Mesmo que a Meta demita 90% das pessoas, aplicativos como Instagram e Facebook continuarão funcionando normalmente.
Eva é engenheira sênior no Meta, não está na lista de demissões, tem bom desempenho e está adotando ativamente ferramentas de IA.
Mas ele disse: “Ninguém está seguro, todos estão em perigo, é apenas uma questão de tempo.”
Esta é uma história sobre como o desempenho é avaliado, como as promoções ocorrem, como a gestão funciona e até como o próprio esforço é definido — e ninguém, desde Zuckerberg até os engenheiros júniores recém-contratados, consegue dizer quando essa tempestade acabará.
As demissões são reais, mas os motivos são falsos
O Meta já demitiu aproximadamente 25.000 pessoas desde 2022.
Em novembro de 2022, foram demitidos 11.000 funcionários; em 2023, mais 10.000, que Zuckerberg chamou de ano da eficiência. Em janeiro de 2025, Zuckerberg anunciou em memorando interno a demissão de 5% dos funcionários com menor desempenho, cerca de 3.600 pessoas. Em março de 2026, mais 700 foram demitidos. Segundo a Reuters, em finais de maio serão demitidos aproximadamente 8.000 funcionários, representando 10% dos cerca de 79.000 empregados globais, com uma segunda rodada prevista para o segundo semestre.
As demissões estão realmente acontecendo, mas não necessariamente porque a IA tirou o emprego dessas pessoas.
Eva acredita que, nessa fase, a maioria das pessoas demitidas teria saído mesmo sem a IA. "Nos últimos anos, toda a indústria de CS contratou muito mais pessoas do que a demanda real exigia, o setor estava em alta, o capital estava hiperaquecido e as ações subiam constantemente; muitas empresas contrataram um grande número de pessoas. Quando Musk comprou o Twitter e demitiu a maioria dos funcionários, o aplicativo ainda funcionava perfeitamente — e naquela época, nem havia IA."
Em 2026, a orientação de gastos de capital do Meta é de US$ 115 bilhões a US$ 135 bilhões, quase o dobro de 2025, todos direcionados para data centers, GPUs e infraestrutura de IA. O dinheiro economizado com demissões foi direcionado para poder de computação.
O papel da IA nesta fase é como uma carta respeitável que as empresas podem usar para afirmar publicamente que a eficiência aumentou e que não precisam de tantas pessoas.
Empresas pequenas são leves e ágeis; após crescerem, suas decisões tornam-se mais lentas, percebem que não conseguem competir com novas unicórnios e startups, e começam a se reestruturar, achatando a hierarquia e se concentrando em produtos principais. A IA apenas acelerou esse ciclo já em andamento.
Quando o uso de IA participa da avaliação de desempenho
No entanto, a intervenção da IA ainda alterou algumas regras sobre demissões.
O antigo sistema de avaliação de desempenho do Meta era bastante único entre as grandes empresas da Silicon Valley. Os gerentes não atribuíam notas diretamente, mas sim compilavam uma documentação de classificação de desempenho com base na autoavaliação do funcionário, nas avaliações dos colegas e em suas próprias observações.
Em seguida, entra-se em uma sessão chamada Calibration Meeting, onde cerca de dez pessoas do mesmo nível são reunidas; cada gerente apresenta, em sequência, o desempenho de seus subordinados, explicando por que essa pessoa merece determinado nível, seguido por uma discussão coletiva, e por fim, todos são classificados.
Este processo é demorado e complicado, mas seu valor reside na introdução de múltiplas perspectivas e comparações horizontais entre pares; as preferências de um único gerente dificilmente determinam o resultado. Eva considera isso relativamente justo.
No início de 2026, a reunião de calibração foi cancelada. Eva explicou: “A empresa voltou à avaliação de desempenho semestral, pois, com a IA, os gerentes podem usar a IA para auxiliar na redação das autoavaliações, não precisando mais de tantos passos colaborativos, tornando o processo mais rápido.”
Ao mesmo tempo, a Meta lançou o sistema de rastreamento de desempenho de IA chamado Checkpoint, que agrega automaticamente dados de trabalho dos funcionários em sistemas internos como o Google Workspace, gerando resumos de contribuição para os gerentes. Para engenheiros de software, o Checkpoint rastreia mais de 200 dimensões de dados, incluindo a proporção de código gerado por IA, além de monitorar métricas como taxa de erros e número de bugs associados.
A chefe de recursos humanos da Meta, Janelle Gale, declarou claramente em um memorando interno até o final de 2025 que a capacidade de colaboração com IA se tornará o critério central da avaliação de desempenho em 2026.
Além disso, cada vez que um engenheiro do Meta escreve um trecho de código, o sistema automaticamente atribui uma porcentagem indicando qual proporção desse código foi auxiliada por IA, e esse dado já se tornou parte dos critérios de avaliação.
Cada grupo define seu próprio limite mínimo, como 50% ou 90% do código precisando ser gerado por IA. Você deve atingir esse limite; após atingi-lo, a avaliação de desempenho ainda analisará o valor real do seu trabalho. "A ideia da empresa é que vocês comecem a usar, e depois veremos se estão fazendo bem", disse Eva.
Incluir a taxa de uso de IA no desempenho, como um mecanismo de promoção forçada, não recompensando quem usa mais, mas punindo quem não usa.
Essa abordagem não é exclusiva do Meta.
O CEO da NVIDIA, Jensen Huang, declarou publicamente na conferência GTC de março de 2026 que, no futuro, cada engenheiro da empresa precisará de um orçamento anual em Token, com metade do valor adicional alocado para consumo de IA, além do salário básico. Ele chegou a dizer que, se um engenheiro com salário anual de 500 mil dólares gastar menos de 250 mil dólares por ano em IA, ele “ficaria profundamente preocupado”.
Jensen Huang está vendendo tokens; como pode uma loja não promover seus próprios produtos? Mas a Meta também já chegou a esse extremo de loucura quantitativa.
Um funcionário criou espontaneamente, na rede interna, uma classificação chamada "Claudeonomics", nomeada em homenagem ao modelo Claude da Anthropic, rastreando o consumo de tokens de IA de 85.000 funcionários. Em 30 dias, a empresa inteira consumiu mais de 60 trilhões de tokens.
A classificação inclui medalhas de bronze a esmeralda, e os 250 primeiros recebem títulos como Token Legend e Cache Wizard. O funcionário em primeiro lugar consumiu 281 bilhões de tokens em 30 dias; alguns funcionários manipularam a classificação fazendo agentes de IA operarem em vazio por horas, sem executar nenhuma tarefa real, apenas consumindo tokens. Medir a produtividade pelo consumo de tokens é como avaliar um caminhoneiro pelo consumo de combustível — o motor está ligado, mas isso não significa que a carga está sendo entregue.
Eva não sentiu pressão da classificação dentro da sua equipe: “De qualquer forma, não temos nenhuma relação direta com essa classificação; cada um continua com seu trabalho, e todos apenas deram uma olhada por diversão.” O gerente também não usou isso como ponto de discussão, mas após a desativação do site da classificação, a lógica subjacente não desapareceu. A porcentagem de geração de código por IA ainda é monitorada, e o limite mínimo ainda existe.
E quando todos são empurrados a usar IA, e a produção digital de cada pessoa aumenta, os próprios padrões de desempenho também sobem junto. “Se 60% das pessoas estão se saindo melhor, o padrão certamente será elevado. Mas não se pode dizer quanto desse melhor desempenho é devido à IA e quanto é resultado de ficar acordado até tarde.”
O vento da competição intensa chegou à Silicon Valley
O chefe de Eva também está sob pressão: "Outros chefes estão se esforçando muito para pressionar suas equipes; se não conseguir pressionar com sucesso, seu cargo também estará em risco."
Segundo o Wall Street Journal, a Meta recém-criou um departamento de engenharia de IA com uma proporção de gerente para engenheiro de 1:50, ou seja, um gerente supervisiona 50 pessoas, o dobro do limite tradicional de 25:1 na Silicon Valley.
Dados da Gallup mostram que o número médio de subordinados por gerente nos EUA aumentou de 10,9 em 2024 para 12,1 em 2025, mas a proporção de 50:1 da Meta ainda é mais de quatro vezes a média do setor.
Eva sentiu pessoalmente essa mudança. Normalmente, em grandes empresas, um gerente cuida de dezenas de pessoas, pois precisa ajudá-lo com seu planejamento de carreira, ter conversas individuais com você e entender suas necessidades.
1:50 significa que uma equipe anteriormente composta por 5 gerentes agora precisa apenas de 1, e os outros 4 perderam seus cargos.
Ninguém sabe como esse novo departamento funcionará, embora as vozes externas acreditem que essa mudança terminará em tragédia.
Nossos outros departamentos ainda mantêm o ritmo de gestão anterior, e o gerente ainda terá conversas individuais com você sobre seu plano de carreira, mas todos esperam que esse estado não dure muito tempo. Alguns times já começaram a eliminar gerentes de nível básico, mantendo apenas os gestores superiores para gerenciar diretamente todos.
A própria gestão também está enfrentando a pergunta se seu trabalho já perdeu o sentido. “Todos estão no mesmo estado, todos precisam enfrentar a questão de se seu cargo ainda tem necessidade de existir. Para os líderes também é assim, seus dias não ficaram mais fáceis.”
A IA realmente está ajudando os gerentes a aumentar a eficiência, resumindo automaticamente o que os subordinados escreveram recentemente em código, quais postagens publicaram e quais reuniões participaram, gerando relatórios regularmente. Antes, os líderes precisavam procurar manualmente; agora, com a resumo da IA, os líderes apenas precisam revisar.
Mas, por outro lado, o aumento da eficiência torna a gestão mais barata, e coisas baratas nunca faltam substitutos.
A pressão interna se transmite camada após camada, e os que sofrem o impacto mais direto são ainda os cargos iniciais na base.
Eva, como engenheiro sênior, anteriormente encaminhava pequenos bugs para engenheiros júniores ao planejar projetos. Mas agora, se a questão for simples, ele abre diretamente uma janela de IA e resolve em poucos minutos. "Não preciso me comunicar com engenheiros júniores; eu mesmo resolvo rapidamente."
Grandes projetos ainda precisam ser feitos por pessoas, mas as tarefas triviais que antes sustentavam a carga de trabalho de engenheiros júnior estão sendo facilmente absorvidas pela IA ao alcance dos engenheiros sênior.
Eva fala rapidamente: "Se você conseguir fazer o máximo possível, sendo ao mesmo tempo gerente de engenharia, product manager, engenheiro e designer — se uma única pessoa puder fazer tudo, construir um recurso ou até mesmo uma equipe por conta própria — a probabilidade de ser demitido pode ser um pouco menor do que a dos outros."
Sobre quantas pessoas permanecerão no final, Eva sorriu e disse: “Neste momento, mesmo que a Meta mantenha apenas metade das pessoas, ainda conseguirá funcionar. Se a IA continuar a se desenvolver no ritmo prometido, no final talvez apenas 10% dos programadores permaneçam para revisar o que a IA produziu e alinhar as decisões de produto, enquanto os outros 90% ficarão desempregados — mesmo assim, a Meta continuará funcionando.”
Ninguém está seguro, nem mesmo Zuckerberg
Ninguém se sente seguro.
O líder sênior sente pressão porque outros líderes sênior estão competindo; o gerente sente pressão porque sua faixa de gestão pode passar de 1:15 para 1:50; o engenheiro sênior sente pressão porque os padrões estão subindo; o engenheiro júnior sente pressão porque seu trabalho está sendo absorvido pelo AI do engenheiro sênior.
Até mesmo Zuckerberg está passando por ansiedade.
A incerteza da era da IA é real; cada novo recurso lançado pelo Claude Code pode colocar uma empresa em risco, e a ação da Figma sofreu forte volatilidade após o anúncio do Claude Design, com toda a indústria de SaaS sendo desmontada aos poucos.
As redes sociais parecem ter barreiras, mas essas barreiras nunca são tão altas quanto parecem. Eva acha que a transição do QQ para o WeChat levou apenas um ou dois anos.
Zuckerberg, preocupado com o futuro da empresa, está realizando grandes demissões. Para Eva, como funcionária, isso é uma estratégia de gestão. “Ele quer manter as pessoas mais dedicadas, as mais inteligentes. Qual é a melhor maneira de fazer isso? Ele descobriu que dar dinheiro não é o melhor método — demitir funciona melhor.”
Criar insegurança motiva a produção mais do que conceder bônus.
Mas essa estratégia também tem um custo. Engenheiros de ponta não suportarão indefinidamente essa pressão; eles irão para lugares que valorizem mais os funcionários. Demissões podem afastar os desmotivados, mas também podem afastar os que têm mais opções.
A razão pela qual Eva decidiu ficar é realista: embora a Silicon Valley tenha se tornado mais intensa agora, ainda não é tão intensa quanto no país.
No entanto, por trás dessas escolhas individuais, a tendência do setor já não pode ser ignorada. “A IA substituirá a maioria dos trabalhos; o setor de internet nunca mais voltará ao estado glorioso em que se podia ganhar muito dinheiro sem precisar estar tão ocupado.”
Se não conseguir vencer, junte-se a eles
A IA redefiniu a forma como os funcionários existentes realizam seu trabalho e também alterou os critérios de seleção para novos colaboradores.
As entrevistas de engenharia do Meta tradicionalmente são divididas em três partes: Coding, Behavior Question e System Design. Coding consiste em apresentar um problema de algoritmo, como ordenar um conjunto de dados, avaliando sua escolha de algoritmo e considerações sobre desempenho e custo. Behavior é subjetivo, perguntando como você lida com feedback e conflitos. System Design é geralmente uma pergunta de design de arquitetura destinada a candidatos sênior.
Em outubro de 2025, o Meta introduziu uma etapa de codificação com IA nas entrevistas. Anteriormente eram duas rodadas puras de codificação; agora, tornou-se uma rodada de codificação tradicional mais uma rodada de codificação com IA. Os candidatos recebem, no ambiente CoderPad, um projeto complexo com múltiplos arquivos, com uma janela de bate-papo com IA à direita, permitindo alternar entre vários modelos de IA durante a entrevista, incluindo a série GPT, a série Claude, Gemini e Llama. Em 60 minutos, você precisa entender um repositório de código que nunca viu antes, decompor o problema e usar a IA para implementar funcionalidades ou corrigir bugs.
O que está sendo avaliado não é se você sabe escrever código ou se sabe escrever prompts, mas sim sua capacidade de julgamento ao colaborar com a IA. O resultado gerado pela IA pode estar correto, incorreto ou parcialmente correto — o que importa é como você interage com a IA para alcançar um resultado satisfatório e se você consegue detectar se o código gerado pela IA é o mais otimizado. O entrevistador observa em tempo real cada prompt e cada interação sua.
Eva acha que isso é muito próximo de um ambiente de trabalho real, observando se os candidatos conseguem utilizar as ferramentas mais recentes para resolver problemas complexos em pouco tempo.
Novos critérios de entrada significam que, no futuro, pessoas que ingressarem nessa indústria serão exigidas desde o primeiro dia a ter a capacidade de colaborar com IA. Um candidato que passou por esse processo de entrevista resumiu em sua análise: a IA não tornou as entrevistas mais fáceis, mas sim elevou os padrões — quando você tem assistência da IA, os entrevistadores esperam que você resolva problemas mais complexos no mesmo período de tempo.
Diante dessa situação, Eva escolheu a estratégia de se juntar ao oponente em vez de lutá-lo.
Se essa é a tendência, você não pode mudá-la; resistir à IA é inútil.
A maneira como Eva faz seu trabalho diário mudou completamente: ela abre muitas janelas de IA ao mesmo tempo para que elas processem tarefas diferentes em paralelo. “Você tem apenas uma mente e pode fazer apenas uma coisa de cada vez. Mas a vantagem da IA é que você pode rodar dez delas para fazer coisas diferentes para você.”
De tentar até dominar, cerca de um mês.
Ele usa IA em quase todos os estágios do trabalho: escrever documentos durante o planejamento de projetos, fazer brainstorming, comparar soluções, escrever SQL para calcular impactos potenciais, escrever código e, após concluir as funcionalidades, ainda a utiliza para redigir diversos resumos e publicar posts nas redes sociais para aumentar a visibilidade.
Seja um dos primeiros a usar IA da melhor maneira possível; talvez você se torne um dos últimos a ser demitido. Mas quão rápido as demissões ocorrerão e se realmente será possível não ser demitido — ninguém sabe, então só resta aceitar e adaptar-se.
Além desse autoconforto, o valor da IA varia drasticamente para diferentes níveis de pessoas.
Para engenheiros sênior que já acumularam experiência suficiente para identificar problemas e entender a direção, a IA é uma alavanca real: antes, pensar em fazer uma análise que levaria duas semanas era um pesadelo, agora é possível começar imediatamente. Mas para pessoas no início da carreira, a IA elimina exatamente a parte de pensamento e experimentação que elas mais precisam.
A eficiência aumentou, mas as oportunidades de aprendizado desapareceram.
Eva não se identifica como otimista ou pessimista: “Você não pode mudar essa grande tendência, assim como as pessoas no Nordeste que perderam seus empregos na época só podiam aceitar. Algumas abriram restaurantes, outras foram para o sul empreender. Quem sabe? A vida é muito longa, e pensar não adianta.”
Até agora, o único certo é que ninguém é vencedor.