Даже если Meta уволит 90% сотрудников, такие приложения, как Instagram и Facebook, будут работать нормально.

Ева работает старшим инженером в Meta, не входит в список увольняемых, имеет хорошие показатели эффективности и активно использует инструменты ИИ.

Но он сказал: «Никто не в безопасности, всё очень опасно, вопрос только во времени».

Это история о том, как оценивается производительность, как происходят повышения, как функционирует управление и даже как определяется сама работа — люди внутри этой системы, от Цукерберга до недавно принятых младших инженеров, не могут сказать, когда эта буря закончится.

Увольнения действительно происходят, но причины — ложные

Meta с 2022 года сократила примерно 25 000 человек.

В ноябре 2022 года было уволено 11 000 человек, в 2023 году — еще 10 000, Зукерберг назвал это годом повышения эффективности. В январе 2025 года Зукерберг объявил во внутренней записке об увольнении 5% сотрудников с наихудшей производительностью — около 3600 человек. В марте 2026 года было уволено еще 700 человек. По сообщениям Reuters, в конце мая планируется уволить еще около 8000 человек, что составляет 10% от общего числа около 79 000 сотрудников по всему миру, а во второй половине года запланирован второй этап сокращений.

Сокращения действительно происходят, но не обязательно потому, что ИИ забрал у этих людей работу.

Ева считает, что в этот период уволенные люди ушли бы, даже если бы не было ИИ. «Несколько лет назад вся индустрия CS нанимала гораздо больше людей, чем было реально необходимо: отрасль процветала, капиталы перегревались, акции росли, и многие компании наняли огромное количество сотрудников. После того как Маск купил Твиттер, он уволил большую часть персонала, но приложение продолжало работать — и тогда вообще не было ИИ».

В 2026 году прогнозируемые капитальные расходы Meta составят от 115 до 135 миллиардов долларов США — почти вдвое больше, чем в 2025 году, и все эти средства будут направлены на центры обработки данных, GPU и инфраструктуру ИИ. Средства, сэкономленные за счет сокращения персонала, были направлены на вычислительные мощности.

Роль ИИ на этом этапе аналогична приличной карте, которую компания может использовать, чтобы заявить о повышении эффективности и необходимости в меньшем количестве сотрудников.

Малые компании легки и гибки; став крупными, они замедляют принятие решений, осознают, что не могут конкурировать с новыми «единорогами» и стартапами, и начинают сокращать штат, упрощать структуру и сосредотачиваться на ключевых продуктах. ИИ лишь ускоряет этот уже происходящий цикл.

При использовании ИИ учитывается в оценке производительности

Однако вмешательство ИИ изменило некоторые правила увольнений.

Исходная система оценки производительности в Meta была довольно уникальной среди крупных технологических компаний Кремниевой долины. Менеджеры не ставили оценки напрямую, а составляли документ с итоговым уровнем производительности, основываясь на вашей самооценке, отзывах коллег и собственных наблюдениях.

Затем следует этап под названием Calibration Meeting, где примерно десять человек одного уровня собираются вместе; каждый менеджер по очереди представляет результаты своих подчиненных, объясняя, почему тот или иной сотрудник заслуживает определенного уровня, все обсуждают совместно, и в конце определяют уровни для всех.

Этот процесс трудоемкий и занимает много времени, но его ценность заключается в привлечении множества точек зрения и горизонтальном сравнении между коллегами — предпочтения отдельного менеджера вряд ли могут определить итоговый результат. Ева считает это относительно справедливым.

В начале 2026 года встречу по калибровке отменили. Ева объяснила: «Компания вернулась к полугодовой оценке эффективности, поскольку с появлением ИИ менеджеры могут использовать ИИ для помощи в написании самооценок, и больше не требуется столько этапов сотрудничества — процесс стал быстрее».

В то же время Meta запустила систему отслеживания производительности AI под названием Checkpoint, которая автоматически агрегирует данные о работе сотрудников в таких внутренних системах, как Google Workspace, и формирует для менеджеров сводки о вкладе. Для программистов-разработчиков Checkpoint отслеживает более 200 измерений данных, включая долю кода, сгенерированного ИИ, а также показатели, такие как уровень ошибок и количество связанных багов.

Главный сотрудник по персоналу Meta Джанелл Гейл в внутренней записке от конца 2025 года четко указала, что способность к сотрудничеству с ИИ станет ключевым критерием оценки производительности в 2026 году.

Кроме того, каждый раз, когда инженеры Meta пишут фрагмент кода, система автоматически помечает его процентом, показывающим, какая доля этого кода была выполнена с помощью ИИ; эти данные теперь являются частью показателей оценки.

Каждая группа устанавливает собственный минимальный порог в зависимости от ситуации, например, 50% или 90% кода должны быть сгенерированы ИИ. Вы должны достичь этого порога, после чего оценка эффективности продолжит оценивать, какой реальный вклад вносит ваша работа. «Идея компании в том, чтобы вы просто начали использовать, а потом посмотрим, насколько хорошо это получается», — говорит Эва.

Включение показателя использования ИИ в систему оценки эффективности — это своего рода принудительный механизм продвижения: не поощряются те, кто использует его активно, но наказываются те, кто его не использует.

Эта идея не является исключительной для Meta.

Генеральный директор NVIDIA Хуан Ренсюнь заявил на конференции GTC в марте 2026 года, что каждому инженеру компании в будущем будет выделяться ежегодный бюджет в виде токенов, причем половина этой суммы, помимо базовой зарплаты, должна использоваться на расходы, связанные с ИИ. Он даже сказал, что если инженер с годовой зарплатой в 500 000 долларов США тратит на ИИ менее 250 000 долларов США в год, он будет «глубоко озабочен».

Хуан Рэньсюнь продает токены, и как же торговец не будет продвигать свой товар? Но Meta тоже когда-то дошла до крайностей этого количественного безумия.

Один из сотрудников самостоятельно создал внутрикорпоративную таблицу лидеров под названием «Claudeonomics», названную в честь модели Claude от Anthropic, чтобы отслеживать потребление AI-токенов 85 000 сотрудников. За 30 дней компания израсходовала более 60 триллионов токенов.

Рейтинговая таблица включает значки от бронзового до изумрудного уровня, а первые 250 участников получают титулы Token Legend, Cache Wizard и другие. Руководитель, занявший первое место, израсходовал 281 млрд токенов за 30 дней; некоторые сотрудники для повышения позиций заставляли AI-агенты работать вхолостую в течение нескольких часов, не выполняя никаких реальных задач, просто потребляя токены. Измерять производительность по объему потребления токенов — это то же самое, что оценивать грузовика по расходу топлива: двигатель работает, но это не значит, что груз доставляется.

Эва в своей команде не чувствовала давления от рейтинга: «В любом случае у нас нет прямого отношения к этому рейтингу — каждый занимается своим делом, просто посмотрели и всё». Менеджер тоже не использовал его в качестве аргумента, но после отключения веб-сайта рейтинга базовая логика не исчезла: процент генерации кода с помощью ИИ по-прежнему отслеживается, и минимальный порог по-прежнему существует.

Когда все вынуждены использовать ИИ, производительность каждого растет, и сами стандарты эффективности также повышаются. «Если 60% людей становятся лучше, стандарты обязательно поднимутся. Но сложно сказать, сколько из этого улучшения связано с ИИ, а сколько — с переработками.»

Ветер внутренней конкуренции дует в Силиконовую долину

У крупного руководителя Евы тоже есть давление: «Другие крупные руководители безумно давят на своих подчиненных; если он не добьется успеха в этом, его позиция также окажется под угрозой».

Согласно сообщению The Wall Street Journal, Meta недавно создала новый отдел прикладной инженерии ИИ с соотношением менеджеров и инженеров 1:50 — один менеджер на 50 человек, что вдвое превышает традиционный максимум в Силиконовой долине — 25:1.

Данные Gallup показывают, что среднее количество подчиненных у менеджеров по всей стране выросло с 10,9 человека в 2024 году до 12,1 человека в 2025 году, но соотношение 50:1 в Meta все еще более чем в четыре раза превышает отраслевой средний показатель.

Ева лично ощутила это изменение. Обычно в крупных компаниях менеджер управляет десятками людей, чтобы помочь вам с планированием карьеры, проводить индивидуальные беседы и понимать ваши потребности.

1:50 означает, что команде из 5 менеджеров теперь достаточно 1, остальные 4 потеряли свои должности.

Никто не знает, как именно будет функционировать этот новый отдел, хотя внешние голоса считают, что эти изменения закончатся трагически.

Наши другие отделы пока сохраняют прежний темп управления: менеджеры по-прежнему проводят с вами индивидуальные беседы о карьерном развитии, но все ожидают, что такое состояние не продлится долго. Некоторые команды уже начали устранять младших менеджеров, оставив только руководителей следующего уровня, которые напрямую управляют всеми.

Само руководство также сталкивается с вопросом, имеет ли еще смысл их работа. «Все находятся в одном и том же состоянии и должны задаваться вопросом, нужна ли еще их должность. То же самое касается и руководителей — их жизнь тоже не стала легче».

ИИ действительно помогает менеджерам повышать эффективность, автоматически агрегируя информацию о том, какой код написали подчиненные, какие посты опубликовали и в каких совещаниях участвовали, а затем регулярно генерируя отчеты. Раньше руководителю приходилось самостоятельно искать всю эту информацию, теперь после того как ИИ сделает сводку, менеджеру достаточно лишь ее просмотреть.

Но с другой стороны повышения эффективности управление стало дешевле, а дешевые вещи никогда не страдают от нехватки заменителей.

Внутренняя конкуренция передается по цепочке, и в конечном итоге наиболее прямо страдают сотрудники на начальных позициях.

Как старший инженер, Эва раньше передавал мелкие баги младшим инженерам при планировании проектов. Но теперь, если проблема незначительна, он просто открывает окно ИИ и решает её за несколько минут. «Не нужно общаться с младшими инженерами — я сам быстро всё улаживаю.»

Крупные проекты всё ещё требуют человеческого труда, но те мелкие задачи, которые раньше составляли основную нагрузку младших инженеров, теперь легко поглощаются ИИ, находящимся под рукой у старших инженеров.

Ева говорит быстро: «Если ты сможешь как можно раньше выполнять роли менеджера по инженерии, продукт-менеджера, инженера и дизайнера — если один человек сможет самостоятельно создать функцию или даже целую команду, вероятность увольнения может быть немного ниже».

Смеясь, Ева сказала: «Сейчас, даже если Meta оставит только половину сотрудников, она сможет продолжать работать. Если ИИ будет развиваться с той скоростью, которую обещают, в конце концов, может остаться всего 10% программистов, которые будут проверять то, что сделали ИИ, и согласовывать продуктовые решения; остальные 90% останутся без работы, но даже в этом случае Meta сможет продолжать функционировать».

Никто не в безопасности, включая Цукерберга

Никто не чувствует себя в безопасности.

У высшего руководства есть давление, потому что другие высшие руководители конкурируют; у менеджеров есть давление, потому что их контрольный диапазон может увеличиться с 1:15 до 1:50; у старших инженеров есть давление, потому что стандарты постоянно растут; у младших инженеров есть давление, потому что их работа постепенно поглощается ИИ старших инженеров.

Даже Зукерберг сам находится в состоянии тревоги.

Неопределенность эпохи ИИ реальна: каждая новая функция Claude Code может привести к краху компании, акции Figma резко колебались после новости о Claude Design, и вся отрасль SaaS постепенно разбирается на составляющие.

Социальные сети кажутся защищенными барьерами, но эти барьеры никогда не так высоки, как кажется. Ева считает, что переход от QQ к WeChat занял всего один-два года.

Зукерберг, беспокоясь о перспективах компании, активно сокращает штат. Для сотрудников, по мнению Эвы, это стратегия управления: «Он хочет оставить самых усердных и самых умных. Какой лучший способ это сделать? Он пришел к выводу, что деньги — не лучший способ, а сокращения работают лучше».

Создание чувства неуверенности стимулирует производительность сильнее, чем выплата премий.

Но у такой стратегии есть свои издержки. Ведущие инженеры не будут долго терпеть такое давление — они уйдут в компании, где больше уважают сотрудников. Сокращения могут вынудить уйти нерадивых, но также могут вынудить уйти тех, кто имеет наибольший выбор.

Причина, по которой Эва осталась сама, очень реалистична: хотя сейчас в Силиконовой долине стало немного напряженнее, всё же не так, как в Китае.

Однако за этими индивидуальными выборами уже невозможно игнорировать общую тенденцию отрасли: «ИИ заменит большинство рабочих мест, и интернет-индустрия больше не вернется к прошлым временам, когда можно было хорошо зарабатывать, не работая слишком усердно».

Если не можете победить, присоединяйтесь

ИИ изменил способ работы существующих сотрудников, а также изменил входные точки для отбора новых сотрудников.

Традиционно собеседование инженеров Meta состоит из трех частей: Coding, Behavior Question и System Design. Coding — это решение алгоритмической задачи, например, сортировка набора данных, проверяющая ваш выбор алгоритма и учет производительности и затрат. Behavior Question носит субъективный характер и затрагивает вопросы обработки обратной связи и конфликтов. System Design — это задача по архитектурному проектированию, обычно предназначенная для кандидатов на позиции Senior.

В октябре 2025 года Meta внедрила этап AI coding на собеседованиях. Вместо двух раундов чистого кодирования теперь проводится один раунд традиционного кодирования и один раунд AI кодирования. Кандидаты получают в среде CoderPad сложный многофайловый проект, справа — окно AI-чата, где можно переключаться между несколькими AI-моделями, включая серии GPT, Claude, Gemini и Llama. За 60 минут вам нужно понять кодовую базу, которую вы никогда раньше не видели, разобрать задачу и с помощью AI реализовать функционал или исправить баги.

Речь идет не о том, умеете ли вы писать код или промпты, а о вашей способности эффективно взаимодействовать с ИИ. Результат, полученный от ИИ, может быть правильным, неправильным или частично правильным — важно, как вы взаимодействуете с ИИ, чтобы достичь удовлетворительного результата, и сможете ли вы определить, является ли сгенерированный ИИ код оптимальным. Интервьюер будет наблюдать за каждым вашим промптом и каждой интеракцией в реальном времени.

Eva считает, что это очень близко к реальным рабочим условиям — проверить, сможет ли кандидат использовать самые современные инструменты для решения сложных задач за короткий срок.

Новые критерии отбора означают, что будущие сотрудники этой отрасли с первого дня должны уметь взаимодействовать с ИИ. Кандидат, прошедший этот этап собеседования, в своем анализе отметил, что ИИ не упростил собеседование, а, наоборот, повысил требования: когда у вас есть помощь ИИ, интервьюер ожидает, что вы сможете решить более сложные задачи за то же время.

В такой ситуации Эва выбрала стратегию: если не можешь победить, присоединяйся.

Если это тренд, вы не можете его изменить — сопротивляться ИИ бесполезно.

Обычный рабочий процесс Эвы полностью изменился: она одновременно открывает множество окон ИИ, чтобы они параллельно выполняли разные задачи. «У тебя только один мозг, и ты можешь делать только одно дело за раз. Но преимущество ИИ в том, что ты можешь запустить десять и заставить их выполнять разные задачи».

От попыток до освоения — примерно месяц.

Он использует ИИ в почти всех этапах работы: при планировании проектов — для написания документов, мозгового штурма, сравнения вариантов, написания SQL-запросов для оценки потенциального влияния, написания кода; после завершения функций он также использует его для написания различных отчетов и публикации постов в социальных сетях для повышения охватов.

Сначала стань одним из первых, кто лучше всех использует ИИ — возможно, ты станешь одним из последних, кого уволят. Но насколько быстро будут увольнять и действительно ли тебя оставят — никто не знает, осталось только принять ситуацию такой, какая она есть.

За пределами этого самобичевания, ценность ИИ для людей разных уровней совершенно различна.

Для опытных инженеров, которые уже накопили достаточный опыт, способны выявлять проблемы и определять направление, ИИ — это реальный рычаг: раньше мы думали, что анализ займет две недели и это вызывало головную боль, а теперь можно сразу приступать. Но для начинающих специалистов ИИ убирает именно ту часть мышления и процесса проб и ошибок, которую им больше всего нужно пройти.

Эффективность повысилась, но возможности для обучения исчезли.

Эва не хочет относить себя ни к оптимистам, ни к пессимистам: «Ты не можешь изменить эту крупную тенденцию, как и люди на северо-востоке, которые остались без работы — пришлось принять это. Кто-то открыл ресторан, кто-то поехал на юг, чтобы начать свой бизнес. Кто знает? Жизнь слишком долгая, чтобы об этом думать».

На данный момент единственное, что точно известно, — что никто не является победителем.