«Навіть якщо Meta скоротить 90% персоналу, Instagram, Facebook та інші програми продовжать працювати нормально».
Ева працює старшим інженером у Meta, не знаходиться у списку скорочень, має добру ефективність і активно впроваджує інструменти ШІ.
Але він сказав: «Ніхто не безпечний, всі під загрозою, це питання лише часу».
Це історія про те, як оцінюються результати, як відбуваються підвищення, як працює управління і навіть як визначається сама праця — усередині цього процесу навіть Цукерберг і новенький молодший інженер не можуть сказати, коли ця буря закінчиться.
Звільнення справді відбуваються, але причини — хибні
Meta з 2022 року скоротила приблизно 25 000 осіб.
У листопаді 2022 року було звільнено 11 000 осіб, у 2023 році — ще 10 000, Зукерберг назвав цей період роком ефективності. У січні 2025 року Зукерберг у внутрішній запам’ятовці оголосив про звільнення 5% працівників з найнижчою продуктивністю — близько 3600 осіб. У березні 2026 року було звільнено ще 700 осіб. За повідомленням Reuters, наприкінці травня планується звільнити ще близько 8000 осіб, що становить 10% від загальної кількості майже 79 000 співробітників по всьому світу, а в другій половині року заплановано другий раунд скорочень.
Звільнення відбуваються на практиці, але не обов’язково через те, що ШІ забрав у цих людей роботу.
Ева вважає, що на цьому етапі людей, яких звільнили, більшість були б звільнені навіть без штучного інтелекту. «Кілька років тому вся галузь CS найняла набагато більше людей, ніж це було необхідно: галузь була в квітні, капітал перегрівся, ціни акцій постійно зростали, і багато компаній найняли велику кількість співробітників. Після того як Маск купив Твіттер, він звільнив більшість працівників, а додаток продовжував працювати — тоді взагалі не було штучного інтелекту».
У 2026 році капітальні витрати Meta оцінюються в діапазоні від 115 до 135 мільярдів доларів США — майже вдвічі більше, ніж у 2025 році, і всі ці кошти спрямовані на центри обробки даних, GPU та інфраструктуру ШІ. Гроші, зекономлені через скорочення персоналу, були перенаправлені на обчислювальну потужність.
Роль ШІ на цьому етапі схожа на ввічливу карту, яку компанія може використовувати для публічного заявлення, що ефективність зросла і не потрібно стільки людей.
Малі компанії легкі й зграбні, але коли вони зростають до великих, прийняття рішень уповільнюється, і вони розуміють, що не можуть впоратися з новими унікорнами та стартапами, тому починають скорочуватися, спрощувати структуру та зосереджуватися на ключових продуктах. Штучний інтелект лише прискорив цей вже відбувний цикл.
Коли використання ШІ враховується при оцінці ефективності
Проте втручання ШІ все ж змінило деякі правила щодо звільнень.
Метод оцінювання продуктивності Meta раніше був досить унікальним серед великих технологічних компаній Сіліконової долини. Менеджери не ставили оцінки безпосередньо, а складали документ з оцінкою продуктивності, враховуючи вашу самoopцінку, оцінки колег та власні спостереження.
Потім проходить етап під назвою Calibration Meeting, де разом зібрані близько десятка співробітників одного рівня; кожен менеджер по черзі описує продуктивність своїх підлеглих, пояснює, чому вони заслуговують на певний рівень, всі разом обговорюють, і нарешті визначаються рівні для всіх.
Цей процес є громіздким і вимагає багато часу, але його цінність полягає у введенні багатьох перспектив та поперечного порівняння між колегами — переваги окремого менеджера важко вирішують результат. Ева вважає це відносно справедливим.
На початку 2026 року зустріч з калібрування була скасована. Ева пояснила: «Компанія знову перейшла на піврічну оцінку ефективності, оскільки з появою ШІ менеджери можуть використовувати ШІ для допомоги у написанні самооцінок, і більше не потрібно стільки спільних етапів — процес може бути швидшим».
Тим часом Meta запустила систему слідкування за продуктивністю AI під назвою Checkpoint, яка автоматично агрегує дані про роботу співробітників із внутрішніх систем, таких як Google Workspace, і формує для менеджерів стислі звіти про внесок. Для програмістів-розробників Checkpoint відстежує понад 200 параметрів, включаючи частку коду, згенерованого AI, а також показники, такі як частота помилок і кількість пов’язаних багів.
Голова кадрового відділу Meta Джанелл Гейл у внутрішній запам’ятовувальній записці на кінець 2025 року чітко зазначила, що здатність до співпраці з ІШ стане ключовим критерієм оцінки ефективності у 2026 році.
Крім того, кожен раз, коли інженер Meta пише фрагмент коду, система автоматично позначає відсоток, що показує, яка частка цього коду була створена з допомогою ШІ; ці дані стали частиною показників оцінки.
Кожна група встановлює власний мінімальний поріг, наприклад, 50% або 90% коду мають бути згенеровані ШІ. Ви повинні досягти цього порогу, після чого оцінка ефективності продовжуватиме враховувати, яку реальну цінність має ваша робота. «Ідея компанії полягає в тому, щоб ви спочатку почали використовувати, а потім подивимося, наскільки добре ви це робите», — сказала Ева.
Включення показника використання ШІ до системи оцінки ефективності — це форма примусового поширення: не нагороджуються ті, хто використовує його активно, але караються ті, хто його не використовує.
Ця ідея не є виключною для Meta.
Генеральний директор NVIDIA Хуан Ренсюнь на конференції GTC у березні 2026 року заявив, що кожному інженеру компанії в майбутньому буде виділятися щорічний бюджет на токени, причому додатково до базової заробітної плати буде виділятися ще половина суми на витрати на штучний інтелект. Він навіть сказав, що якщо інженер з зарплатою 500 000 доларів США на рік витрачає менше 250 000 доларів США на штучний інтелект, він «глибоко стурбований».
Хуан Ренсюнь продавав токени, і як же торговець не має продвігати свої товари, але Meta теж колись потрапила в крайність цієї квантитативної безумства.
Один із співробітників самостійно створив у внутрішній мережі рейтинг «Claudeonomics», названий на честь моделі Claude від Anthropic, який відстежує споживання AI-токенів 85 000 співробітників. За 30 днів вся компанія спожила понад 60 трильйонів токенів.
У рейтингу є значки від бронзових до изумрудних, а перші 250 учасників отримують титули Token Legend, Cache Wizard тощо. Перший у рейтингу співробітник спожив 281 мільярда Token за 30 днів. Деякі співробітники, щоб підняти свій рейтинг, заставляли AI-агенти працювати без дій протягом кількох годин, просто споживаючи Token. Вимірювати продуктивність за обсягом споживання Token — це те саме, що оцінювати вантажівки за витратою палива: двигун працює, але це не означає, що вантаж доставляється.
Ева у власній команді не відчувала тиску з боку рейтингу: «Нас і так не стосується цей рейтинг — робимо, що маємо робити, всі подивилися на це з розвагою і все». Менеджер теж не використовував це як аргумент, але після вимкнення веб-сайту рейтингу базова логіка не зникла: частка згенерованого штучним інтелектом коду все ще відстежується, а мінімальний поріг залишається.
Коли всіх змушують використовувати ШІ, обсяг цифрових результатів кожного зростає, і самі стандарти продуктивності також піднімаються. «Якщо 60% людей стають кращими, то цей стандарт обов’язково підвищиться. Але скільки з цього покращення викликано ШІ, а скільки — через бессонницю та перенапруження, важко сказати.»
Вітер внутрішньої конкуренції дістав до Сіліконової долини
Великий керівник Еви теж під тиском: «Інші великі керівники безумно тиснуть на своїх підлеглих; якщо йому не вдасться це зробити, його посада під загрозою».
За повідомленням The Wall Street Journal, Meta створила новий відділ інженерії штучного інтелекту зі співвідношенням менеджерів до інженерів 1:50 — один менеджер на 50 осіб, що вдвічі перевищує традиційну верхню межу Сіліконової долини 25:1.
Дані Gallup показують, що середня кількість підлеглих на одного менеджера в США зросла з 10,9 у 2024 році до 12,1 у 2025 році, але співвідношення 50:1 у Meta все ще в чотири рази перевищує галузевий середній показник.
Ева відчула цю зміну на власному досвіді. Зазвичай у великих компаніях менеджер керує десятками людей, оскільки має допомагати вам з плануванням кар’єри, проводити індивідуальні бесіди та розуміти ваші потреби.
1:50 означає, що тепер команду з 5 менеджерів може керувати лише 1, а решта 4 втратили свої посади.
Ніхто не знає, як саме буде працювати цей новий відділ, хоча зовнішній погляд вважає, що ці зміни закінчаться трагічно.
Інші наші відділи тимчасово зберігають попередній темп управління: менеджери все ще проводять індивідуальні бесіди щодо кар’єрного розвитку, але всі очікують, що цей стан не триватиме довго. Деякі команди вже почали скасовувати посади малих менеджерів, залишаючи лише керівників вищого рівня, які безпосередньо керують усіма.
Самі керівники стикаються з питанням, чи має їхня робота зміст. «Всі перебувають у однаковому стані і повинні стояти перед питанням, чи ще потрібна ваша посада. Для лідерів це також справедливо — їхні дні не стали легшими».
Штучний інтелект дійсно допомагає менеджерам підвищувати ефективність, автоматично збираючи інформацію про те, що підлеглі недавно написали код, опублікували або відвідали, і регулярно генеруючи звіти. Раніше лідерам доводилося самим шукати цю інформацію, а зараз, після того як AI її підсумував, менеджерам достатньо лише ознайомитися з результатами.
Але з іншого боку, підвищення ефективності робить управління дешевшим, а дешеві речі ніколи не відсутні з альтернативами.
Внутрішній конфлікт поступово поширюється, і найбільше удару отримують на початкових рівнях.
Ева, як старший інженер, раніше, якщо під час планування проекту виявляв малий баг, передавав його молодшим інженерам. Але зараз, якщо справа невелика, він просто відкриває вікно з ІШ, і за кілька хвилин все вирішує. «Не потрібно спілкуватися з молодшими інженерами — я сам швидко це розберу».
Великі проекти все ще потребують людей для виконання, але ті побічні завдання, які раніше складали основну робочу навантаження початківців-інженерів, зараз легко поглинаються штучним інтелектом, який є у розпорядженні досвідчених інженерів.
Ева говорить швидко: «Якщо ти зможеш якомога раніше поєднати ролі менеджера з інженерії, продукт-менеджера, інженера та дизайнера — щоб одна людина могла виконувати всі завдання, самостійно створити функцію або навіть цілу команду, — ймовірність звільнення може бути трохи нижчою».
Щодо того, скільки людей залишиться, Ева засміялася: «Зараз Meta зможе функціонувати навіть з половиною персоналу. Якщо ШІ продовжуватиме розвиватися зі швидкістю, яку обіцяють, нарешті залишиться лише 10% програмістів, які будуть перевіряти те, що зробив ШІ, та вирівнювати продуктові рішення, а решта 90% залишаться без роботи — і навіть тоді Meta зможе продовжувати працювати».
Ніхто не безпечний, навіть Цукерберг
Жоден із них не відчував себе в безпеці.
Великі лідери під тиском, бо інші велики лідери ведуть боротьбу; менеджери під тиском, бо співвідношення керівник-підлеглий може змінитися з 1:15 на 1:50; старші інженери під тиском, бо стандарти постійно піднімаються; молодші інженери під тиском, бо їхня робота поступово автоматизується за допомогою ШІ старших інженерів.
Навіть Зукерберг сам перебуває у стані тривоги.
Невизначеність ери ШІ є реальністю: кожна нова функція Claude Code може знищити компанію, акції Figma різко коливалися після повідомлення про Claude Design, і весь сектор SaaS поступово розбирається на частини.
Соціальні мережі здаються з бар’єрами, але бар’єри ніколи не такі великі, як здається. Ева вважає, що перехід від QQ до WeChat тривав лише рік-два.
Цукерберг одночасно стурбований майбутнім компанії та масово скорочує персонал. Для працівників, у вічах Еви, це стратегія управління. «Він хоче залишити найбільш напружених, найрозумніших. Який найкращий спосіб? Він зрозумів, що гроші — не найкращий спосіб, а скорочення працівників працює краще».
Створення відчуття невпевненості ефективніше стимулює продуктивність, ніж виплата премій.
Але ця стратегія має свою ціну. Топові інженери не будуть постійно витримувати такий тиск — вони змінять роботу на більш поважну до співробітників. Звільнення може вигнати ледачих, але також може вигнати тих, хто має найбільше вибору.
Причина, чому Ева залишилася сама, дуже практична: хоча Сіліконова долина зараз стала трохи більш напруженою, вона все ще не така напружена, як у країні.
Проте за цими індивідуальними виборами неможливо ігнорувати загальну тенденцію галузі: «ШТ замінить більшість робіт, і інтернет-галузь більше не повернеться до минулого часу, коли можна було заробляти багато грошей, не працюючи дуже напружено».
Якщо не можеш перемогти — приєднуйся
Штучний інтелект змінив спосіб роботи існуючих співробітників, а також змінив вхідні точки для відбору новачків.
Традиційно інтерв’ю інженерів Meta складається з трьох частин: Coding, Behavior Question і System Design. Coding — це задача з алгоритму, наприклад, сортування набору даних, яка перевіряє, який алгоритм ви виберете та як ви враховуєте продуктивність і витрати. Behavior — це суб’єктивне питання, яке стосується того, як ви обробляєте фідбек і конфлікти. System Design — це питання з архітектурного проектування, які зазвичай ставлять кандидатам на позиції Senior.
У жовтні 2025 року Meta ввела етап AI coding у співбесідах. Раніше було дві сесії чистого кодування, зараз — одна сесія традиційного кодування та одна сесія AI coding. Кандидат отримує в середовищі CoderPad складний багатофайловий проект, а з правого боку — вікно AI-чата, де під час співбесіди можна переключатися між кількома AI-моделями, включаючи серії GPT, Claude, Gemini та Llama. За 60 хвилин вам потрібно зрозуміти кодову базу, яку ви ніколи раніше не бачили, розбити завдання на частини та за допомогою AI реалізувати функції або виправити баги.
Тестується не ваша здатність писати код чи промпти, а ваша здатність приймати рішення щодо співпраці з ШІ. Результат, який отримує ШІ, може бути правильним, неправильним або частково правильним — важливо, як ви взаємодієте з ШІ, щоб досягти задовільного результату, і чи здатні ви виявити, чи є згенерований ШІ код оптимальним. Інтерв’юер у реальному часі спостерігає за кожним вашим промптом і кожною взаємодією.
Ева вважає, що це дуже близько до реальних умов роботи — перевіряється, чи зможе кандидат використати найсучасніші інструменти для розв’язання складних завдань за короткий час.
Нові критерії прийому означають, що майбутні учасники галузі з першого дня повинні вміти співпрацювати з ШІ. Кандидат, який пройшов цей інтерв’ю, підсумував у своєму аналізі: ШІ не спростило інтерв’ю, а навпаки, підняло стандарти — коли у вас є допомога ШІ, інтерв’юери очікують, що ви розв’яжете складніші завдання за той самий час.
У такій ситуації Ева вибрала стратегію: якщо не можеш перемогти, приєднайся.
Якщо це великий тренд, ти не можеш його змінити — опиратися AI немає сенсу.
Звичайний спосіб роботи Еви повністю змінився: вона одночасно відкриває багато вікон з ІШ, щоб вони паралельно виконували різні завдання. «У тебе лише один мозок, і ти одночасно можеш робити лише одну річ. Але перевага ІШ полягає в тому, що ти можеш запустити десять, щоб вони виконували для тебе різні завдання».
Від спроб до освоєння — приблизно місяць.
Він використовує ШІ майже у всіх етапах роботи: під час планування проектів — для написання документів, мозкового штурму, порівняння варіантів, написання SQL-запитів для розрахунку потенційного впливу, написання коду; після завершення функцій — для написання різних звітів та публікації постів у соцмережах для збільшення охоплення.
Спочатку став одним із тих, хто найкраще використовує ШІ, і, можливо, ти станеш одним із останніх, кого не звільнять. Але наскільки швидко будуть звільняти, і чи зможеш ти дійсно уникнути звільнення — ніхто не знає, залишається тільки прийняти це як є.
За межами цього самопереконання, штучний інтелект має різну цінність для людей різних рівнів.
Для досвідчених інженерів, які вже набули достатньо досвіду, щоб виявляти проблеми й визначати напрямок, ШІ — це реальний важіль: раніше думка про аналіз, який займе два тижні, викликала головний біль, а зараз можна одразу почати. Але для тих, хто тільки починає свою кар’єру, ШІ віднімає саме ту частину мислення й експериментування, яку вони найбільше потребують.
Ефективність зросла, але можливості для навчання зникли.
Ева не хоче відносити себе до оптимістів чи пессимістів: «Ти не можеш змінити цю велику тенденцію, як і тоді, коли робітники на Північному Сході залишили роботу — потрібно було прийняти це. Хтось відкривав ресторани, хтось їхав на південь, щоб починати бізнес. Хто знає? Життя довге, і думати про це безглуздо».
До цього моменту в цій грі єдина впевнена річ — ніхто не є переможцем.