"Incluso si Meta despidiera al 90 % de su personal, aplicaciones como Instagram y Facebook seguirían funcionando normalmente."

Eva es ingeniera senior en Meta, no está en la lista de despidos, tiene un buen desempeño y está adoptando activamente herramientas de IA.

Pero él dijo: "Nadie está a salvo, todos están en peligro, solo es cuestión de tiempo".

Es una historia sobre cómo se evalúan los rendimientos, cómo ocurren los ascensos, cómo funciona la gestión e incluso cómo se define el esfuerzo mismo; quienes están dentro de ella, desde Zuckerberg hasta los ingenieros juniors recién contratados, no pueden decir cuándo terminará esta tormenta.

Los despidos son reales, pero las razones son falsas

Meta ha despedido aproximadamente 25,000 personas desde 2022.

En noviembre de 2022, se despidieron 11,000 personas; en 2023, otros 10,000; Zuckerberg lo llamó el año de la eficiencia. En enero de 2025, Zuckerberg anunció en un memorándum interno el despido del 5% de los empleados con peor desempeño, aproximadamente 3,600 personas. En marzo de 2026, se despidieron otros 700. Según Reuters, a finales de mayo se realizará otro recorte de aproximadamente 8,000 personas, lo que representa el 10% de los casi 79,000 empleados globales, con una segunda ronda programada para el segundo semestre.

Los despidos están ocurriendo de manera real, pero no necesariamente porque la IA les haya quitado sus empleos.

Eva cree que, en esta etapa, la mayoría de las personas despedidas se habrían ido incluso sin IA. «Hace unos años, toda la industria de CS contrató mucho más de lo que realmente necesitaba; la industria estaba en auge, el capital estaba sobrecalentado y las acciones subían sin parar, muchas empresas contrataron a un montón de personas. Cuando Musk compró Twitter, despidió a la mayoría de los empleados, y la aplicación seguía funcionando perfectamente, y en ese momento no había IA».

En 2026, las proyecciones de gasto de capital de Meta son de 115 mil millones a 135 mil millones de dólares, casi el doble de 2025, destinados íntegramente a centros de datos, GPU e infraestructura de IA. El dinero ahorrado mediante despidos se dirigió hacia la capacidad de cómputo.

El papel que juega la IA en esta etapa es como una carta de presentación que las empresas pueden usar para afirmar externamente que la eficiencia ha mejorado y que ya no necesitan a tantas personas.

Las pequeñas empresas son ligeras y ágiles; cuando crecen hasta convertirse en grandes, sus decisiones se vuelven más lentas, descubren que no pueden competir con las nuevas unicornios y startups, y comienzan a reducirse, aplanar su estructura y centrarse en productos clave. La IA solo ha acelerado este ciclo que ya estaba en curso.

Cuando el uso de IA participa en la evaluación de rendimiento

Sin embargo, la intervención de la IA aún ha cambiado algunas reglas sobre los despidos.

El antiguo sistema de evaluación de desempeño de Meta era bastante único entre las grandes empresas de Silicon Valley. Los gerentes no otorgaban calificaciones directamente, sino que elaboraban un documento de clasificación de desempeño basado en tu autoevaluación, las evaluaciones de tus compañeros y tu propia observación.

Luego, se entra en una sesión llamada Calibration Meeting, donde aproximadamente una docena de personas del mismo nivel se reúnen; cada gerente presenta el desempeño de sus subordinados, explica por qué esa persona merece cierto nivel, se realiza una discusión grupal y, finalmente, se asigna un nivel a todos.

Este proceso es engorroso y consume tiempo, pero su valor radica en incorporar múltiples perspectivas y comparaciones horizontales entre pares; es difícil que las preferencias de un solo gerente determinen el resultado. Eva considera que es relativamente justo.

A principios de 2026, la reunión de calibración se canceló. Eva explicó: «La empresa volvió a adoptar evaluaciones de desempeño semestrales, ya que, con la IA, los gerentes pueden usarla para ayudar a redactar sus autoevaluaciones, por lo que ya no se necesitan tantos pasos colaborativos y el proceso puede ser más rápido».

Al mismo tiempo, Meta lanzó el sistema de seguimiento de rendimiento de IA llamado Checkpoint, que puede agregar automáticamente los datos de trabajo de los empleados en sistemas internos como Google Workspace para generar resúmenes de contribución para los gerentes. Para los ingenieros de software, Checkpoint rastrea más de 200 dimensiones de datos, incluyendo el porcentaje de código generado por IA, así como métricas como la tasa de errores y el número de bugs asociados.

La directora de recursos humanos de Meta, Janelle Gale, indicó claramente en un memorándum interno a finales de 2025 que la capacidad de colaboración con IA se convertirá en un criterio central de la evaluación del desempeño en 2026.

Además, cada vez que un ingeniero de Meta escribe un fragmento de código, el sistema marca automáticamente un porcentaje que indica qué proporción del código fue completada con ayuda de IA; este dato ya forma parte de los indicadores de evaluación.

Cada grupo establece su propio umbral mínimo según sus circunstancias, por ejemplo, que el 50% o el 90% del código deba generarse con IA. Debes alcanzar este umbral; después, la evaluación de rendimiento seguirá midiendo cuánto valor real aporta tu trabajo. "La idea de la empresa es que primero lo usen, y luego veremos si lo hacen bien", dice Eva.

Incluir la tasa de uso de IA en el desempeño, como un mecanismo de promoción forzada, sin recompensar a quienes la usen más, pero sancionando a quienes no la usen.

Este enfoque no es exclusivo de Meta.

El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, declaró públicamente en la conferencia GTC de marzo de 2026 que, en el futuro, cada ingeniero de la empresa necesitará un presupuesto anual en tokens, con la mitad del monto adicional asignado para el consumo de IA, además del salario base. Incluso afirmó que si un ingeniero con un salario anual de 500.000 dólares gasta menos de 250.000 dólares anuales en IA, él «se sentiría profundamente preocupado».

Jensen Huang está vendiendo tokens; ¿cómo no va a promocionar su producto un comerciante? Pero Meta también llegó en un momento a este extremo de locura cuantitativa.

Un empleado creó de forma espontánea en la red interna un ranking llamado «Claudeonomics», nombrado en honor al modelo Claude de Anthropic, que rastrea el consumo de tokens de IA de 85.000 empleados. En 30 días, la empresa consumió más de 60 billones de tokens.

La clasificación incluye insignias desde bronce hasta esmeralda, y los primeros 250 obtienen títulos como Token Legend y Cache Wizard. El empleado en primer lugar consumió 281.000 millones de Token en 30 días; algunos empleados manipularon la clasificación haciendo que agentes de IA funcionaran en bucle durante horas sin realizar ninguna tarea real, solo consumiendo Token. Medir la productividad por consumo de Token es como evaluar a un camionero por el consumo de combustible: el motor puede estar funcionando, pero eso no significa que se esté entregando carga.

Eva no sintió presión de la lista de clasificación dentro de su equipo: «De todos modos, no tenemos ninguna relación directa con esta lista de clasificación; cada uno hace su trabajo, y todos lo vieron como algo divertido y ya está». El gerente tampoco lo utilizó como tema de discusión, pero después de que el sitio web de la lista de clasificación se desconectara, la lógica subyacente no desapareció. El porcentaje de generación de código por IA sigue siendo monitoreado, y el umbral mínimo sigue vigente.

Y cuando todos se ven empujados a usar IA, y la producción digital de cada persona aumenta, los propios estándares de desempeño también subirán. "Si el 60% de las personas lo hacen mejor, el estándar inevitablemente se elevará. Pero es difícil decir cuánto de ese mejor desempeño se debe a la IA y cuánto se debe a trabajar hasta tarde y competir ferozmente."

El viento de la competencia feroz ha llegado a Silicon Valley

El jefe superior de Eva también tiene presión: «Otros jefes superiores están presionando intensamente a sus subordinados; si no logra hacerlo, su puesto también está en peligro».

Según el Wall Street Journal, Meta ha creado recientemente un departamento de ingeniería de IA con una proporción de gerentes a ingenieros de 1:50, es decir, un gerente supervisa a 50 personas, el doble del límite tradicional de 25:1 en Silicon Valley.

Los datos de Gallup muestran que el número promedio de subordinados por gerente en todo Estados Unidos aumentó de 10.9 en 2024 a 12.1 en 2025, pero la proporción de 50:1 de Meta sigue siendo más de cuatro veces el promedio de la industria.

Eva sintió de primera mano este cambio. En una gran empresa normal, un gerente se encarga de más de diez personas, ya que debe ayudarte con tu plan de carrera, tener conversaciones individuales contigo y comprender tus necesidades.

1:50 significa que un equipo de 5 gerentes anteriormente ahora solo necesita 1, y los otros 4 perdieron sus puestos.

Nadie sabe cómo funcionará realmente este nuevo departamento, aunque las voces externas creen que este cambio terminará en tragedia.

Nuestros otros departamentos aún mantienen el ritmo de gestión anterior, y el gerente aún tendrá charlas individuales contigo sobre tu plan de carrera, pero todos esperan que este estado no dure mucho tiempo. Algunos equipos ya han comenzado a eliminar a los gerentes de nivel básico y solo mantienen a los gerentes de nivel superior que gestionan directamente a todos.

La administración también se enfrenta a la pregunta de si su trabajo ya ha perdido sentido. «Todos estamos en el mismo estado, todos debemos enfrentarnos a la pregunta de si nuestro puesto aún tiene necesidad de existir. Para los líderes también es así; sus días no se han vuelto más fáciles.»

La IA realmente ayuda a los gerentes a aumentar la eficiencia, resumiendo automáticamente qué código escribieron sus subordinados recientemente, qué publicaciones hicieron y qué reuniones asistieron, generando informes periódicos. Antes, los gerentes tenían que buscar manualmente toda la información; ahora, tras la resumen de la IA, solo necesitan revisarlo.

Pero al otro lado del aumento de eficiencia, la gestión se vuelve más barata, y las cosas baratas nunca carecen de sustitutos.

La presión interna se transmite en capas, y los que finalmente sufren el impacto más directo son los puestos básicos en la base.

Eva, como ingeniero senior, antes asignaba pequeños bugs a ingenieros junior al planificar proyectos. Pero ahora, si el problema no es grave, simplemente abre una ventana de IA y lo resuelve en minutos. "No necesito comunicarme con los ingenieros junior; yo mismo lo arreglo en un santiamén."

Los grandes proyectos aún requieren personas para llevarlos a cabo, pero las tareas triviales que antes absorbían la carga de trabajo de los ingenieros junior están siendo absorbidas fácilmente por la IA que tiene a mano los ingenieros senior.

Eva habla rápido: «Si puedes hacerlo lo antes posible: ser al mismo tiempo gerente de ingeniería, product manager, ingeniero y diseñador, que una sola persona pueda hacer todo el trabajo y construir por sí misma una función o incluso un equipo, entonces la probabilidad de ser despedido podría ser un poco menor que la de los demás».

Sobre cuántas personas quedarán al final, Eva dijo con una sonrisa: "En este momento, incluso si Meta conservara solo la mitad de su personal, aún podría funcionar. Si la IA continúa desarrollándose al ritmo prometido, al final podrían quedar solo un 10% de programadores para revisar lo que hace la IA y alinear las decisiones de producto; el 90% restante quedaría desempleado, y aun así, Meta seguiría funcionando".

Nadie está a salvo, ni siquiera Zuckerberg

Nadie se siente seguro.

El alto directivo tiene presión porque otros altos directivos están compitiendo; el gerente tiene presión porque su alcance de gestión podría pasar de 1:15 a 1:50; el ingeniero senior tiene presión porque los estándares están subiendo; el ingeniero junior tiene presión porque su trabajo está siendo absorbido por la IA del ingeniero senior.

Incluso Mark Zuckerberg mismo está experimentando ansiedad.

La incertidumbre de la era de la IA es real; cada nueva función de Claude Code podría poner en peligro a una empresa, la acción de Figma experimentó fuertes fluctuaciones tras el anuncio de Claude Design, y toda la industria SaaS está siendo desmantelada pieza por pieza.

Las redes sociales parecen tener barreras, pero las barreras nunca son tan altas como se imagina. Eva cree que la transición de QQ a WeChat llevó solo uno o dos años.

Zuckerberg, preocupado por el futuro de la empresa, está realizando grandes recortes de personal. Para Eva, como empleada, esto es una estrategia de gestión. «Él quiere conservar a las personas más comprometidas, a las más inteligentes. ¿Cuál es la mejor manera de lograrlo? Descubrió que dar dinero no es lo más efectivo; los despidos funcionan mejor».

Crear inseguridad impulsa la producción más que otorgar bonos.

Pero esta estrategia también tiene un costo. Los ingenieros de élite no tolerarán indefinidamente esta presión; se irán a lugares que respeten más a sus empleados. Despedir personal puede expulsar a los despreocupados, pero también puede alejar a quienes tienen más opciones.

La razón por la que Eva decidió quedarse es realista: aunque Silicon Valley ahora está un poco más competitiva, no es tan intensa como en China.

Sin embargo, detrás de estas elecciones individuales, la tendencia de toda la industria ya no se puede ignorar. «La IA reemplazará la mayoría de los trabajos; la industria de Internet nunca volverá al estado glorioso en el que se podía ganar mucho dinero sin tener que trabajar tanto».

Si no puedes vencerlos, únete a ellos

La IA ha redefinido la forma en que los empleados existentes realizan su trabajo, y también ha cambiado los puntos de entrada para la selección de nuevos empleados.

Las entrevistas de ingeniería de Meta tradicionalmente se dividen en tres partes: Coding, Behavior Question y System Design. Coding consiste en plantear un problema de algoritmo, como ordenar un conjunto de datos, evaluando qué algoritmo eliges y tu consideración del rendimiento y los costos. Behavior es subjetivo y pregunta cómo manejas la retroalimentación y los conflictos. System Design son preguntas de diseño arquitectónico generalmente dirigidas a niveles Senior.

En octubre de 2025, Meta introdujo una etapa de codificación con IA en sus entrevistas. Anteriormente eran dos rondas de codificación pura; ahora son una ronda de codificación tradicional más una ronda de codificación con IA. Los candidatos reciben en el entorno CoderPad un proyecto complejo con múltiples archivos, y a la derecha hay una ventana de chat con IA, donde pueden alternar entre varios modelos de IA durante la entrevista, incluyendo la serie GPT, la serie Claude, Gemini y Llama. En 60 minutos, debes comprender un repositorio de código que nunca has visto, descomponer el problema y utilizar la IA para implementar funciones o corregir errores.

No se trata de si sabes escribir código o si sabes escribir prompts, sino de tu capacidad de juicio para colaborar con la IA. Los resultados generados por la IA pueden ser correctos, incorrectos o una mezcla de ambos; lo importante es cómo interactúas con la IA para lograr un resultado satisfactorio y si puedes detectar si el código generado por la IA es óptimo. El entrevistador observará en tiempo real cada prompt y cada interacción que tengas.

Eva considera que esto es muy cercano a un entorno laboral real, para ver si los candidatos pueden utilizar las herramientas más recientes para resolver problemas complejos en poco tiempo.

Nuevos criterios de entrada significan que, en el futuro, quienes ingresen a esta industria se les exigirá desde el primer día la capacidad de colaborar con IA. Un candidato que pasó por este proceso de entrevista resumió en su análisis que la IA no hizo las entrevistas más fáciles, sino que elevó los estándares: cuando tienes asistencia de IA, los entrevistadores esperan que resuelvas problemas más complejos en el mismo tiempo.

Ante esta situación, Eva eligió la estrategia de unirse si no puedes vencer.

Si esta es la tendencia, no puedes cambiarla; resistirse a la IA es inútil.

La forma en que Eva realiza su trabajo diario ha cambiado por completo: abre múltiples ventanas de IA para que procesen en paralelo diferentes tareas. «Tienes solo una mente y solo puedes hacer una cosa a la vez. Pero la ventaja de la IA es que puedes ejecutar diez, y hacer que realicen tareas diferentes para ti.»

De intentarlo hasta dominarlo, aproximadamente un mes.

Él ha utilizado IA en casi todos los aspectos de su trabajo: al planificar proyectos, escribe documentación, genera ideas, compara soluciones, escribe SQL para calcular impactos potenciales y escribe código; después de completar las funciones, también la usa para redactar resúmenes y publicar publicaciones en redes sociales para aumentar la visibilidad.

Sé uno de los primeros en utilizar la IA de la mejor manera posible; tal vez así te conviertas en uno de los últimos en ser despedido. Pero cuán rápido se producirán los despidos y si realmente podrás evitarlos, nadie lo sabe; solo puedes aceptar lo que viene.

Más allá de esta autoconsolación, el valor de la IA varía considerablemente según el nivel de la persona.

Para ingenieros avanzados que ya tienen suficiente experiencia para identificar problemas y orientarse, la IA es una palanca real: antes, pensar en hacer un análisis que tomaría dos semanas era agobiante, pero ahora pueden comenzar inmediatamente. Sin embargo, para personas al inicio de su carrera, la IA elimina precisamente la parte de pensamiento y prueba y error que más necesitan.

La eficiencia mejoró, pero las oportunidades de aprendizaje desaparecieron.

Eva no quiere clasificarse como optimista o pesimista: «No puedes cambiar esta gran tendencia, al igual que las personas en el noreste que perdieron sus empleos y solo pudieron aceptarlo. Algunas abrieron restaurantes, otras se trasladaron al sur para emprender. ¿Quién sabe? La vida es demasiado larga, y pensar no sirve de nada.»

Hasta ahora, lo único cierto es que nadie es ganador.