El Primer Lote de Grandes Empresas Recortadas por la IA: Altos Salarios, Alto Rendimiento, Alta P

Fuente: 36Kr

Entrevista | Ren Cairu, Lan Jie, Peng Qian

Texto | Ren Cairu

Editor | Qiao Qian, Yang Xuan

Despidos "630": ¿Es la IA el Culpable o el Chivo Expiatorio?

"Ahora hay una lista de despidos en la empresa, y tú estás en ella." Un día a mediados de mayo, Lin Yue fue llamado a la sala de reuniones por su líder de equipo, quien fue directo al grano.

La primera reacción de Lin Yue fue calma; lo había anticipado. Desde marzo y abril de este año, los rumores de despidos habían circulado dentro de algunas empresas de internet. Desde principios de año, las principales empresas de internet chinas se han involucrado agresivamente en competiciones de tokens, sesiones de entrenamiento y evaluaciones ocultas centradas en la eficiencia de la IA. Cuando todos estaban atrapados en un movimiento de "todo en IA", había un consenso tácito de que "los despidos eran inevitables".

Sin embargo, al estar frente a la puerta de recursos humanos, aún enfrentó un momento de colapso emocional: sus manos comenzaron a temblar, y dudó durante mucho tiempo, pensando en cómo empezar y cómo ajustar su comportamiento. "Nunca quiero pasar por esto de nuevo."

Lin Yue ganaba un salario mensual de 25,000 yuanes. Se graduó con un título de licenciatura hace un año y se unió a Ctrip como ingeniero de backend; en ese momento, se sintió extremadamente afortunado. El auge de reclutamiento en el sector de internet había terminado; Ctrip recibió miles de currículos pero contrató a menos de 500 personas. Sin embargo, ingresó al departamento de hoteles más rentable de la empresa, responsable de escribir código para productos comerciales.

Pero ahora, mirando hacia atrás, ¿a quién más recortarían si no a un programador junior con un salario mensual de 25,000 yuanes y solo un año de experiencia? En primer lugar, el costo de compensación es bajo, y en segundo lugar, en comparación con empleados más antiguos que están más familiarizados con el negocio, los recién llegados a menudo tienen una eficiencia menor al usar la IA. "Con la experiencia comercial como base, los empleados mayores tienen más claro qué quieren hacer con la IA y qué impacto puede tener", dijo Lin Yue.

La Universidad de Stanford utilizó el término "canarios" para describir a los jóvenes que recién ingresan al mercado laboral en un artículo titulado "¿Canarios en la Mina de Carbón?" La investigación mostró que desde la popularización de ChatGPT en 2022, el empleo de los trabajadores más jóvenes ha disminuido significativamente. Para septiembre de 2025, se espera que el empleo de desarrolladores de software de 22 a 25 años caiga casi un 20% en comparación con su pico a finales de 2022.

En el último año, la IA ha intensificado todo. Ctrip fue una vez conocida como una "fábrica de jubilación" para empresas de internet: los programadores comenzaban a trabajar a las 10:30 AM, tenían un almuerzo de dos horas y podían salir a tiempo a las 7 PM, con la aplicación principal iterando cada dos semanas. Pero poco después de que Lin Yue se uniera, la explosión de las capacidades de codificación de la IA llevó a un ritmo de una iteración de aplicación por semana, con "trabajando hasta las 10:30 PM todos los días."

Sin embargo, este ritmo acelerado no se debió a un crecimiento explosivo del negocio, "sino porque si no encuentras algo que hacer, te convertirás en un departamento marginal, y los departamentos marginales serán recortados", le dijo Lin Yue a 36Kr. En última instancia, no pudo escapar del destino de ser "recortado".

Sin embargo, el "recorte" también puede ser indiscriminado.

Cang Shu nunca esperó estar entre el primer lote de personas en la lista de despidos.

Un viernes de mayo, media hora antes de trabajar, "el departamento de repente convocó una reunión general, y recursos humanos anunció directamente los resultados, informando a todos sobre ello."

Antes de unirse a Meituan, Cang Shu fue un recluta de alto salario en ByteDance, y al final, fue el empleado mejor pagado entre sus compañeros. Después de cambiar a Meituan, se le confió casi todos los proyectos clave del grupo, y este año se suponía que sería su hito de promoción.

En esta ola de despidos, las barreras protectoras de "alto rendimiento" y "alto P" han fallado. En el grupo al lado de Cang Shu, dos empleados que fueron despedidos habían recibido calificaciones de rendimiento de "superar expectativas" el año pasado. Al final, casi todos en el grupo de Cang Shu fueron "cortados", con "el grupo nominalmente aún existiendo, pero en realidad, no quedaba nadie."

Cuando Lin Yue se enteró de que había sido despedido, se dio cuenta de que los dos ingenieros frontend con los que a menudo colaboraba tenían "sus avatares convertidos en gris sin que él se diera cuenta"; un gran grupo de crecimiento de usuarios en Meituan, que originalmente tenía cientos de miembros, ahora solo tenía alrededor de la mitad; los negocios de Gaode y Fliggy de Alibaba también estaban en grave agitación.

"630" se ha convertido en una palabra de moda en las redes sociales. Marca el primer final de trimestre en que la IA realmente entró en la fuerza laboral de internet a gran escala en China. Desde finales de junio hasta mediados de julio, es tanto un momento habitual para cambios de personal en muchas empresas como el "último día" comúnmente establecido en esta ola de despidos.

El innovador Silicon Valley ya ha comenzado despidos, caracterizados por recortes masivos y a gran escala. En mayo, Meta anunció que despediría a 8,000 empleados, con 7,000 siendo transferidos a departamentos de IA, convirtiéndose en la empresa tecnológica más turbulenta en Silicon Valley, con ejecutivos admitiendo que "la moral de la empresa está en su nivel más bajo en 20 años"; anteriormente, Amazon anunció que recortaría 16,000 empleos de oficina y que invertiría los fondos ahorrados en IA.

Antes de la última ronda de despidos en 2021, las principales empresas de internet nacionales estaban expandiendo rápidamente sus fronteras, estableciendo densamente nuevos negocios, reclutando rápidamente un lote de personas y luego borrándolos rápidamente.

Sin embargo, el tema subyacente de los despidos de este año no es tan singular. La interconexión de las mejoras en la eficiencia de la IA, el crecimiento lento de grandes y pesados negocios antiguos, o la competencia profunda, y la presión de efectivo traída por la inversión en nuevos negocios de IA están corriendo en paralelo durante este período. Muchas personas notificadas para salir encuentran difícil aclarar qué factores pesan más.

El autor de "Hassabis: El Cerebro de Google AI" afirma que así como Oppenheimer creó la bomba atómica pero no pudo controlar su uso, los científicos que persiguen la verdad también son "destructores de todas las cosas": nuestro trabajo, formas de pensar e incluso existencia pueden ser "destruidos." Hace diez años en Seúl, Corea del Sur, AlphaGo trajo la destrucción inicial al jugador humano Lee Sedol. Diez años después, desde Silicon Valley hasta Beijing, esta destrucción se está propagando nuevamente.

Para las grandes empresas, la IA es un boleto que apunta a nuevos negocios como grandes modelos o aplicaciones de IA. Pero si estos nuevos negocios pueden tener éxito y cuándo tendrán éxito es incierto. Frente a negocios antiguos estancados, las grandes empresas deben mejorar decisivamente la eficiencia y posteriormente despedir empleados en cada dirección cierta e incierta.

Cuando Lin Yue confió su experiencia de despido a amigos, fue consolado, "Está bien, todos enfrentaremos este día; solo que tu día llegó un poco antes." Pero quizás más importante que el auto-confort es cómo las personas deberían elegir y actuar después de ser reemplazadas por la IA y despedidas por grandes empresas.

Ejecutivos Ansiosos, Intensificación de la Gestión Media, Base Frenética

"Los productos que solían tardar dos meses en desarrollarse en ByteDance ahora se pueden hacer en dos semanas." Un exgerente de producto en ByteDance, ahora ejecutivo en una startup de IA, le dijo a 36Kr que con herramientas como Claude Code y Codex, su equipo ahora puede crear un demo en tres horas y completar la validación de ideas en una semana.

"Un gerente de producto es como un CEO." Dijo que la estructura organizativa puede ser significativamente comprimida, y la pérdida de transmisión de información es mucho menor que en grandes empresas, logrando una perfecta "reducción de entropía."

A medida que las startups aprovechan la IA para acciones rápidas, ¿las gigantes de internet se miran a sí mismas y sienten que son behemoths lentos?

Las declaraciones de los niveles más altos de grandes empresas a menudo señalan algo.

En marzo de este año, el CEO de Meituan, Wang Xing, discutió sus puntos de vista sobre la IA en una reunión de comunicación ejecutiva, afirmando: "Los Agentes de IA me impactan más que ChatGPT; la IA está destinada a crear una productividad tremenda y ciertamente traerá cambios significativos a las organizaciones y modelos de trabajo."

Poco después de esa reunión de comunicación, Meituan celebró una conferencia en línea en toda la empresa, centrada en promover la instalación y uso de "Lobster", animando a cada colega a instalar "Lobster" y a escribir su trabajo diario como Skills reutilizables tanto como sea posible.

Después de la reunión, Chen Yujia, que se dedica a operaciones comerciales en el negocio local central de Meituan, recibió una notificación de que necesitaba agregar una sección a su informe semanal detallando cómo utilizó la IA para mejoras de eficiencia y qué Skills podrían promoverse para su uso en todo el grupo y departamento. "Entonces sentí que todos estaban tratando desesperadamente de integrar la IA en su trabajo."

Un día de abril, un ingeniero de algoritmos en Alibaba recibió inesperadamente una tabla de clasificación de consumo de tokens del mes anterior, y fue elogiado públicamente por ocupar el primer lugar con un consumo de 17 mil millones de tokens. El jefe del departamento declaró que los futuros KPIs anuales y evaluaciones de promoción harían referencia a esta clasificación. Sin embargo, un mes después, la nueva tabla de clasificación de consumo de tokens no llegó como estaba programada, "quizás el jefe también se dio cuenta de que este método de clasificación no era confiable."

Nuevas reglas siguieron una tras otra. Los líderes de departamento pronto propusieron que los empleados debían subir sus "informes de tiempo" cada hora durante los días laborables de 11 AM a 6 PM, con plugins en el Agente registrando automáticamente el código y el contenido de las conversaciones para generar resúmenes de trabajo; esto significa que los empleados no pueden modificar el contenido de sus informes de tiempo. Al día siguiente, recursos humanos casi discutió con el líder para disuadirlo de este sistema absurdo.

Tales incidentes ya no son sorprendentes. La ansiedad sobre la IA desde arriba continúa delegándose hacia abajo, con la gestión media intensificando esfuerzos para sugerir sutilmente a los subordinados que esta es una competencia invisible de informes, una carrera armamentista y una competencia por la eliminación.

Aunque no hay un requisito obligatorio para que todos escriban Skills, el líder del departamento de Chen Yujia aún monitorea de cerca el uso de tokens de cada subordinado, preguntando ocasionalmente sobre situaciones específicas. "Él también está poco claro sobre lo que la IA puede hacer específicamente, pero dijo que no permite que nadie en nuestro equipo se quede atrás en esta ola de IA." A veces, durante cenas privadas después del trabajo, todos reciben un sentido de crisis sutilmente transmitido por el jefe, "Debemos usar IA; de lo contrario, cuando llegue el momento, no podré ayudarte."

Un ingeniero de un producto de codificación de IA en Alibaba le dijo a 36Kr que algunos jefes de negocio en el grupo piden a sus equipos de producto que aumenten los puntos de seguimiento de datos para "ver claramente los patrones de uso diario de los miembros del equipo que utilizan IA."

Algunos gerentes intermedios en Meituan, después de recibir objetivos de despido, incluso presentan una lista de despidos más agresiva y de mayor proporción a la alta dirección: menos personas y mayores tasas de participación de IA equivalen a una nueva forma de "rendimiento de gestión" hasta cierto punto.

La mejora de la eficiencia de la IA se ha convertido en algo con lo que cualquier negocio o función puede "jugar". Sin embargo, en cuanto a lo que la IA puede hacer realmente y cómo implementarlo, sigue existiendo una larga fisura entre la base y la gestión: los jefes de todos los niveles tienen expectativas infinitas para la IA, mientras que la base se esfuerza por realizarlas pero nunca puede alcanzar esa visión, finalmente solo puede "actuar" exhaustivamente.

Jiang Ling trabaja en operaciones de clientes en el Grupo Taotian de Alibaba, donde su trabajo es alinear la demanda del consumidor con la oferta de los comerciantes tanto como sea posible. En su opinión, los jefes siempre piensan en la IA como muy inteligente y simple.

Tomemos el escenario anómalo común de "pedidos explosivos" en el comercio electrónico, por ejemplo; los superiores esperan encontrar todos los "productos calientes" por adelantado a través de inspecciones exhaustivas. Sin embargo, el volumen diario de productos de la plataforma está en decenas de millones, superando con creces la capacidad de la mano de obra y los tokens existentes, por lo que solo se pueden realizar pruebas a pequeña escala, seleccionando cientos de miles de productos, lo que a menudo resulta en una baja tasa de aciertos debido al pequeño tamaño de la muestra.

"Como empleado, no puedes refutar las expectativas de tu jefe, ¿sabes?" dijo Jiang Ling, tanto enojada como impotente.

Muchas veces, Jiang Ling se siente como un burro, siendo azotada desde atrás. "La agotamiento no es aterrador; no tener dirección y retroalimentación positiva es lo más aterrador. Solo sigues moliendo, sin saber a dónde ir al final."

"No puedes tratar a la IA como un pozo de deseos." El CTO de una empresa de IA resumió a 36Kr que la mejora de la eficiencia de la IA tiene muchos requisitos previos, siendo los datos la base, pero muchas empresas ni siquiera han hecho un buen trabajo de digitalización; además, muchos cuellos de botella en los procesos están relacionados con "las personas", que la IA por sí sola no puede resolver.

"Cada Generación Tiene Su Propia Ingeniería Civil"

Las posiciones en producto, operaciones y otras grandes empresas aún sienten una ansiedad incierta, mientras que los programadores solo pueden ser los primeros en aceptar su destino declarado.

Li Chuan, un ingeniero frontend en Baidu, se sorprendió por primera vez por las capacidades de la IA cuando usó Claude Code a principios de este año. "Para los mismos requisitos complejos, usar algunos modelos grandes nacionales podría requerir cinco o seis rondas de diálogo, mientras que Claude puede hacerlo en dos o tres rondas, y hacerlo mejor."

Se maravilló por la IA por segunda vez en abril cuando la empresa de modelos grandes china Zhipu lanzó el modelo GLM-5.1, "Primero, es barato, y segundo, sus capacidades pueden servir completamente como un sustituto de Claude Code."

Li Chuan se dio cuenta de que su trabajo estaba en riesgo. Para mayo, efectivamente apareció en la "lista".

Como dos caras de una moneda, por un lado está mayo de 2026, cuando la empresa matriz de Claude Code, Anthropic, ha logrado un ingreso anual (ARR) de alrededor de $47 mil millones, aumentando de cuatro a cinco veces en solo seis meses; mientras tanto, Zhipu ha aumentado recientemente a un valor de mercado de más de un billón.

Por el otro lado, la rápida maduración de las capacidades de codificación de IA ha hecho que los programadores sean los más afectados en esta ola de despidos. "Los primeros en verse afectados son casi todos los equipos de producción e investigación, especialmente posiciones como desarrollo frontend y desarrollo de pruebas, que a menudo son percibidas por los jefes como de valor disminuido", dijo un representante de recursos humanos de una empresa de internet a 36Kr.

En 2025, Li Chuan ingresó a Baidu como recluta de campus y se convirtió en ingeniero frontend. Un año antes, durante las entrevistas de reclutamiento en el campus, la IA solo desempeñaba el papel de un motor de búsqueda, asistiendo en la programación a través de preguntas y respuestas simples, y los entrevistadores no mencionaron la IA en absoluto.

"Frontend" era la profesión ideal de Li Chuan porque es un trabajo donde los resultados son visibles; la calidad del código se refleja directamente en cada detalle de la interfaz del producto. Cada Año Nuevo, decirle a su familia, "Abre la aplicación de Baidu, esa cosa en ella fue hecha por mí," le da un sentido de logro y "el significado del trabajo."

Durante muchos años, los programadores en grandes empresas han sido categorizados de manera distinta en roles como algoritmos, frontend, backend y pruebas, siendo el frontend el que requiere habilidades blandas más altas en estética e interacción, mientras que el backend exige habilidades técnicas más rigurosas. Los niveles salariales y la "jerarquía de desdén" en este campo están directamente vinculados al "contenido técnico": los salarios de frontend son más altos que los de pruebas pero más bajos que los de ingenieros de algoritmos y backend.

En solo un año, todo lo que Li Chuan conocía se ha vuelto del revés. El trabajo de escribir y modificar código ha sido en gran medida asumido por la IA, y los límites de varios roles de programación se han difuminado. Incluso los gerentes de producto ahora pueden entrar en la programación.

En mayo, un departamento de desarrollo en Alibaba recibió una notificación de su jefe, instruyendo a todos a pausar todas las demandas no urgentes y que cada equipo desarrollara un Agente. A partir de ahora, cualquier requisito comercial solo puede ser directamente interfacado con el Agente por colegas de producto. Los programadores solo pueden modificar el Agente y no pueden tocar el código. El jefe insinuó que para octubre de este año, los equipos que se desempeñen bien reemplazarán a aquellos que no lo hagan para mantener el Agente.

El equipo técnico CSIG de Tencent ha desarrollado un pipeline para arreglar errores en la aplicación de la empresa: la IA arregla los errores, y los programadores solo necesitan verificar y hacer clic en el botón "confirmar" después de que se resuelva el error, con una tasa de precisión del 50%.

En mayo, Alibaba estableció varios equipos de pila completa internamente, convirtiendo ingenieros frontend, backend y de pruebas en "ingenieros de pila completa", convirtiéndose en "super individuos." A partir de junio, Meituan también comenzó a implementar completamente la fusión del desarrollo frontend y backend.

La transición a "pila completa" es teóricamente factible, pero en la práctica, es un doloroso proceso de despojarse de una capa de piel.

De repente convertida en ingeniera de pila completa, Han Zhi tuvo poco tiempo para aprender y pronto tuvo que comenzar su primer proyecto "de pila completa", manejando el desarrollo frontend, pruebas y todo por sí misma. "Ahora todas mis demandas son 'programadas al revés', con plazos establecidos para fechas específicas," dijo, sintiéndose abrumada con el trabajo, a menudo todavía trabajando a las 9 PM, "realmente estoy demasiado cansada."

Pero la tendencia no puede ser resistida. Desde finales del año pasado hasta principios de este año, varias empresas líderes en China han estado tratando de gastar dinero para alentar a los programadores a consumir tokens, eliminando gradualmente la "programación tradicional."

En su punto máximo, los miembros del equipo CSIG de Tencent disfrutaron de una cuota de tokens de $2,000/mes. Siempre que las solicitudes fueran razonables y hubiera un correspondiente output de código, podían solicitar el doble de la cuota una vez que se agotara. El uso de tokens también se incluyó en las evaluaciones de rendimiento, "Cuando tu uso es muy bajo, tu líder te preguntará por qué." Por lo tanto, algunas personas prestaban sus cuotas de tokens no utilizadas a otros.

Durante muchos años, ser programador en grandes empresas significaba altos salarios y prestigio. Son la piedra angular de las empresas de internet, y la esencia del "espíritu del programador" es el código de código abierto y compartido, la simplicidad y elegancia del código, un enfoque únicamente en los resultados sin ruido, y la emoción de ver caracteres saltar en la pantalla.

Pero los tiempos han cambiado. Casi todos los programadores entrevistados mencionaron el mismo sentimiento a 36Kr: "Sin IA, no puedo trabajar. Si la IA 'se bloquea', preferiría pasar mucho tiempo buscando un nuevo plan de codificación que volver a mirar el código y hacer cambios"—discutir el llamado "espíritu del programador" ahora parece fuera de lugar.

Li Chuan dijo que la formación de un excelente programador en el pasado se trataba de aprendizaje e iteración, ya que los lenguajes de programación han estado cambiando durante las últimas décadas; si no aprendes, no puedes mantenerte al día con la vanguardia de la tecnología. Era común que él y sus amigos fueran a cafeterías los fines de semana a estudiar nuevas tecnologías, "Este grupo en sí es bastante competitivo." Pero la aterradora velocidad de iteración de la IA ha dejado a la gente sin palabras.

"Si la codificación de IA pudiera ser bloqueada al nivel de hace 25 años, nivelaría las habilidades técnicas de alguien con uno o dos años de experiencia con aquellas que tienen siete u ocho años, mientras que aún no reemplazaría verdaderamente a los humanos, ya que hay muchas cosas fuera del 'cuadro de diálogo' que hacer," lamentó Lin Yue. Pero la tecnología no se detiene por nadie; no tiene dudas de que la extinción de los programadores ya está en progreso, "al igual que los trabajadores textiles después de la invención de la máquina de coser."

El Viejo Crecimiento se Ha Ido, Nueva Carrera Comienza

Cuando la tecnología inyecta a una empresa con una palanca de eficiencia multiplicativa, lo que sucede a continuación suele ser una de dos cosas: o las mismas personas hacen más trabajo, o una empresa ya no necesita tantas personas.

"No estamos despidiendo empleados," dijo un CEO de una empresa de software. Después de todo el esfuerzo por "entrenar" a estos programadores que tienen un rico entendimiento de la industria y los métodos de desarrollo, cada uno es un tesoro para la empresa. Cuando la codificación de IA aumenta la eficiencia de la programación cinco veces, su objetivo no es despedir al 4/5 del personal, sino expandir el negocio cinco veces.

Este deseo es ciertamente hermoso, pero el problema es, ¿hay suficiente mercado incremental que quede?

Antes de ser despedido, Lin Yue experimentó brevemente la "liberación" de la IA escribiendo código, pero pronto se volvió más ocupado. En el pasado, cuando el negocio tenía demandas iterativas sobre los detalles de la aplicación, siempre tenían que esperar a que el cronograma llegara lentamente. Ahora, las demandas comerciales se acumulan más rápido, sin importar la viabilidad o importancia, llevando al equipo de desarrollo a "intentar hacerlo primero."

Sin embargo, estas demandas parecen algo "innecesarias" para Lin Yue: modificar los más pequeños detalles de "posición de banner" o cambiar el anuncio de ventana flotante de "cancelación gratuita" a "deducción de puntos." "Los gerentes de producto cambian esto y aquello; haremos pruebas AB, pero los casos en los que el efecto modificado puede mejorar son realmente pocos."

"Los departamentos con menos crecimiento están todos en la IA, siempre buscando nuevas historias que contar," dijo Cang Shu. Tiene experiencia en negocios de entrega de alimentos y drones, y desde su experiencia personal, la atmósfera de competencia de IA es mucho más fuerte en el primero.

Un ingeniero de Infra que recientemente experimentó despidos masivos en Meta le dijo a 36Kr que después de aprender a aprovechar la IA, él y sus colegas ahora quieren hacer cosas para las que antes no tenían tiempo. Pero ahora, con un gran número de personas dejando, los colegas restantes están comenzando a recortar trabajos innecesarios.

La realidad que enfrenta a todos es que los productos estrella que surgieron durante la era de internet móvil ahora están luchando por impulsar sustancialmente el crecimiento al "hacer más trabajo." Algunas de estas empresas no solo no tienen crecimiento, sino que también están sufriendo severas pérdidas debido a la feroz competencia externa.

En 2025, varias empresas en la guerra de entrega de alimentos quemaron 200 mil millones, arrastrando las ganancias y el flujo de efectivo de Meituan a un atolladero, llevando a Meituan, que ya tenía bajas contribuciones de ganancias per cápita, a entrar primero en un ciclo de despidos. Sin embargo, desde otra perspectiva, el negocio de Meituan depende en gran medida del cumplimiento offline, y el potencial para mejorar la eficiencia de la IA es menor en comparación con empresas con mayor integración online. "Si incluso Meituan puede reducir personal a través de mejoras en la eficiencia de la IA, otras empresas definitivamente seguirán su ejemplo. Es un indicador," dijo un empleado de Meituan.

Los negocios tradicionales de vacas lecheras como la publicidad están en continuo decrecimiento en Baidu, y situaciones similares se ven con Feizhu y Gaode, que han estado marginados durante mucho tiempo y han contribuido poco dentro de Alibaba.

Los despidos en los viejos negocios son inevitables, pero, ¿hay oportunidades para un nuevo crecimiento?

Algunos miembros de la gestión, al discutir despidos, dicen a los empleados: "La empresa también está trabajando en IA; puedes intentar encontrar proyectos en los que puedas trabajar." Un empleado de Meituan le dijo a 36Kr. Recientemente, el negocio local central de Meituan estableció un departamento de Transformación de IA, encargado principalmente de explorar el uso de IA para agilizar los procesos comerciales internos; además, muchos gerentes centrales de nivel medio a alto están liderando personalmente proyectos relacionados con la IA.

Wang Yue, un gerente de producto en ByteDance, le dijo a 36Kr que está comenzando un emprendimiento interno para crear un producto de eficiencia de IA para clientes B-end, "La empresa anima a todos a explorar tales iniciativas." En el inicio del proyecto, eliminaron activamente los roles de "diseño" y "pruebas" y enfatizaron al comité de revisión cuánto costará en mano de obra este producto en el futuro. Otro colega de Wang Yue está desarrollando un producto de Agente de servicio al cliente de IA, con el OKR de 2026 siendo "ayudar a la empresa a despedir al xx% del personal de servicio al cliente."

Actualmente, tales proyectos existen en cada gran empresa, con docenas de pequeños equipos trabajando en ellos. "A veces varios equipos trabajan en la misma dirección; quien salga primero, la empresa concentrará recursos para promoverlo."—una nueva carrera ha comenzado.

Lo que está cambiando no es solo el enfoque comercial, sino también la estructura organizativa, como eliminar más gestión media.

A partir de este año, Tencent ha comenzado a implementar sistemas basados en proyectos, debilitando los niveles de gestión y restaurando rangos profesionales para los líderes; Meituan despidió a algunos L9 (nivel de director de división) durante su revisión de mitad de año y recientemente eliminó completamente el nodo X1 (el nivel de gestión más bajo), reduciendo las capas de gestión.

Despidámonos del Pasado

A dónde llevará a las personas la gran ola de IA sigue siendo incierto, y la mayoría de las personas aún no han tenido un "momento de iluminación."

Antes del final del período de gracia para renuncias a mediados de junio, Lin Yue estaba persiguiendo intensamente entrevistas con Taobao, Kuaishou y ByteDance. Continuar su carrera como "programador de gran fábrica" sigue siendo la ruta óptima que espera. Sin embargo, las ramas de olivo de estas empresas aún no han llegado, "Es demasiado difícil," dijo Lin Yue.

"Encontrar trabajo es fácil, pero una vez que dejas una gran empresa por una mediana o pequeña, nunca puedes volver a una gran empresa." En la mente de Lin Yue, renunciar a una gran empresa significa en cierto modo una caída permanente, y no está dispuesto a "conformarse con menos."

Algunos han dejado ir su "obsesión por las grandes empresas." Tres días después de dejar Baidu, Li Chuan se unió sin problemas a una startup. Naturalmente, su posición cambió de "ingeniero frontend" a "ingeniero de pila completa." El producto principal de esta empresa es un Agente de IA para uso de oficina, y hasta le aumentaron el salario.

Aunque todos dicen que los tiempos han cambiado y las habilidades de los programadores ya no son confiables, Li Chuan aún tiene algunas "aspiraciones técnicas," esperando participar en un producto favorito de los usuarios como persona técnica, lo que puede no necesariamente tener que lograrse en una gran empresa.

Después de dejar Alibaba, Jiang Ling se unió a una antigua empresa automotriz. Su trabajo actual no tiene que asociarse forzosamente con la IA, y ya no tiene que preocuparse diariamente sobre si "las tareas de IA de su jefe pueden completarse," ni tiene que "actuar desesperadamente." Un proyecto del que Jiang Ling es actualmente responsable se lanzará el 30 de septiembre, "Estas tareas caen dentro de mi zona de confort, y con tiempo suficiente, me siento mucho más relajada y feliz."

Recientemente, su departamento ha publicado frecuentemente posiciones de reclutamiento, "siempre hay un montón de personas de Alibaba viniendo a entrevistar, apresurándose frenéticamente a la industria manufacturera."

Quizás la comunidad de programadores finalmente dejará atrás el 10%, pero Cang Shu ya no quiere buscar trabajo en grandes empresas, "para competir por este desesperado 10%."

Después de ser despedido por Meituan en mayo, se embarcó decididamente en el camino del emprendimiento. Antes de la ola de IA, ya había intentado hacer algo por su cuenta. En ese momento, solo construir una comunidad y vender algunas habilidades le permitió experimentar el sabor de ganar 100,000 al mes.

En marzo o abril de este año, algunos "estudiantes" en la comunidad de Cang Shu ya han saltado al emprendimiento en IA, "iniciando sus propias empresas y contratando a muchas personas, mientras yo sigo luchando en este trabajo, ¿es esto correcto?" se cuestionó a sí mismo.

Hoy, el proyecto emprendedor de Cang Shu se centra en mercados extranjeros, desarrollando sistemas basados en las necesidades de usuarios con enfermedades raras y creando productos independientes. También comparte su progreso con internautas en su cuenta de Xiaohongshu "Cang Shu (Versión de Renuncia al Salario Mensual)" y en redes sociales extranjeras. Además de su producto principal, también está trabajando en varios productos más pequeños en paralelo para mantener sus habilidades. "Una pequeña herramienta se puede completar en tres o cuatro días como máximo, mientras que un sistema complejo puede tardar medio mes." Esto es mucho más rápido que el ritmo de programación convencional de las grandes empresas.

La IA puede ser la palanca intelectual más poderosa en la historia de la humanidad; puede amplificar las capacidades individuales por N veces, apoyar la implementación de la mayoría de los productos de startups y permitir que cada buena idea sea rápidamente reconocida y valorada.

Cang Shu, nacido en 2000, dice que está destinado a ser emprendedor, pero si no fuera por esta ronda de despidos, podría no haber actuado en este momento. "La empresa tomó la decisión por mí."

"Sin mirar atrás, avanza con pasión," es la última frase en el mensaje de despedida de Meituan a cada empleado que se va, y también es una frase que muchos empleados de grandes empresas mencionan al irse. En esta compleja transformación provocada por la IA, ya sea dejando o quedándose en una gran empresa, uno ya no puede continuar en el camino del pasado.

Después de una breve "fragmentación," no se trata de rendirse. Ya sea cambiando de carrera o comenzando un negocio, aquellos que aceptan el cambio primero pueden ser capaces de ver un mundo diferente más pronto.

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