Сьогодні натрапив на статтю 36Kr, рекомендую всім прочитати. Хоча в ній є елементи нагнітання тривоги та перебільшення, доводиться визнати: це реальність сьогодення та на довгий час уперед. 2026 рік — лише перший крок.

Навіть якщо ви приймаєте AI, вас можуть витіснити AI, і цей процес постійно прискорюється. Перед AI у білих комірців немає жодних захисних ровів.
Оригінальний текст:
Перші викорінені AI з великих компаній: високі зарплати, висока продуктивність, високий рівень
«Зараз у компанії є список (скорочення), і ви в ньому.» Одного дня в середині травня Лінь Юе викликали в кабінет керівника групи, який одразу перейшов до справи.
Першою реакцією Лінь Юе був спокій, він цього очікував. Ще в березні-квітні в деяких інтернет-компаніях почали циркулювати чутки про скорочення. З початку року великі китайські інтернет-компанії активно проводили token-змагання, навчання, приховані оцінки тощо навколо AI-підвищення ефективності. Коли всіх втягнули в рух «all in AI», «скорочення не уникнути» стало мовчазним консенсусом.
Але стоячи біля дверей HR, він усе ж пережив емоційний зрив: руки почали тремтіти, він довго вагався, думаючи, як почати, як контролювати поведінку та вираз обличчя. «Я більше ніколи не хочу через це проходити.»
Лінь Юе заробляв 25 000 юанів на місяць, рік тому закінчив бакалаврат і влаштувався в Ctrip як backend-інженер — тоді це здавалося надзвичайною удачею. Бонуси рекрутингу в інтернеті вже зникли, з кількох тисяч резюме в Ctrip прийняли менше 500, але він потрапив у найприбутковіший готельний відділ компанії, відповідальний за написання коду для комерційних продуктів.
Але тепер: junior-програміст з 25 000 юанів на місяць і лише річним досвідом — кого ще скорочувати? По-перше, низькі витрати на компенсацію, по-друге, порівняно зі старшими співробітниками, які краще знають бізнес, новачки використовують AI менш ефективно. «Маючи досвід у бізнесі, старші співробітники краще знають, що робити з AI і які будуть наслідки», — каже Лінь Юе.
У статті Стенфордського університету під назвою «Канарейки у вугільній шахті?» молодих людей, які тільки починають кар’єру, порівнюють із канарками. Дослідження показує, що з поширенням ChatGPT у 2022 році зайнятість наймолодших працівників значно впала, і до вересня 2025 року зайнятість розробників ПЗ віком 22–25 років знизилася майже на 20% порівняно з піком наприкінці 2022 року.
За останній рік AI зробив усе більш конкурентним. Ctrip колись був відомим «інтернет-пенсійним заводом»: програмісти приходили о 10:30, обідня перерва дві години, о 19:00 вчасно йшли додому, основна програма оновлювалася кожні два тижні. Але невдовзі після приходу Лінь Юе стався вибух AI Coding, і тепер оновлення щотижня, «працюю до 22:30».
Але прискорення не через вибуховий ріст бізнесу, «а тому що якщо не шукати роботи, відділ стане периферійним, а периферійний відділ скоротять», — каже Лінь Юе 36Kr. Але врешті він не уникнув «скорочення».
Втім, «скорочення» може бути безрозбірним.
Цан Шу абсолютно не очікував, що опиниться в першому списку на звільнення.
Однієї п’ятниці в травні, за півгодини до початку роботи, «відділ раптом скликав all-hands (загальні збори), HR одразу оголосив результати, сказав усім про це».
До приходу в Meituan Цан Шу був SSP-рекрутом (Super Special Offer) у ByteDance, з високою зарплатою, і врешті був найбільш високооплачуваним серед рівних у групі. Після переходу в Meituan йому доручили майже всі ключові проекти групи, і цього року мав відбутися його підвищення.
У цій хвилі скорочень захисні бар’єри «відмінників» та «високого рівня» виявилися неефективними. У сусідній групі Цан Шу двоє звільнених минулого року отримали оцінку «перевищення очікувань». Наприкінці групу Цан Шу майже повністю «ліквідували», «група номінально існує, але фактично нікого не залишилося».
Коли Лінь Юе дізнався, що його звільнили, він помітив, що два frontend-інженери, з якими він часто спілкувався, «вже не знати коли стали сірими»; велика група зростання користувачів Meituan, де були сотні учасників, тепер залишилася приблизно половина; бізнеси Alibaba, такі як Gaode та Fliggy, також перебувають у сильних коливаннях.
«630» стало гарячим словом у соцмережах. Це кінець першого кварталу, коли AI по-справжньому масштабно увійшов у робоче середовище китайських інтернет-компаній. З кінця червня до середини липня — це звичайний час для оновлення персоналу в багатьох компаніях і загальний «останній день» у цій хвилі скорочень.
Силіконова долина як барометр уже почала скорочення, які характеризуються масовістю та масштабністю. У травні Meta оголосила про звільнення 8000 осіб, 7000 переведено в AI-відділ, що зробило її найнестабільнішою серед технологічних компаній Силіконової долини; керівництво визнало, що «моральний дух компанії найнижчий за 20 років». Раніше Amazon оголосив про скорочення 16 000 робочих місць для білих комірців, спрямувавши зекономлені кошти в AI.
Перед попередньою хвилею скорочень у 2021 році великі китайські інтернет-компанії агресивно розширювали межі, створюючи нові бізнеси з високою щільністю. Групи людей швидко набирали, а потім швидко ліквідовували.
Але цьогорічна хвиля скорочень має не таку просту внутрішню лінію. Підвищення ефективності AI, стагнація або занурення в конкурентну боротьбу старих великих бізнесів, фінансовий тиск від інвестицій у нові AI-бізнеси — усе це переплелося. Багатьом звільненим важко сказати, які фактори важливіші.
Автор книги «Хассабіс: мозок Google AI» каже: так само, як Оппенгеймер створив атомну бомбу, але не міг контролювати її використання, учені, які шукають істину, також «руйнівники всього»: нашу роботу, спосіб мислення, навіть виживання можуть бути «зруйновані». Десять років тому в Сеулі AlphaGo завдав першого удару людському гравцеві Лі Седолю. Через десять років, від Силіконової долини до Пекіна, ця руйнація поширюється знову.
Для великих компаній AI — це білет на корабель, який веде до нових бізнесів, таких як великі моделі або AI-додатки. Але ніхто не може сказати напевно, чи вдасться новий бізнес і коли. Стикаючись зі старими бізнесами, які більше не ростуть, великі компанії змушені рішучіше підвищувати ефективність і скорочувати персонал у кожному визначеному та невизначеному напрямку.
Коли Лінь Юе скаржився друзям на звільнення, його втішали: «Не хвилюйся, це станеться з усіма нами, просто твій день настав раніше.» Але важливіше за самозаспокоєння — як люди обиратимуть і діятимуть після заміни AI або звільнення з великої компанії.
Тривожне керівництво, посилена середина, божевільна база
«Раніше в ByteDance створення демо-версії продукту займало два місяці, тепер ми можемо зробити це за два тижні», — каже 36Kr колишній product-менеджер ByteDance, нині топ-менеджер AI-стартапу. Використовуючи такі інструменти, як Claude Code і Codex, його команда тепер може створити демо за 3 години, а за тиждень — підтвердити ідею.
«Один продукт (менеджер) — як один CEO», — каже він. Організаційну структуру можна значно стиснути, втрати інформації набагато менші, ніж у великих компаніях — ідеальна «ентропійна редукція».
Коли стартапи швидко діють за допомогою AI, чи не виглядають великі інтернет-компанії повільними гігантами, озираючись на себе?
Заяви з найвищого рівня великих компаній часто є сигналом.
У березні цього року CEO Meituan Ван Сін на зборах топ-менеджменту висловив свою думку про AI: «AI Agent вразив мене більше, ніж ChatGPT. AI неминуче створить величезну продуктивність і обов’язково призведе до великих змін в організації та робочих моделях.»
Незабаром після тих зборів Meituan провела загальну онлайн-зустріч, основною метою якої було пропагування встановлення та використання «Lobster», закликаючи кожного співробітника встановити «Lobster» і по можливості записувати щоденні завдання як повторно використовувані Skills.
Після зустрічі Чень Юйцзя, яка працює в основному локальному бізнесі Meituan, отримала повідомлення додавати в щотижневий звіт розділ про те, як вона використовує AI для підвищення ефективності, які Skills можна поширити на всю групу та відділ. «І тоді всі ніби шаленіли, намагаючись інтегрувати AI у свою роботу.»
Одного дня в квітні інженер-алгоритміст Alibaba несподівано отримав рейтинг споживання token минулого місяця від свого відділу. Він з 17 мільярдами спожитих tokenів посів перше місце, був публічно похвалений. Керівник відділу сказав, що надалі річні KPI та оцінки підвищення будуть базуватися на цьому рейтингу. Але через місяць новий рейтинг не з’явився: «Можливо, керівник зрозумів, що така система рейтингу ненадійна.»
Нові правила посипалися одне за одним. Незабаром керівник відділу запропонував співробітникам щогодини з 11:00 до 18:00 завантажувати «годинні звіти», де плагін Agent автоматично фіксував код і вміст діалогів, генеруючи зведення роботи — це означало, що співробітники не могли редагувати зміст звіту. Наступного дня HR майже в суперечці відрадила керівника від цієї абсурдної системи.
Подібні речі вже не дивують. Тривога щодо AI згори спускається вниз, середні менеджери посилюють її, натякаючи підлеглим, що це негласне змагання звітів, гонка озброєнь, змагання на вибування.
Хоча нікого не примушували писати Skills, керівник відділу Чень Юйцзя все ж пильно стежив за використанням token кожним підлеглим, час від часу запитуючи про деталі. «Він сам не знає, що конкретно може AI, але каже, що не дозволить нікому в нашій команді відстати в цій AI-хвилі.» Іноді на неформальних вечерях після роботи всі відчували приховане почуття кризи, яке передавав бос: «Обов’язково використовуйте AI, інакше я не зможу вас врятувати, коли прийде час.»
Інженер одного AI Coding продукту Alibaba сказав 36Kr, що керівники деяких бізнесів групи звертаються до їхньої продуктової команди з проханням збільшити точки збору даних, щоб «чітко бачити щоденну траєкторію використання AI членами команди».
Деякі середні менеджери Meituan, отримавши індикатори скорочень, навіть подавали агресивніші списки з вищим відсотком скорочень — менше людей, більша участь AI певною мірою безпосередньо прирівнюється до «управлінських досягнень» у нову епоху.
Підвищення ефективності AI стало тим, чим будь-який бізнес або функція можуть «займатися». Але щодо того, що саме AI може робити і як його впроваджувати, довга тріщина залишається між базовим рівнем і керівництвом: керівники всіх рівнів покладають на AI безмежні надії, база шалено намагається їх реалізувати, але ніколи не досягає того ідеалу, зрештою втомлено «симулюючи».
Цзян Лін працює в клієнтській операції Alibaba Taotian Group, її завдання — узгоджувати споживчий попит і пропозицію продавців. На її думку, боси завжди «уявляють AI надзвичайно розумним і простим».
Візьмімо поширений сценарій «раптового сплеску замовлень» в електронній комерції: керівництво очікує за допомогою повного моніторингу завчасно виявити всі «хіти». Однак кількість товарів на платформі становить десятки мільйонів, що значно перевищує потужності наявної робочої сили та tokenів, тому доводиться тестувати лише малу вибірку з сотень тисяч товарів, а через малий розмір вибірки частота влучень дуже низька.
«Як співробітник, ти не можеш заперечувати очікування боса, розумієш?» — каже Цзян Лін з сумішшю обурення та безпорадності.
У багато моментів Цзян Лін відчуває себе віслюком, якого б’ють батогом іззаду. «Втома — це не страшно, страшно — відсутність напрямку та позитивного зворотного зв’язку. Ти просто безкінечно крутиш млин, не знаючи, куди врешті йти.»
«Не можна використовувати AI як скриньку бажань», — підсумовує CTO однієї AI-компанії для 36Kr. Підвищення ефективності AI має багато передумов, основа — дані, але цифровізація багатьох компаній сама по собі не на висоті; крім того, багато блоків у процесі — це «люди», яких AI самостійно не вирішить.
«Кожне покоління має свої бетонні роботи»
Позиції продукту, операцій та інші в великих компаніях відчувають невизначену тривогу, а програмісти змушені першими приймати свою долю.
Інженер-фронтенд Baidu Лі Чуань вперше був вражений можливостями AI на початку цього року, коли використав Claude Code. «Ті самі складні вимоги, для яких деякі китайські великі моделі потребують п’яти-шести раундів діалогу, Claude вирішує за два-три раунди, і виконує краще.»
Вдруге він був вражений AI у квітні цього року. Китайська компанія з великими моделями Zhipu випустила модель GLM-5.1: «По-перше, дешево, по-друге, її можливості цілком можуть замінити Claude Code.»
Лі Чуань тоді зрозумів, що його робота під загрозою. У травні він дійсно опинився в «списку».
Як дві сторони однієї медалі: з одного боку, у травні 2026 року материнська компанія Claude Code Anthropic досягла приблизно 47 мільярдів доларів річного доходу (ARR), зріст у 4–5 разів за півроку; Zhipu також нещодавно досягла ринкової капіталізації в трильйони.
З іншого боку, швидке дозрівання AI Coding зробило програмістів найбільш постраждалою групою в цій хвилі скорочень. «Майже всі компанії насамперед скорочують команди R&D, особливо такі позиції, як frontend-розробка, тестування, які боси часто вважають менш цінними», — каже 36Kr HR однієї інтернет-компанії.
У 2025 році Лі Чуань приєднався до Baidu як стажер, став frontend-інженером. Рік тому на співбесіді AI грав лише роль пошукової системи, допомагаючи в програмуванні через прості запитання-відповіді, і весь процес не згадував про AI.
«Frontend» був ідеальною кар’єрою для Лі Чуаня, тому що це робота «що бачиш, те й отримуєш»: якість коду безпосередньо відображається в кожній деталі інтерфейсу продукту. Кожного Нового року, розповідаючи родині «відкрийте Baidu, те, що там зверху, зробив я», він відчував досягнення та «сенс роботи».
Багато років програмістів у великих компаніях чітко ділили на алгоритмістів, frontend, backend, тестувальників тощо. Frontend вимагав вищих навичок естетики та взаємодії, backend — більш суворих технічних знань. Рівень зарплат і «ланцюг презирства» безпосередньо залежали від «технічності»: frontend вищий за тестувальників, але нижчий за інженерів-алгоритмістів і backend.
Всього за рік усе, що знав Лі Чуань, перевернулося. Робота з написання та зміни коду масово перейшла до AI, межі між функціями програмістів розмилися. Навіть менеджери продуктів можуть одним кроком переступити поріг програмування.
В одному відділі розробки Alibaba в травні керівник повідомив, що всі мають призупинити всі неекстрені завдання, кожна команда має розробити Agent, і надалі будь-які бізнес-вимоги можуть бути вирішені тільки через взаємодію співробітників продукту з Agent. Програмісти можуть лише модифікувати Agent, не торкаючись коду. Керівник також натякнув, що до жовтня команди, які впораються краще, замінять гірші для підтримки Agent.
Технічна команда CSIG Tencent створила конвеєр для виправлення помилок у додатках компанії: AI виправляє помилки, програміст лише перевіряє результат і натискає «підтвердити», після чого код зливається. Точність виправлення сягає 50%.
У травні Alibaba створила всередині кілька full-stack груп, перетворивши frontend, backend і тестувальників на «full-stack інженерів» — «супер-особистостей». З червня Meituan також повністю впроваджує об’єднання frontend і backend-розробки.
Перехід на «full-stack» теоретично можливий, але на практиці це болісний процес, який «здирає шкіру».
Хань Чжі, яку раптово перевели у full-stack інженера, не мала часу на навчання і незабаром почала свій перший «full-stack» проект, де frontend, backend і тестування лягли на неї одну. «Тепер усі мої вимоги «зворотного планування» — визначений термін запуску,» — каже вона. Нещодавно вона працювала на межі, о 21:00 ще не закінчила роботу: «Я дуже втомлена.»
Але тренд не зупинити. З кінця минулого року до початку цього кілька китайських топ-компаній витрачали гроші, щоб змусити програмістів споживати token, поступово витісняючи «старомодне програмування».
На піку члени команди CSIG Tencent мали 2000 доларів США на місяць як ліміт token; за обґрунтованих вимог і відповідного кодового виходу можна було подати заявку на подвоєння. Використання token також увійшло в оцінку: «Коли ваше використання низьке, ваш лідер запитає, чому.» Тому деякі позичали невикористані token іншим.
Багато років програміст великої компанії означав високу зарплату та ореол. Вони були основою інтернет-компаній; «дух програміста» полягав у відкритому коді та обміні, простоті та елегантності коду, орієнтації лише на результати без зайвого шуму, у захваті від того, як символи танцюють на екрані.
Але часи змінилися. Майже кожен опитаний програміст сказав 36Kr одне й те саме: «Без AI неможливо працювати. Якщо AI “зламається”, я краще витрачу багато часу на пошук нового Codingplan, ніж сам подивлюся код і виправлю його» — говорити про так званий «дух програміста» стало недоречно.
Лі Чуань каже, що колись ознакою хорошого програміста було навчання та ітерація, тому що мови програмування постійно змінювалися десятиліттями, і не вчитися означало відстати від технологічного фронту. Він із друзями часто ходив до кав’ярень у вихідні вивчати нові технології. «Ця група сама по собі досить конкурентоспроможна.» Але жахлива швидкість ітерації AI змусила всіх замовкнути.
«Якби AI Coding зупинився на рівні 2025 року, це було б добре: він би згладив технічний рівень між людьми з 1–2 роками досвіду та 7–8 роками, але не міг би справді замінити людину, залишаючи багато справ “за межами діалогового вікна”», — зітхає Лінь Юе. Але технології не зупиняються для когось, і тепер він не сумнівається, що вимирання програмістів уже в процесі, «як ткачі після винаходу Дженні».
Старого зростання більше немає, починаються нові перегони
Коли технологія додає багаторазовий важіль до ефективності компанії, наслідки зазвичай дві: ті самі люди роблять більше, або компанії більше не потрібна така кількість людей.
«Ми не скорочуємо персонал», — каже 36Kr CEO однієї софтверної компанії. «Насилу “навчили” цих програмістів, які добре знаються на галузі та методах розробки, кожен — скарб компанії. Коли AI Coding підвищив ефективність у 5 разів, я не звільнюватиму 4/5 людей, а розширюватиму бізнес у 5 разів.»
Бажання чудове, але питання: чи є стільки додаткового ринку?
Перед звільненням Лінь Юе ненадовго відчув «звільнення» від AI-написання коду, але незабаром став ще зайнятішим. Раніше бізнес, коли мав ітеративні вимоги до деталей App, чекав на планування. Тепер вимоги накопичуються швидше, незалежно від можливості чи важливості, команду R&D просять «спочатку зробити та спробувати».
Але ці вимоги, на думку Лінь Юе, були дещо «слабкими»: зміна тексту в найменшому «banner», зміна спливаючої реклами з «безкоштовне скасування» на «списання балів». «Менеджер продукту змінює те, змінює це, ми проводимо A/B тести, і результат покращується нечасто.»
«Чим більше відділ не росте, тим більше він усе вкладає в AI, завжди треба знайти нову історію», — каже Цан Шу. Він працював і в доставці їжі, і в дронах, і за його відчуттями, атмосфера AI в першому набагато сильніша.
Один інженер Infra, який щойно пережив масове скорочення в Meta, сказав 36Kr: навчившись використовувати AI, він і колеги тепер хочуть робити те, на що раніше не було часу. Але зараз багато людей пішли, і ті, хто залишився, знову скорочують малопотрібні завдання.
Реальність перед усіма така: зіркові продукти епохи мобільного інтернету більше не можуть суттєво підвищити зростання через «більше роботи». Деякі компанії не лише не ростуть, але й зазнають серйозних втрат через жорстку зовнішню конкуренцію.
У 2025 році війна доставки їжі коштувала кільком компаніям 200 мільярдів юанів, потягнувши прибутки та грошові потоки Meituan у трясовину, що змусило компанію з низьким прибутком на одного співробітника першою увійти в цикл скорочень. Але з іншого боку, бізнес Meituan сильно залежить від офлайн-виконання, а простір для підвищення ефективності AI менший, ніж у компаній із вищим ступенем онлайнізації. «Якщо навіть Meituan може скорочувати персонал через AI, то інші компанії точно підуть за нею. Це барометр», — каже співробітник Meituan.
Baidu, чия традиційна реклама як грошова корова скорочується, а також Fliggy та Gaode, які довго були периферійними в Alibaba, перебувають у подібній ситуації.
Скорочення в старих бізнесах неминуче, чи є можливості для «живої води»?
Деякі менеджери, говорячи про скорочення, кажуть співробітникам: «Компанія зараз займається AI, спробуйте знайти проекти, які ви можете робити.» Один співробітник Meituan розповів 36Kr. Нещодавно основний локальний бізнес Meituan створив AI Transformation відділ, основна функція якого — досліджувати використання AI для впорядкування внутрішніх бізнес-процесів; крім того, багато ключових топ-менеджерів особисто керують AI-проектами.
Продукт-менеджер ByteDance Ван Юе сказав 36Kr, що він займається внутрішнім стартапом, створюючи B2B продукт для підвищення ефективності AI. «Компанія заохочує такі дослідження.» На початку проекту вони не лише свідомо прибрали функції «дизайну» та «тестування», але й мали підкреслити перед оціночною комісією, скільки робочої сили цей продукт зекономить у майбутньому. Інший колега Ван Юе розробляє AI-агента для обслуговування клієнтів, і його OKR на 2026 рік — «допомогти компанії скоротити xx% співробітників служби підтримки».
Зараз такі проекти мають десятки або десятки малих команд у кожній великій компанії. «Іноді кілька команд роблять один і той самий напрямок, і хто виграє, той отримає ресурси компанії» — почалися нові перегони.
Змінюється не лише фокус бізнесу, але й організаційна форма, наприклад, зменшення кількості середніх менеджерів.
Tencent з початку цього року запроваджує проектну систему, послаблюючи управлінські рівні, повертаючи керівникам професійні ранги; Meituan під час піврічного підбиття підсумків скоротила деяких L9 (директорів бізнес-підрозділів), а нещодавно повністю скасувала вузол X1 (найнижчий раніше рівень управління), зменшивши кількість рівнів управління.
Давайте попрощаємося з минулим
Куди приведе людей гігантська хвиля AI — більшість ще не мають «моменту прозріння».
У середині червня, до завершення періоду відстрочки, Лінь Юе вже активно проходив співбесіди в Taobao, Kuaishou та ByteDance. Продовжити кар’єру «програміста великої компанії» все ще залишалося його бажаним оптимальним шляхом. Але ці компанії досі не простягли йому оливкову гілку: «Дуже важко», — каже Лінь Юе.
«Знайти роботу легко, але якщо з великої компанії перейти в середню чи малу, ти вже ніколи не повернешся у велику.» Для Лінь Юе відмова від великої компанії певною мірою означає постійне падіння, він не хоче «погоджуватися на менше».
Дехто також відпускає «одержимість великою компанією». Лі Чуань на третій день після звільнення з Baidu без паузи влаштувався в стартап. Природно, його посада змінилася з «frontend-інженера» на «full-stack інженера». Основний продукт цієї компанії — офісний AI Agent, і йому навіть підвищили зарплату.
Хоча всі кажуть, що часи змінилися, навички програмістів більше не надійні, Лі Чуань усе ще має «технічні мрії», сподіваючись брати участь як технічний фахівець у створенні продукту, який полюблять користувачі, і це не обов’язково має бути у великій компанії.
Після звільнення з Alibaba Цзян Лін влаштувалася в стару автомобільну компанію. Тепер її робота не обов’язково пов’язана з AI, їй більше не потрібно щодня хвилюватися, «чи виконає вона завдання боса з AI», і, звісно, не потрібно «симулювати». Нещодавно Цзян Лін працювала над проектом, який має вийти 30 вересня. «Ці завдання — в моїй зоні комфорту, часу достатньо, людини справді стає набагато легше на душі.»
Останнім часом, коли її відділ публікує вакансії, «туди приходять купа людей з Alibaba, шалено прямуючи у виробництво.»
Можливо, зрештою залишиться 10% програмістів, але Цан Шу не хоче більше шукати роботу у великій компанії: «Конкурувати за ці безнадійні 10%».
Після звільнення з Meituan у травні він рішуче став на підприємницький шлях. Ще до AI-хвилі він пробував щось робити як підробіток. Тоді просто створював спільноти та продавав деякі навички, і вже відчув смак заробітку в 100 000 юанів на місяць.
У березні-квітні деякі «учні» зі спільноти Цан Шу, скориставшись хвилею, пішли в AI-підприємництво, «відкрили власні компанії, найняли багато людей, а я тут страждаю на роботі — чи правильно це?» — запитав він себе.
Тепер проект Цан Шу — це розробка систем і незалежних продуктів для задоволення потреб пацієнтів із рідкісними захворюваннями, орієнтованих на закордонні ринки. Він також ділиться прогресом у Xiaohongshu (акаунт «Цан Шу (версія без зарплати)») та закордонних соцмережах. Крім основного продукту, він паралельно веде кілька дрібних продуктів, щоб «не втрачати навички». «Маленький інструмент займає максимум 3–4 дні, складніша система — до півмісяця» — це все набагато швидше за звичайний графік великої компанії.
AI, можливо, найпотужніший інтелектуальний важіль в історії людства. Він може багаторазово посилити індивідуальні здібності, підтримати запуск більшості стартап-продуктів і дозволити кожній хорошій ідеї швидко отримати визнання та ціну.
Цан Шу, народжений у 2000 році, каже, що він людина, яка приречена стати підприємцем, але без цього звільнення він, можливо, не діяв би зараз. «Компанія допомогла мені прийняти рішення.»
«Не сумуй за минулим, йди вперед» — це останні рядки в прощальному SMS, яке Meituan надсилає кожному співробітнику, що звільняється, і фраза, яку часто згадують багато людей, які йдуть з великих компаній. У цій складній зміні, спричиненій AI, і відхід з великої компанії, і перебування в ній не дозволяють продовжувати старий шлях.
Після короткого «розбиття» не варто лягати. Зміна кар’єри або підприємництво — ті, хто першими приймають зміни, можливо, першими побачать інший світ.