O Primeiro Lote de Grandes Empresas Cortadas pela IA: Altos Salários, Alto Desempenho, Alta P

Fonte: 36Kr

Entrevista | Ren Cairu, Lan Jie, Peng Qian

Texto | Ren Cairu

Editor | Qiao Qian, Yang Xuan

Despedimentos "630": A IA é a Culpada ou o Bode Expiatório?

"Há uma lista de despedimentos na empresa agora, e você está nela." Um dia em meados de maio, Lin Yue foi chamado para a sala de reuniões pelo seu líder de equipe, que foi direto ao ponto.

A primeira reação de Lin Yue foi calma; ele já esperava por isso. Desde março e abril deste ano, rumores de despedimentos circularam dentro de algumas empresas de internet. Desde o início do ano, grandes empresas de internet chinesas têm se envolvido agressivamente em competições de tokens, sessões de treinamento e avaliações ocultas centradas na eficiência da IA. Quando todos estavam envolvidos em um movimento de "tudo em IA", havia um consenso não declarado de que "despedimentos eram inevitáveis".

No entanto, ao ficar em frente à porta de RH, ele ainda enfrentou um momento de colapso emocional: suas mãos começaram a tremer, e ele hesitou por um longo tempo, pensando em como começar e como ajustar seu comportamento. "Nunca quero passar por isso novamente."

Lin Yue ganhava um salário mensal de 25.000 yuans. Ele se formou com um diploma de bacharel há um ano e se juntou à Ctrip como engenheiro de backend—naquele momento, ele se sentiu extremamente sortudo. O boom de recrutamento no setor de internet havia acabado; a Ctrip recebeu milhares de currículos, mas contratou menos de 500 pessoas. No entanto, ele entrou no departamento de hotel mais lucrativo da empresa, responsável por escrever código para produtos comerciais.

Mas agora, olhando para trás, quem mais eles cortariam se não um programador júnior com um salário mensal de 25.000 yuans e apenas um ano de experiência? Em primeiro lugar, o custo de compensação é baixo, e em segundo lugar, em comparação com funcionários mais antigos que estão mais familiarizados com o negócio, os novatos geralmente têm uma eficiência menor ao usar a IA. "Com a experiência de negócios como base, os funcionários mais velhos estão mais claros sobre o que querem fazer com a IA e qual impacto isso pode ter," disse Lin Yue.

A Universidade de Stanford usou o termo "canários" para descrever jovens que estão entrando no mercado de trabalho em um artigo intitulado "Canários na Mina de Carvão?" A pesquisa mostrou que, desde a popularização do ChatGPT em 2022, o emprego para os trabalhadores mais jovens caiu significativamente. Até setembro de 2025, espera-se que o emprego para desenvolvedores de software com idades entre 22 e 25 anos caia quase 20% em comparação com seu pico no final de 2022.

No último ano, a IA intensificou tudo. A Ctrip era uma vez conhecida como uma "fábrica de aposentadorias" para empresas de internet: programadores começavam a trabalhar às 10h30, tinham um intervalo para o almoço de duas horas e podiam sair do trabalho pontualmente às 19h, com o aplicativo principal iterando a cada duas semanas. Mas logo após Lin Yue se juntar, a explosão das capacidades de codificação da IA levou a um ritmo de iteração de um aplicativo por semana, com "trabalhando até às 22h30 todos os dias."

No entanto, esse ritmo acelerado não se deveu a um crescimento explosivo dos negócios, "mas porque se você não encontrar algo para fazer, você se tornará um departamento marginal, e departamentos marginais serão cortados," disse Lin Yue à 36Kr. No final, ele não pôde escapar do destino de ser "cortado."

No entanto, o "corte" pode também ser indiscriminado.

Cang Shu nunca esperou estar entre o primeiro lote de pessoas na lista de despedimentos.

Em uma sexta-feira de maio, meia hora antes do trabalho, "o departamento de repente convocou uma reunião geral, e o RH anunciou diretamente os resultados, informando a todos sobre isso."

Antes de se juntar à Meituan, Cang Shu era um recrutado de alto salário no campus da ByteDance, e no final, ele era o funcionário mais bem pago entre seus colegas. Após mudar-se para a Meituan, ele foi encarregado de quase todos os projetos principais do grupo, e este ano deveria ser seu marco de promoção.

Nesta onda de despedimentos, as barreiras protetoras de "alto desempenho" e "alto P" falharam. No grupo ao lado de Cang Shu, dois funcionários que foram despedidos haviam recebido avaliações de desempenho "superando expectativas" no ano passado. No final, quase todos no grupo de Cang Shu foram "cortados", com "o grupo nominalmente ainda existindo, mas na realidade, ninguém ficou."

Quando Lin Yue soube que foi despedido, percebeu que os dois engenheiros de frontend com quem frequentemente colaborava tinham "suas avatares tornadas cinzas sem que ele percebesse"; um grande grupo de crescimento de usuários na Meituan, que originalmente tinha centenas de membros, agora tinha apenas cerca da metade; os negócios da Alibaba, Gaode e Fliggy também estavam em grave turbulência.

"630" se tornou uma palavra da moda nas redes sociais. Marca o primeiro final de trimestre em que a IA realmente entrou na força de trabalho da internet em grande escala na China. Do final de junho até meados de julho, é tanto um momento habitual para mudanças de pessoal em muitas empresas quanto o "último dia" comumente definido nesta onda de despedimentos.

O trendsetter Silicon Valley já começou os despedimentos, caracterizados por cortes em massa e em grande escala. Em maio, a Meta anunciou que demitiria 8.000 funcionários, com 7.000 sendo transferidos para departamentos de IA, tornando-se a empresa de tecnologia mais turbulenta no Silicon Valley, com executivos admitindo que "a moral da empresa está em seu nível mais baixo em 20 anos"; anteriormente, a Amazon anunciou que cortaria 16.000 empregos de colarinho branco e investiria os fundos economizados em IA.

Antes da última rodada de despedimentos em 2021, as principais empresas de internet domésticas estavam rapidamente expandindo suas fronteiras, estabelecendo densamente novos negócios, recrutando rapidamente um lote de pessoas e, em seguida, apagando-os rapidamente.

No entanto, o tema subjacente dos despedimentos deste ano não é tão singular. A intersecção de melhorias na eficiência da IA, crescimento lento de grandes e pesados negócios antigos, ou competição acirrada, e a pressão de caixa trazida pelo investimento em novos negócios de IA estão todos correndo paralelamente durante este período. Muitas pessoas notificadas para sair acham difícil esclarecer quais fatores pesam mais.

O autor de "Hassabis: O Cérebro da IA do Google" afirma que assim como Oppenheimer criou a bomba atômica, mas não conseguiu controlar seu uso, os cientistas que buscam a verdade também são "destruidores de todas as coisas": nosso trabalho, maneiras de pensar e até mesmo a existência podem ser "destruídas." Dez anos atrás, em Seul, na Coreia do Sul, o AlphaGo trouxe a destruição inicial ao jogador humano Lee Sedol. Dez anos depois, do Silicon Valley a Pequim, essa destruição está se espalhando novamente.

Para grandes empresas, a IA é um bilhete que aponta para novos negócios como grandes modelos ou aplicações de IA. Mas se esses novos negócios podem ter sucesso e quando terão sucesso é incerto. Diante de negócios antigos estagnados, grandes empresas têm que melhorar decisivamente a eficiência e, subsequentemente, demitir funcionários em cada direção certa e incerta.

Quando Lin Yue confidenciou sua experiência de despedimento a amigos, foi confortado: "Está tudo bem, todos nós enfrentaremos este dia; é apenas que o seu dia chegou um pouco mais cedo." Mas talvez mais importante do que o auto-conforto seja como as pessoas devem escolher e agir após serem substituídas pela IA e demitidas por grandes empresas.

Executivos Ansiosos, Gestão Intermediária Intensificada, Base Frenética

"Produtos que costumavam levar dois meses para serem desenvolvidos na ByteDance agora podem ser feitos em duas semanas." Um ex-gerente de produto da ByteDance, agora executivo em uma startup de IA, disse à 36Kr que com ferramentas como Claude Code e Codex, sua equipe agora pode criar um demo em três horas e completar a validação da ideia em uma semana.

"Um gerente de produto é como um CEO." Ele disse que a estrutura organizacional pode ser significativamente comprimida, e a perda de transmissão de informações é muito menor do que em grandes empresas, alcançando uma perfeita "redução de entropia."

À medida que as startups aproveitam a IA para ações rápidas, as gigantes da internet olham para si mesmas e se sentem como behemoths lentos?

Declarações dos mais altos níveis de grandes empresas muitas vezes sinalizam algo.

Em março deste ano, o CEO da Meituan, Wang Xing, discutiu suas opiniões sobre a IA em uma reunião de comunicação executiva, afirmando: "Agentes de IA me impactam mais do que o ChatGPT; a IA está destinada a criar uma produtividade tremenda e certamente trará mudanças significativas para organizações e modelos de trabalho."

Logo após essa reunião de comunicação, a Meituan realizou uma conferência online em toda a empresa, focando na promoção da instalação e uso do "Lobster", incentivando cada colega a instalar o "Lobster" e a escrever seu trabalho diário como Skills reutilizáveis tanto quanto possível.

Após a reunião, Chen Yujia, que trabalha em operações de comerciantes no negócio local central da Meituan, recebeu uma notificação de que precisava adicionar uma seção ao seu relatório semanal detalhando como utilizou a IA para melhorias de eficiência e quais Skills poderiam ser promovidas para uso em todo o grupo e departamento. "Então eu senti que todos estavam desesperadamente tentando integrar a IA em seu trabalho."

Um dia em abril, um engenheiro de algoritmos da Alibaba recebeu inesperadamente um ranking de consumo de tokens do mês anterior, e ele foi publicamente elogiado por ocupar o primeiro lugar com um consumo de 17 bilhões de tokens. O chefe do departamento afirmou que os futuros KPIs anuais e avaliações de promoção fariam referência a esse ranking. No entanto, um mês depois, o novo ranking de consumo de tokens não chegou conforme o programado, "talvez o chefe também tenha percebido que esse método de classificação era pouco confiável."

Novas regras surgiram uma após a outra. Os líderes de departamento logo propuseram que os funcionários deveriam enviar seus "relatórios de tempo" a cada hora durante os dias úteis, das 11h às 18h, com plugins no Agente gravando automaticamente o código e o conteúdo das conversas para gerar resumos de trabalho—isso significa que os funcionários não podem modificar o conteúdo de seus relatórios de tempo. No dia seguinte, o RH quase discutiu com o líder para dissuadi-lo desse sistema absurdo.

Esses incidentes não são mais surpreendentes. A ansiedade sobre a IA do topo continua a ser delegada para baixo, com a gestão intermediária intensificando esforços para sugerir sutilmente aos subordinados que esta é uma competição invisível de relatórios, uma corrida armamentista e uma competição de eliminação.

Embora não haja uma exigência obrigatória para todos escreverem Skills, o líder do departamento de Chen Yujia ainda monitora de perto o uso de tokens de cada subordinado, ocasionalmente perguntando sobre situações específicas. "Ele também não está claro sobre o que a IA pode fazer especificamente, mas disse que não permite que ninguém em nossa equipe fique para trás nesta onda de IA." Às vezes, durante jantares privados após o trabalho, todos recebem uma sensação de crise sutilmente transmitida pelo chefe, "Devemos usar IA; caso contrário, quando chegar a hora, não poderei ajudá-lo."

Um engenheiro de um produto de codificação de IA na Alibaba disse à 36Kr que alguns chefes de negócios no grupo pedem que suas equipes de produtos aumentem os pontos de rastreamento de dados para "ver claramente os padrões diários de uso dos membros da equipe usando IA."

Alguns gerentes intermediários na Meituan, após receberem metas de despedimento, até submetem uma lista de despedimentos mais agressiva e em maior proporção à alta administração—menos pessoas e taxas de participação mais altas em IA equivalem a uma nova forma de "desempenho de gestão" até certo ponto.

A melhoria da eficiência da IA tornou-se algo com que qualquer negócio ou função pode "brincar". No entanto, em relação ao que a IA pode realmente fazer e como implementá-la, uma longa fissura permanece entre a base e a gestão—chefes em todos os níveis têm expectativas infinitas para a IA, enquanto a base se esforça para realizá-las, mas nunca consegue alcançar essa visão, acabando apenas por "executar" exaustivamente.

Jiang Ling trabalha em operações de clientes no Grupo Taotian da Alibaba, onde seu trabalho é alinhar a demanda do consumidor com a oferta do comerciante tanto quanto possível. Em sua visão, os chefes sempre pensam na IA como muito inteligente e simples.

Pegue o cenário comum de anomalia de "explosão de pedidos" no e-commerce, por exemplo; os superiores esperam encontrar todos os "produtos quentes" com antecedência por meio de inspeções abrangentes. No entanto, o volume diário de produtos da plataforma está na casa das dezenas de milhões, muito além da capacidade da mão de obra e dos tokens existentes, então apenas testes em pequena escala podem ser realizados, selecionando centenas de milhares de produtos, o que muitas vezes resulta em uma baixa taxa de acerto devido ao pequeno tamanho da amostra.

"Como funcionário, você não pode refutar as expectativas do seu chefe, sabe?" disse Jiang Ling, tanto irritada quanto impotente.

Muitas vezes, Jiang Ling se sente como um burro, sendo chicoteada por trás. "A exaustão não é assustadora; não ter direção e feedback positivo é o mais assustador. Você apenas continua se esforçando, sem saber aonde ir no final."

"Você não pode tratar a IA como um poço dos desejos." O CTO de uma empresa de IA resumiu para a 36Kr que a melhoria da eficiência da IA tem muitos pré-requisitos, sendo os dados a base, mas muitas empresas ainda não fizeram um bom trabalho de digitalização; além disso, muitos gargalos nos processos estão com "pessoas", que a IA sozinha não pode resolver.

"Cada Geração Tem Sua Própria Engenharia Civil"

As posições em produto, operações e outras grandes empresas ainda sentem uma ansiedade incerta, enquanto os programadores podem apenas ser os primeiros a aceitar seu destino declarado.

Li Chuan, um engenheiro de frontend na Baidu, ficou primeiro chocado com as capacidades da IA quando usou o Claude Code no início deste ano. "Para os mesmos requisitos complexos, usar alguns modelos grandes nacionais pode exigir cinco a seis rodadas de diálogo, enquanto o Claude pode fazer isso em duas ou três rodadas, e fazer melhor."

Ele ficou maravilhado com a IA pela segunda vez em abril, quando a empresa de modelos grandes chinesa Zhipu lançou o modelo GLM-5.1, "Primeiro, é barato, e segundo, suas capacidades podem servir completamente como um substituto para o Claude Code."

Li Chuan percebeu que seu trabalho estava em risco. Em maio, ele realmente apareceu na "lista".

Como dois lados de uma moeda, de um lado está maio de 2026, quando a empresa-mãe do Claude Code, Anthropic, alcançou uma receita anual (ARR) de cerca de 47 bilhões de dólares, aumentando quatro a cinco vezes em apenas seis meses; enquanto isso, a Zhipu recentemente disparou para um valor de mercado de mais de um trilhão.

Do outro lado, a rápida maturação das capacidades de codificação da IA fez com que os programadores fossem os mais afetados nesta onda de despedimentos. "Os primeiros a serem afetados são quase todas as equipes de produção e pesquisa, especialmente posições como desenvolvimento frontend e desenvolvimento de testes, que muitas vezes são percebidas pelos chefes como tendo valor diminuído," disse um representante de RH de uma empresa de internet à 36Kr.

Em 2025, Li Chuan entrou na Baidu como recrutado de campus e se tornou um engenheiro de frontend. Um ano antes, durante as entrevistas de recrutamento no campus, a IA apenas desempenhou o papel de um motor de busca, auxiliando a programação por meio de perguntas e respostas simples, e os entrevistadores não mencionaram a IA de forma alguma.

"Frontend" era a profissão ideal de Li Chuan porque é um trabalho onde os resultados são visíveis; a qualidade do código é refletida diretamente em cada detalhe da interface do produto. Todo Ano Novo, dizer à sua família: "Abra o aplicativo Baidu, aquela coisa nele foi feita por mim," lhe dá uma sensação de realização e "o significado do trabalho."

Por muitos anos, os programadores em grandes empresas foram claramente categorizados em funções como algoritmos, frontend, backend e testes, com frontend exigindo habilidades interpessoais mais altas em estética e interação, enquanto backend exige habilidades técnicas mais rigorosas. Os níveis salariais e a "hierarquia do desprezo" neste campo estão diretamente ligados ao "conteúdo técnico"—os salários de frontend são mais altos que os de testes, mas mais baixos que os de engenheiros de algoritmos e engenheiros de backend.

Em apenas um ano, tudo que Li Chuan conhecia virou de cabeça para baixo. O trabalho de escrever e modificar código foi em grande parte assumido pela IA, e os limites de várias funções de programação se tornaram nebulosos. Até mesmo gerentes de produto agora podem entrar na programação.

Em maio, um departamento de desenvolvimento da Alibaba recebeu uma notificação de seu chefe, instruindo todos a pausar todas as demandas não urgentes e para cada equipe desenvolver um Agente. A partir de agora, quaisquer requisitos de negócios podem ser diretamente interfacados com o Agente apenas pelos colegas de produto. Os programadores podem apenas modificar o Agente e não podem tocar no código. O chefe insinuou que até outubro deste ano, equipes que se saíssem bem substituiriam aquelas com desempenho inferior para manter o Agente.

A equipe técnica CSIG da Tencent desenvolveu um pipeline para corrigir bugs no aplicativo da empresa—IA corrige os bugs, e os programadores só precisam verificar e clicar no botão "confirmar" após o bug ser resolvido, com uma taxa de precisão de 50%.

Em maio, a Alibaba estabeleceu várias equipes full-stack internamente, convertendo engenheiros de frontend, backend e testes em "engenheiros full-stack," tornando-se "super indivíduos." A partir de junho, a Meituan também começou a implementar totalmente a fusão do desenvolvimento frontend e backend.

A transição para "full-stack" é teoricamente viável, mas na prática, é um processo doloroso de descascar uma camada de pele.

De repente transformada em engenheira full-stack, Han Zhi teve pouco tempo para aprender e logo teve que começar seu primeiro projeto "full-stack", lidando com desenvolvimento frontend, testes e tudo sozinha. "Agora todas as minhas demandas são 'programadas ao contrário', com prazos definidos para datas específicas," disse ela, sentindo-se sobrecarregada com o trabalho, muitas vezes ainda trabalhando às 21h, "Estou realmente muito cansada."

Mas a tendência não pode ser resistida. Desde o final do ano passado até o início deste ano, várias empresas líderes na China têm tentado gastar dinheiro para incentivar programadores a consumir tokens, gradualmente eliminando a "programação tradicional."

Em seu auge, membros da equipe CSIG da Tencent desfrutavam de uma cota de tokens de 2.000 dólares/mês. Desde que os pedidos fossem razoáveis e houvesse uma saída de código correspondente, eles poderiam solicitar o dobro da cota uma vez usada. O uso de tokens também foi incluído nas avaliações de desempenho, "Quando seu uso é muito baixo, seu líder perguntará por que." Portanto, algumas pessoas emprestariam suas cotas de tokens não utilizadas a outras.

Por muitos anos, programadores em grandes empresas significavam altos salários e prestígio. Eles são a base das empresas de internet, e a essência do "espírito do programador" é código aberto e compartilhamento, a simplicidade e elegância do código, um foco exclusivamente nos resultados sem ruído, e a emoção de ver caracteres pularem na tela.

Mas os tempos mudaram. Quase todos os programadores entrevistados mencionaram o mesmo sentimento à 36Kr: "Sem IA, não consigo trabalhar. Se a IA 'quebrar', eu preferiria gastar muito tempo procurando um novo plano de codificação do que voltar a olhar código e fazer alterações"—discutir o chamado "espírito do programador" agora parece fora de lugar.

Li Chuan disse que a formação de um excelente programador no passado era sobre aprendizado e iteração, já que as linguagens de programação têm mudado nas últimas décadas; se você não aprender, não consegue acompanhar a vanguarda da tecnologia. Era comum para ele e seus amigos irem a cafés nos finais de semana para estudar novas tecnologias, "Este grupo em si é bastante competitivo." Mas a aterrorizante velocidade de iteração da IA deixou as pessoas sem palavras.

"Se a Codificação de IA pudesse ser travada no nível de 25 anos atrás, isso nivelaria as habilidades técnicas de alguém com um ou dois anos de experiência com aquelas que têm sete ou oito anos, enquanto ainda não substitui verdadeiramente os humanos, pois há muitas coisas fora da 'caixa de diálogo' para fazer," lamentou Lin Yue. Mas a tecnologia não para por ninguém; ele não tem dúvidas de que a extinção dos programadores já está em andamento, "assim como os trabalhadores têxteis após a invenção da máquina de costura."

O Crescimento Antigo se Foi, Nova Corrida Começa

Quando a tecnologia injeta uma alavanca de eficiência multiplicativa em uma empresa, o que acontece a seguir geralmente é uma das duas coisas—ou as mesmas pessoas fazem mais trabalho, ou uma empresa não precisa mais de tantas pessoas.

"Não estamos demitindo funcionários," disse um CEO de uma empresa de software à 36Kr. Depois de todo o esforço para "treinar" esses programadores que têm uma rica compreensão da indústria e métodos de desenvolvimento, cada um é um tesouro para a empresa. Quando a Codificação de IA aumenta a eficiência da programação em cinco vezes, seu objetivo não é demitir 4/5 da equipe, mas expandir os negócios cinco vezes.

Esse desejo é certamente bonito, mas o problema é, há mercado incremental suficiente restante?

Antes de ser demitido, Lin Yue experimentou brevemente a "libertação" da IA escrevendo código, mas logo ficou mais ocupado. No passado, quando o negócio tinha demandas iterativas sobre detalhes do aplicativo, eles sempre tinham que esperar que a programação chegasse lentamente. Agora, as demandas de negócios se acumulam cada vez mais rápido, independentemente da viabilidade ou importância, levando a equipe de desenvolvimento a "tentar fazer primeiro."

No entanto, essas demandas parecem um tanto "desnecessárias" para Lin Yue—modificar os menores detalhes da "posição do banner" ou mudar o anúncio da janela flutuante de "cancelamento gratuito" para "dedução de pontos." "Os gerentes de produto mudam isso e aquilo; faremos testes AB, mas os casos em que o efeito modificado pode melhorar são realmente poucos."

"Os departamentos com menos crescimento estão todos focados em IA, sempre procurando novas histórias para contar," disse Cang Shu. Ele tem experiência tanto em entrega de alimentos quanto em negócios de drones, e pela sua experiência pessoal, a atmosfera de competição em IA é muito mais forte na primeira.

Um engenheiro de Infra que recentemente passou por demissões em massa na Meta disse à 36Kr que, após aprender a aproveitar a IA, ele e seus colegas agora querem fazer coisas para as quais anteriormente não tinham tempo. Mas agora, com um grande número de pessoas saindo, os colegas restantes estão começando a cortar trabalhos desnecessários.

A realidade que todos enfrentam é que os produtos estrela que surgiram durante a era da internet móvel agora estão lutando para aumentar substancialmente o crescimento "fazendo mais trabalho." Algumas dessas empresas não apenas não têm crescimento, mas também estão sofrendo perdas severas devido à feroz competição externa.

Em 2025, várias empresas na guerra de entrega de alimentos queimaram 200 bilhões, arrastando os lucros e o fluxo de caixa da Meituan para um atoleiro, levando a Meituan, que já tinha baixas contribuições de lucro per capita, a entrar primeiro em um ciclo de demissões. No entanto, de outra perspectiva, o negócio da Meituan depende fortemente do cumprimento offline, e o potencial para melhorias de eficiência da IA é menor em comparação com empresas com maior integração online. "Se até a Meituan pode reduzir funcionários por meio de melhorias de eficiência da IA, outras empresas definitivamente seguirão o exemplo. É um indicador," disse um funcionário da Meituan.

Negócios tradicionais como publicidade estão encolhendo continuamente na Baidu, e situações semelhantes são vistas com Feizhu e Gaode, que há muito foram marginalizados e contribuíram pouco dentro da Alibaba.

Despedimentos em negócios antigos são inevitáveis, mas há oportunidades para novo crescimento?

Alguns membros da gestão, ao discutir despedimentos, dizem aos funcionários: "A empresa também está trabalhando em IA; você pode tentar encontrar projetos nos quais pode trabalhar." Um funcionário da Meituan disse à 36Kr. Recentemente, o negócio local central da Meituan estabeleceu um departamento de Transformação de IA, encarregado principalmente de explorar o uso da IA para simplificar processos internos de negócios; além disso, muitos gerentes centrais de médio a alto nível estão pessoalmente liderando projetos relacionados à IA.

Wang Yue, um gerente de produto na ByteDance, disse à 36Kr que está iniciando um empreendimento interno para criar um produto de eficiência de IA para clientes B-end, "A empresa incentiva todos a explorar tais iniciativas." No início do projeto, eles removeram ativamente os papéis de "design" e "teste" e enfatizaram ao comitê de revisão quanto custo de mão de obra esse produto economizaria no futuro. Outro colega de Wang Yue está desenvolvendo um produto de Agente de atendimento ao cliente de IA, com o OKR de 2026 sendo "ajudar a empresa a demitir xx% do pessoal de atendimento ao cliente."

Atualmente, tais projetos existem em todas as grandes empresas, com dezenas de pequenas equipes trabalhando neles. "Às vezes, várias equipes trabalham na mesma direção; quem sair primeiro, a empresa concentrará recursos para promovê-los."—uma nova corrida começou.

O que está mudando não é apenas o foco dos negócios, mas também a estrutura organizacional, como a eliminação de mais gestão intermediária.

Começando este ano, a Tencent começou a implementar sistemas baseados em projetos, enfraquecendo níveis de gestão e restaurando classificações profissionais para líderes; a Meituan demitiu alguns L9 (nível de diretor de divisão) durante sua revisão de meio de ano e recentemente eliminou completamente o nó X1 (o nível de gestão mais baixo), reduzindo camadas de gestão.

Vamos Nos Despedir do Passado

Para onde a grande onda da IA levará as pessoas permanece incerto, e a maioria das pessoas ainda não teve um "momento de iluminação."

Antes do final do período de buffer para demissões em meados de junho, Lin Yue estava intensamente buscando entrevistas com Taobao, Kuaishou e ByteDance. Continuar sua carreira como "programador de grande fábrica" ainda é a rota ideal que ele espera. No entanto, os ramos de oliveira dessas empresas ainda não chegaram, "É muito difícil," disse Lin Yue.

"Encontrar um emprego é fácil, mas uma vez que você deixa uma grande empresa por uma média ou pequena, você nunca pode voltar para uma grande empresa." Na mente de Lin Yue, desistir de uma grande empresa significa um pouco uma queda permanente, e ele não está disposto a "se contentar com menos."

Alguns deixaram de lado sua "obsessão por grandes empresas." Três dias após deixar a Baidu, Li Chuan se juntou sem problemas a uma startup. Naturalmente, sua posição mudou de "engenheiro de frontend" para "engenheiro full-stack." O principal produto desta empresa é um Agente de IA para uso em escritório, e eles até aumentaram seu salário.

Embora todos digam que os tempos mudaram e as habilidades dos programadores não são mais confiáveis, Li Chuan ainda tem algumas "aspirações técnicas," esperando participar de um produto favorito dos usuários como pessoa técnica, o que pode não necessariamente ter que ser alcançado em uma grande empresa.

Após deixar a Alibaba, Jiang Ling se juntou a uma antiga empresa de automóveis. Seu trabalho atual não precisa ser forçosamente associado à IA, e ela não precisa mais se preocupar diariamente se "as tarefas de IA do chefe podem ser concluídas," nem precisa "executar desesperadamente." Um projeto que Jiang Ling está atualmente responsável será lançado em 30 de setembro, "Essas tarefas estão dentro da minha zona de conforto, e com tempo de sobra, sinto-me muito mais relaxada e feliz."

Recentemente, seu departamento tem frequentemente liberado posições de recrutamento, "sempre há um monte de pessoas da Alibaba vindo para entrevistar, correndo freneticamente para a indústria de manufatura."

Talvez a comunidade de programadores acabe deixando para trás 10%, mas Cang Shu não quer mais buscar trabalho em grandes empresas, "para competir por esses desesperados 10%."

Após ser demitido pela Meituan em maio, ele decidiu embarcar no caminho do empreendedorismo. Antes da onda de IA, ele já havia tentado fazer algo por conta própria. Naquela época, apenas construir uma comunidade e vender algumas habilidades lhe permitiu experimentar o gosto de ganhar 100.000 por mês.

Em março ou abril deste ano, alguns "estudantes" na comunidade de Cang Shu já pularam para o empreendedorismo em IA, "abrindo suas próprias empresas e contratando muitas pessoas, enquanto eu ainda estou lutando neste trabalho, isso está certo?" ele se questionou.

Hoje, o projeto empreendedor de Cang Shu está focado em mercados externos, desenvolvendo sistemas com base nas necessidades de usuários com doenças raras e criando produtos independentes. Ele também compartilha o progresso com internautas em sua conta do Xiaohongshu "Cang Shu (Versão Quit do Salário Mensal)" e em redes sociais externas. Além de seu produto principal, ele também está trabalhando em vários produtos menores em paralelo para manter suas habilidades. "Uma pequena ferramenta pode ser concluída em três a quatro dias no máximo, enquanto um sistema complexo pode levar meio mês." Isso é muito mais rápido do que o ritmo de agendamento convencional das grandes empresas.

A IA pode ser a alavanca intelectual mais poderosa da história humana; pode amplificar as capacidades individuais em N vezes, apoiar a implementação da maioria dos produtos de startups e permitir que cada boa ideia seja rapidamente reconhecida e precificada.

Cang Shu, nascido em 2000, diz que está destinado a ser um empreendedor, mas se não fosse por esta rodada de despedimentos, ele talvez não tivesse agido neste momento. "A empresa tomou a decisão por mim."

"Sem olhar para trás, siga em frente com paixão," é a última frase na mensagem de despedida da Meituan para cada funcionário que parte, e também é uma frase que muitos funcionários de grandes empresas mencionam ao sair. Nesta complexa transformação trazida pela IA, seja saindo ou ficando em uma grande empresa, não se pode mais continuar no caminho do passado.

Após uma breve "fragmentação," não se trata de deitar. Seja mudando de carreira ou começando um negócio, aqueles que aceitam a mudança primeiro podem ser capazes de ver um mundo diferente mais cedo.

(Zhou Xinyu também contribuiu para este artigo; a pedido dos entrevistados, Lin Yue, Jiang Ling, Li Chuan e Wang Yue são pseudônimos.)

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