele também partilha o progresso no seu perfil do Xiaohongshu (Cang Shu, versão sem salário) e nas redes sociais estrangeiras. Além do produto principal, está a desenvolver paralelamente alguns produtos pequenos para manter o ritmo; "uma ferramenta pequena leva no máximo três ou quatro dias a completar, um sistema complexo pode levar duas semanas." — tudo muito mais rápido do que o ritmo normal das grandes empresas.
A IA pode ser a alavanca intelectual mais poderosa da história da humanidade; pode ampliar a capacidade individual N vezes, suportar a implementação da maioria dos produtos de startups, e permitir que cada boa ideia seja rapidamente vista e precificada.
Cang Shu, nascido em 2000, diz que é uma pessoa destinada a empreender, mas se não tivesse sido despedido, provavelmente não teria agido agora. "A empresa tomou a decisão por mim."
"Não te apegues ao passado, avança com determinação" — esta é a última frase da mensagem de despedida que o Meituan envia a cada funcionário que sai, e também uma frase que muitos funcionários de grandes empresas mencionam ao partir. Nesta complexa transformação trazida pela IA, sair ou ficar na grande empresa já não permite continuar o caminho do passado.
Depois de um breve "partir", não é deitar-se. Mudar de carreira ou empreender, quem aceitar a mudança primeiro pode ver um mundo diferente.