Los primeros despidos en grandes empresas por IA: altos salarios, alto rendimiento, alto P

Fuente: 36Kr

Entrevista｜Ren Cairu, Lan Jie, Peng Qian

Texto｜Ren Cairu

Editor｜Qiao Qian, Yang Xuan

¿Es la IA la culpable o el chivo expiatorio del despido de "630"?

"Ahora la empresa tiene una lista de (despidos), 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 la calma, ya que lo había anticipado. Desde marzo y abril de este año, ya circulaban rumores sobre despidos en algunas empresas de internet. Desde el comienzo del año, las grandes empresas de internet en China han estado inmersas en una competencia agresiva por la eficiencia impulsada por la IA, con token, reuniones de capacitación y evaluaciones ocultas por todas partes. Cuando todos se ven envueltos en un movimiento de "todo en IA", la idea de que "los despidos definitivamente ocurrirán" se convirtió en un consenso tácito.

Sin embargo, al estar frente a la puerta de recursos humanos, se encontró con un momento de colapso emocional: sus manos comenzaron a temblar, dudó durante mucho tiempo, pensando en cómo empezar y cómo ajustar su comportamiento y expresión. "No quiero volver a pasar por esto."

Lin Yue tenía un salario mensual de 25,000, se graduó de la universidad hace un año y comenzó a trabajar en Ctrip como ingeniero de backend; en ese momento, se consideraba extremadamente afortunado. La bonanza de reclutamiento en internet había terminado, de miles de currículos en Ctrip, solo se aceptaron menos de 500, pero él entró en el departamento de hoteles más rentable de la empresa, encargado de escribir código para productos comercializados.

Pero ahora, con un salario mensual de 25,000 y solo un año de experiencia como programador junior, ¿quién más podría ser despedido si no él? Primero, el costo de indemnización es bajo, y segundo, en comparación con los empleados más experimentados que conocen mejor el negocio, los nuevos suelen ser menos eficientes al usar la IA. "Los empleados experimentados entienden mejor qué hacer con la IA y qué impacto tendrá", dijo Lin Yue.

En un artículo titulado "¿Canarios en la mina de carbón?", Stanford utilizó el término "canario" para referirse a los jóvenes que recién ingresan al mercado laboral. La investigación mostró que desde la popularización de ChatGPT en 2022, el empleo de los trabajadores más jóvenes ha disminuido drásticamente, y para septiembre de 2025, el empleo de desarrolladores de software de 22 a 25 años habrá caído casi un 20% en comparación con su pico a finales de 2022.

En el último año, la IA ha intensificado todo. Ctrip solía ser conocido como una "fábrica de jubilación de internet": los programadores comenzaban a trabajar a las 10:30 a.m., tenían dos horas de descanso y podían salir puntualmente a las 7 p.m., con una iteración de la aplicación principal cada dos semanas. Pero poco después de que Lin Yue se uniera, la explosión de la capacidad de codificación de IA hizo que se pasara a una iteración semanal de la aplicación, "trabajando hasta las 10:30 p.m. todos los días".

Sin embargo, este ritmo acelerado no se debió a un crecimiento explosivo del negocio, "sino porque si no haces nada, te convertirás en un departamento marginal, y los departamentos marginales serán eliminados", le dijo a 36Kr. Pero al final, no pudo evitar el destino de ser "eliminado".

Sin embargo, la "eliminación" también puede ser indiscriminada.

Cang Shu nunca imaginó que sería una de las primeras personas en aparecer en la lista de despidos.

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

Antes de unirse a Meituan, Cang Shu era reclutador de SSP en ByteDance (SuperSpecial Offer), ingresó con un alto salario y al final fue el que más ganaba entre sus compañeros. Después de cambiarse a Meituan, tuvo a su cargo casi todos los proyectos clave del grupo, y este año se esperaba que fuera su año de promoción.

En esta ola de despidos, las barreras de protección de "alto rendimiento" y "alto P" han fallado. En el grupo vecino de Cang Shu, los dos empleados despedidos habían obtenido calificaciones de rendimiento "superiores a las expectativas" el año anterior. Al final, casi todo el grupo de Cang Shu fue "eliminado", "el grupo nominalmente aún existe, pero en realidad ya no hay nadie."

Cuando Lin Yue se enteró de que había sido despedido, se dio cuenta de que los dos ingenieros frontales con los que solía interactuar a menudo, "sus avatares ya no estaban activos"; en un gran grupo de crecimiento de usuarios de Meituan, los cientos de miembros originales ahora son solo la mitad; los negocios de Alibaba como Gaode y Fliggy también están en medio de una agitación intensa.

"630" se ha convertido en una palabra de moda en las redes sociales. Es el primer trimestre en el que la IA ha entrado realmente a gran escala en el lugar de trabajo de internet en el país. Desde finales de junio hasta mediados de julio, es un momento habitual de cambio de personal para muchas empresas, así como el "último día" establecido en esta ola de despidos.

El indicador de Silicon Valley ya ha comenzado a despedir, caracterizado por despidos masivos y a gran escala. En mayo, Meta anunció el despido de 8,000 personas, 7,000 de las cuales fueron transferidas al departamento de IA, convirtiéndose en la empresa tecnológica más inestable de Silicon Valley, con ejecutivos admitiendo que "la moral de la empresa es la más baja en 20 años"; antes, Amazon anunció el despido de 16,000 puestos de trabajo de oficina, destinando los fondos ahorrados a la IA.

Antes de la última ola de despidos en 2021, las grandes empresas de internet en el país estaban en una expansión desenfrenada, estableciendo nuevos negocios uno tras otro, reclutando rápidamente a un grupo de personas que luego fueron eliminadas rápidamente.

Pero la línea principal de esta ola de despidos no es tan simple. La eficiencia impulsada por la IA, el crecimiento débil de los grandes negocios tradicionales o la profunda inmersión en la competencia, y la presión de efectivo generada por la inversión en nuevos negocios de IA se entrelazan y coexisten en este período. Muchas de las personas notificadas de su despido también tienen dificultades para discernir qué factores son más pesados.

El autor de "Hassabis: El cerebro de Google AI" afirma que, al igual que Oppenheimer creó la bomba atómica pero no pudo controlar su uso, los científicos que buscan la verdad también son "destructores de todo": nuestro trabajo, formas de pensar e incluso nuestra existencia pueden ser "destruidos". Hace diez años, en Seúl, Corea del Sur, AlphaGo trajo la primera destrucción al jugador de ajedrez humano Lee Sedol. Diez años después, desde Silicon Valley hasta Beijing, esta destrucción se ha extendido nuevamente.

Para las grandes empresas, la IA es un boleto que apunta a nuevos negocios como modelos grandes o aplicaciones de IA. Pero no hay certeza de si estos nuevos negocios tendrán éxito o cuándo lo lograrán. Frente a negocios tradicionales que ya no crecen, las grandes empresas se ven obligadas a aumentar la eficiencia de manera más decidida en cada dirección, tanto en las seguras como en las inciertas, y, por ende, a despedir.

Cuando Lin Yue compartió su experiencia de despido con amigos, fue consolado con: "No te preocupes, todos nosotros tendremos este día, solo que el tuyo llegó un poco antes." Pero quizás lo más importante que se debe considerar después de ser reemplazado por la IA y despedido por una gran empresa es cómo elegir y actuar.

Altos ejecutivos ansiosos, niveles intermedios intensificando, niveles básicos enloqueciendo

"Antes, en ByteDance, un producto demo tardaba dos meses en hacerse, ahora lo hacemos en dos semanas." Un ex gerente de producto de ByteDance y actual ejecutivo de una empresa emergente de IA le dijo a 36Kr que, con herramientas como Claud Code y Codex, su equipo ahora puede hacer un demo en 3 horas y validar ideas en una semana.

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

Mientras las empresas emergentes actúan rápidamente con la ayuda de la IA, las grandes empresas de internet se preguntan si se sienten como bestias lentas.

Las declaraciones de los niveles más altos de las grandes empresas suelen ser una señal.

En marzo de este año, el CEO de Meituan, Wang Xing, habló sobre su opinión sobre la IA en una reunión con ejecutivos, "El impacto de AI Agent en mí es mayor que el de ChatGPT, la IA definitivamente creará una gran productividad y también traerá grandes cambios a la organización y al modo de trabajo."

Poco después de esa reunión, Meituan organizó una reunión en línea a nivel de toda la empresa, cuyo núcleo era promover la instalación y uso de "Langosta", alentando a cada colega a instalar "Langosta" y a escribir su trabajo diario en Skills reutilizables tanto como fuera posible.

Después de la reunión, Chen Yujia, quien trabaja en la operación de comerciantes en el negocio local central de Meituan, recibió la notificación de que necesitaba agregar un apartado en su informe semanal, indicando qué mejoras había logrado utilizando la IA y qué Skills podrían ser promovidos para su uso en todo el grupo y departamento. "Entonces sentí que todos parecían estar esforzándose por integrar la IA en su trabajo."

Un día de abril, un ingeniero de algoritmos de Alibaba recibió sin previo aviso la lista de consumo de tokens del mes anterior, y él, con un consumo de 17,000 millones de tokens, ocupó el primer lugar, siendo elogiado públicamente. El jefe del departamento indicó que, en el futuro, el KPI anual y las evaluaciones de promoción se basarán en esta clasificación. Pero un mes después, la nueva lista de consumo de tokens no llegó como se esperaba, "quizás el jefe también se dio cuenta de que este método de clasificación no era confiable."

Las nuevas reglas llegaron rápidamente. Los líderes del departamento pronto propusieron que los empleados debían subir un "informe horario" cada día laboral entre las 11 a.m. y las 6 p.m., donde un complemento en el agente registraría automáticamente el código y el contenido de las conversaciones, generando un resumen del trabajo, lo que significa que los empleados no podrían modificar el contenido de su informe. Al día siguiente, recursos humanos, casi en un tono de discusión, disuadió al líder de esta absurda política.

Cosas como estas ya no sorprenden. La ansiedad por la IA desde los niveles altos se está transmitiendo constantemente, los niveles intermedios intensifican, esforzándose por insinuar a sus subordinados que esta es una competencia invisible de informes, una carrera armamentista, una competencia de eliminación.

Aunque no se obliga a todos a escribir Skills, el líder del departamento de Chen Yujia aún vigila de cerca el uso de tokens de cada subordinado, preguntando de vez en cuando sobre la situación específica, "él tampoco sabe exactamente qué puede hacer la IA, pero dice que no permite que cada miembro de nuestro equipo se quede atrás en esta ola de IA." A veces, en cenas privadas después del trabajo, todos también reciben una sensación de crisis que el jefe transmite en secreto, "debes usar la IA, de lo contrario, cuando llegue el momento, ni siquiera podré ayudarte."

Un ingeniero de un producto de AI Coding de Alibaba le dijo a 36Kr que algunos jefes de negocios del grupo solicitarían a sus equipos de producto que aumentaran los puntos de datos, "para que pueda ver claramente la trayectoria específica de cada miembro del equipo en el uso de la IA cada día."

Algunos niveles intermedios de Meituan, después de recibir los objetivos de despido, incluso presentarían una lista de despidos más agresiva y de mayor proporción hacia arriba: menos personas, mayor participación de IA, lo que en cierta medida equivale a un "resultado de gestión" en la nueva era.

La mejora de la eficiencia a través de la IA se ha convertido en algo que cualquier negocio o función puede "intentar". Pero sobre lo que la IA realmente puede hacer y cómo implementarlo, siempre hay una larga brecha entre los niveles básicos y los de gestión: los jefes de todos los niveles tienen expectativas ilimitadas sobre la IA, mientras que los niveles básicos luchan por realizarlas, pero nunca pueden alcanzar esa visión, y al final solo pueden "actuar" cansadamente.

Jiang Ling trabaja en la operación de clientes en Alibaba Taotian Group, su trabajo es alinear lo más posible la demanda de los consumidores con la oferta de los comerciantes. En su opinión, los jefes siempre "piensan que la IA es muy inteligente y muy simple".

Tomando como ejemplo el escenario anómalo común en el comercio electrónico de "explosión de pedidos", los altos ejecutivos esperan identificar todos los "productos populares" a través de inspecciones exhaustivas. Sin embargo, la cantidad de productos en la plataforma es de decenas de millones por día, mucho más allá de la capacidad de la mano de obra y los tokens disponibles, por lo que solo se pueden probar en pequeña escala, seleccionando cientos de miles de productos, y debido a que el rango de muestra es demasiado pequeño, la tasa de aciertos suele ser muy baja.

"Como empleado, no puedes refutar las expectativas de los jefes, ¿entiendes?" Jiang Ling se siente frustrada y resignada.

Muchos momentos, Jiang Ling siente que es como un burro, con un látigo detrás de ella. "No es aterrador estar cansado, lo más aterrador es no tener dirección y retroalimentación positiva. Solo estás girando en círculos, sin saber a dónde vas al final."

"No puedes tratar la IA como un pozo de deseos." El CTO de una empresa de IA resumió para 36Kr que la mejora de la eficiencia de la IA tiene muchos requisitos previos, el fundamento es la data, pero muchas empresas ni siquiera han hecho bien su digitalización; además, muchos puntos de bloqueo en los procesos son "humanos", que no pueden resolverse solo con IA.

"Cada generación tiene su propia construcción"

Los puestos de producto, operación y otros en las grandes empresas sienten la ansiedad de la incertidumbre, mientras que los programadores solo pueden aceptar primero el destino que se les ha dictado.

Li Chuan, un ingeniero frontend de Baidu, se sorprendió por primera vez por la capacidad de la IA a principios de este año al usar Claude Code. "Para la misma demanda compleja, algunos de los grandes modelos nacionales pueden necesitar cinco o seis rondas de diálogo, mientras que con Claude se puede resolver en dos o tres rondas, y además se hace mejor."

Su segunda sorpresa con la IA fue en abril de este año. La empresa de modelos grandes de China, Zhiyu, lanzó el modelo GLM-5.1, "primero, es barato, segundo, su capacidad puede ser completamente un reemplazo de Claude Code."

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

Como dos caras de una moneda, por un lado, en mayo de 2026, la empresa matriz de Claude Code, Anthropic, había alcanzado unos 47 mil millones de dólares en ingresos anuales (ARR), multiplicándose por cuatro o cinco veces en medio año; Zhizhu también había alcanzado recientemente un valor de mercado de un billón.

Por otro lado, la rápida madurez de la capacidad de codificación de la IA ha convertido a los programadores en las principales víctimas de esta ola de despidos. "Las primeras en ser afectadas son casi todas las equipos de producción e investigación, especialmente los puestos de desarrollo front-end y pruebas, que suelen ser considerados por los jefes como menos valiosos", dijo un HR de una empresa de internet a 36Kr.

En 2025, Li Chuan ingresó a Baidu como recluta, convirtiéndose en un ingeniero front-end. Un año antes, durante las entrevistas de reclutamiento, la IA solo desempeñaba el papel de motor de búsqueda, ayudando a la programación a través de preguntas y respuestas simples, y el entrevistador no mencionó la IA en absoluto.

"El front-end" era la carrera ideal para Li Chuan, ya que es un trabajo donde lo que se ve es lo que se obtiene, y la calidad del código se refleja directamente en cada detalle de la interfaz del producto. Cada año nuevo, decirle a su familia "abre la app de Baidu, esa cosa es obra mía" le daba una sensación de logro y "significado en el trabajo".

Durante muchos años, los programadores de grandes empresas han sido claramente clasificados en funciones como algoritmos, front-end, back-end y pruebas, donde el front-end requiere más habilidades blandas en estética e interacción, mientras que el back-end necesita habilidades técnicas más rigurosas. El nivel salarial en esta industria y la "cadena de desprecio" están directamente relacionados con el "contenido técnico": el front-end es más alto que las pruebas, pero no tanto como los ingenieros de algoritmos y back-end.

En solo un año, todo lo que Li Chuan conocía había cambiado drásticamente. La escritura y modificación de código ha sido asumida en gran medida por la IA, y las funciones de los programadores se han vuelto borrosas. Incluso los gerentes de producto pueden dar un paso hacia la programación.

Un departamento de desarrollo de Alibaba recibió en mayo una notificación de su jefe, pidiendo a todos que suspendieran todas las demandas no urgentes y que cada equipo desarrollara un Agente; de ahora en adelante, cualquier demanda de negocio solo podría ser tratada directamente por los colegas de producto con el Agente. Los programadores solo pueden modificar el Agente, no tocar el código. El jefe también insinuó que, para octubre de este año, los equipos que lo hicieran bien reemplazarían a los que lo hicieran mal para mantener el Agente.

El equipo técnico de Tencent CSIG desarrolló una línea de producción para reparar errores en la app de la empresa: la IA repara los errores, y los programadores solo necesitan revisar y hacer clic en el botón "confirmar" para que el código se incorpore; su tasa de precisión en la reparación actualmente puede alcanzar el 50%.

En mayo, Alibaba estableció internamente varios grupos de full-stack, convirtiendo a ingenieros front-end, back-end y de pruebas en "ingenieros full-stack", convirtiéndose en "super individuos". A partir de junio, Meituan también comenzó a implementar la fusión del desarrollo front-end y back-end.

La transición a "full-stack" es teóricamente viable, pero en la práctica, es un proceso doloroso de despojarse de una capa de piel.

Han Zhi, que fue repentinamente convertido en ingeniero full-stack, no tuvo mucho tiempo para aprender y pronto tuvo que comenzar su primer proyecto "full-stack", asumiendo el desarrollo front-end, back-end y pruebas por sí sola. "Ahora todas mis demandas están 'inversamente programadas', con fechas límite establecidas", dijo, con una carga de trabajo intensa, a menudo trabajando hasta las 9 de la noche sin haber terminado, "estoy realmente agotada".

Pero la tendencia es imparable. Desde finales del año pasado hasta principios de este año, varias de las principales empresas de China han estado tratando de gastar dinero para impulsar a los programadores a consumir tokens, eliminando gradualmente la "programación tradicional".

En su punto máximo, los miembros del equipo de Tencent CSIG disfrutaban de un límite de tokens de 2000 dólares al mes; siempre que la solicitud fuera razonable y hubiera un código correspondiente, podían solicitar el doble. El uso de tokens también se incluyó en la evaluación: "cuando tu uso es muy bajo, tu líder te preguntará por qué". Por lo tanto, algunas personas prestan su límite de tokens no utilizados a otros.

Durante muchos años, ser programador en una gran empresa significaba altos salarios y prestigio. Son la base de las empresas de internet, y el espíritu del "programador" implica código abierto y compartir, simplicidad y elegancia en el código, y un enfoque en los resultados sin ruido, así como la emoción de ver caracteres saltar en la pantalla.

Pero los tiempos han cambiado. Casi todos los programadores entrevistados por 36Kr mencionaron el mismo sentimiento: "sin IA, no puedo trabajar; si la IA 'se cae', preferiría gastar mucho tiempo buscando un nuevo plan de codificación que revisar el código yo mismo". Hablar del llamado "espíritu del programador" parece fuera de lugar.

Li Chuan dijo que la formación de un buen programador solía ser el aprendizaje y la iteración, ya que durante las últimas décadas, los lenguajes de programación han estado cambiando; si no aprendes, no te mantendrás al día con la vanguardia tecnológica. Era común que él y sus amigos fueran a cafeterías los fines de semana a investigar nuevas tecnologías, "este grupo es bastante competitivo". Pero la aterradora velocidad de iteración de la IA ha dejado a muchos sin palabras.

"Si la IA de codificación se estancara en el nivel de 25 años, podría igualar el nivel técnico de personas con uno o dos años de experiencia y personas con siete u ocho años de experiencia, sin poder reemplazar realmente a las personas, ya que aún hay muchas cosas fuera de los 'cuadros de diálogo' por hacer", lamentó Lin Yue. Pero la tecnología no se detiene por nadie; ahora no tiene dudas de que la desaparición de los programadores ya está en marcha, "como los trabajadores textiles después de la invención de la máquina de coser Jenny".

El antiguo crecimiento se ha ido, comienza una nueva carrera

Cuando la tecnología inyecta un apalancamiento multiplicador en la eficiencia de una empresa, lo que sucede a continuación se reduce a dos cosas: hacer más cosas con las mismas personas o que una empresa ya no necesite tantas personas.

"No despedimos a nadie". Un CEO de una empresa de software le dijo a 36Kr que había logrado "entrenar" a estos programadores con un buen entendimiento de la industria y los métodos de desarrollo; cada uno es una riqueza para la empresa. Cuando la IA de codificación aumenta la eficiencia de la programación cinco veces, lo que debe hacer no es despedir al 80% de las personas, sino expandir el negocio cinco veces.

Este deseo es hermoso, pero el problema es: ¿hay tanto crecimiento en el mercado?

Antes de ser despedido, Lin Yue experimentó brevemente la "sensación de liberación" de que la IA escribiera código, pero pronto se volvió más ocupado. Antes, cuando había una necesidad de iteración en los detalles de la app, siempre había que esperar a que se programara lentamente. Ahora, las demandas del negocio se acumulan cada vez más rápido, sin importar si son viables o importantes, el equipo de desarrollo debe "hacerlo primero y probarlo".

Pero estas demandas parecen un poco "inútiles" para Lin Yue: modificar un pequeño "banner" o cambiar el texto de un anuncio emergente de "cancelación gratuita" a "descuento con puntos". "Los gerentes de producto cambian esto y aquello, hacemos pruebas A/B, pero realmente hay pocas situaciones en las que el efecto mejora después de los cambios".

"Cuanto menos crecimiento hay en un departamento, más se invierte en IA, siempre hay que encontrar nuevas historias que contar", dijo Cang Shu. Ha trabajado tanto en el negocio de entrega de comida como en el de drones, y según su experiencia, la atmósfera de la IA en el primero es mucho más intensa que en el segundo.

Un ingeniero de Infra que recientemente experimentó grandes despidos en Meta le dijo a 36Kr que, después de aprender a exprimir la IA, él y sus colegas ahora quieren hacer cosas que antes no tenían tiempo para hacer. Pero ahora, un gran número de personas se va, y los colegas que quedan comienzan a eliminar trabajos que no son muy necesarios.

La realidad que todos enfrentan es que los productos estrella que surgieron en la era de internet móvil ahora tienen dificultades para aumentar el crecimiento de manera sustancial simplemente "haciendo más trabajo". Algunas de estas empresas no solo no han crecido, sino que también han sufrido pérdidas severas debido a la intensa competencia externa.

En 2025, varias empresas en la guerra de entrega de comida quemaron 200 mil millones, arrastrando las ganancias y el flujo de caja de Meituan a un pantano, lo que llevó a Meituan a entrar primero en un ciclo de despidos, ya que su contribución de ganancias por persona ya era baja. Pero visto desde otro ángulo, el negocio de Meituan depende en gran medida de la ejecución offline, y el espacio para mejorar la eficiencia con IA es menor en comparación con empresas con un mayor grado de digitalización. "Si incluso Meituan puede reducir personal mediante la mejora de la eficiencia de la IA, otras empresas definitivamente seguirán", dijo un empleado de Meituan.

Los negocios tradicionales de publicidad de alto rendimiento de Baidu continúan disminuyendo, y Feizhu y Gaode, que han estado en la periferia de Alibaba durante mucho tiempo y han contribuido poco, están en situaciones similares.

Los despidos en los negocios antiguos son inevitables, pero ¿existen oportunidades de renovación?

Algunos gerentes, al hablar de despidos, dicen a los empleados: "la empresa también está trabajando en IA, pueden intentar encontrar proyectos que puedan hacer". Un empleado de Meituan le dijo a 36Kr. Recientemente, el nuevo departamento de Transformación de IA de Meituan se estableció para explorar cómo utilizar la IA para reorganizar los procesos internos del negocio; además, muchos altos y medios directivos también están liderando proyectos relacionados con IA.

Un gerente de producto de ByteDance, Wang Yue, le dijo a 36Kr que está emprendiendo internamente, desarrollando un producto de mejora de eficiencia de IA para clientes B2B, "la empresa alienta a todos a hacer este tipo de exploraciones". Al inicio del proyecto, no solo eliminaron activamente las funciones de "diseño" y "pruebas", sino que también enfatizaron en la reunión de revisión cuánto costo de mano de obra ahorrará este producto en el futuro. Otro colega de Wang está desarrollando un producto de Agente de atención al cliente de IA, cuyo OKR para 2026 es "ayudar a la empresa a despedir el xx% de los agentes de atención al cliente".

Hoy en día, hay decenas de pequeños equipos trabajando en este tipo de proyectos en cada gran empresa. "A veces, varios equipos trabajan en la misma dirección; quien salga primero, la empresa concentrará recursos en apoyarlo". - Ha comenzado una nueva carrera.

Lo que cambia no solo es el enfoque del negocio, sino también la forma organizativa, como eliminar más gerentes de nivel medio.

A partir de este año, Tencent ha comenzado a implementar un sistema de proyectos, debilitando los niveles de gestión y devolviendo a los responsables sus niveles profesionales; Meituan, en su revisión a mitad de año, despidió a algunos L9 (directores de división) y recientemente eliminó completamente el nodo X1 (el nivel de gestión más bajo anteriormente), reduciendo los niveles de gestión.

Despidámonos del pasado

¿A dónde llevará la ola de la IA a la gente? La mayoría de las personas aún no han tenido un "momento de iluminación".

A mediados de junio, antes de que terminara el período de amortiguamiento de su despido, Lin Yue ya estaba avanzando intensamente en entrevistas con Taobao, Kuaishou y ByteDance. Continuar su carrera como "programador de gran empresa" sigue siendo la ruta óptima que anhela en su interior. Pero las ofertas de estas empresas aún no han llegado, "es muy difícil", dijo Lin Yue.

"Encontrar un trabajo es fácil, pero una vez que pasas de una gran empresa a una mediana o pequeña, no puedes volver a una gran empresa". Para Lin Yue, renunciar a una gran empresa significa, en cierto sentido, una caída permanente; no quiere "conformarse".

Algunos han dejado de lado la "obsesión por las grandes empresas". Tres días después de dejar Baidu, Li Chuan se unió sin problemas a una startup. Naturalmente, su puesto pasó de "ingeniero front-end" a "ingeniero full-stack". El producto principal de esta empresa es un Agente de IA para oficinas, y también le aumentaron el salario.

A pesar de que todos dicen que los tiempos han cambiado y que las habilidades de los programadores ya no son confiables, Li Chuan aún tiene algunas "aspiraciones técnicas", esperando participar en un producto querido por los usuarios como técnico, y esto no necesariamente tiene que suceder en una gran empresa.

Después de dejar Alibaba, Jiang Ling se unió a una antigua empresa automotriz. Su trabajo actual no necesita estar forzosamente relacionado con la IA, ya no tiene que preocuparse todos los días por si puede completar la "tarea de IA" de su jefe, y por supuesto, ya no tiene que "actuar desesperadamente". El proyecto que Jiang Ling está manejando recientemente se lanzará el 30 de septiembre, "estas tareas caen en mi zona de confort, tengo tiempo, y realmente me siento mucho más feliz".

Recientemente, cada vez que su departamento publica ofertas de trabajo, "hay un montón de personas de Alibaba viniendo a entrevistarse, corriendo locamente hacia la industria manufacturera".

Quizás al final, el grupo de programadores se reducirá al 10%, pero Cang Shu no quiere buscar trabajo en una gran empresa, "ir a competir por este desesperado 10%".

Después de ser despedido de Meituan en mayo, decidió emprender. Antes de la ola de IA, ya había intentado hacer algo por su cuenta como un proyecto paralelo. En ese momento, solo construir una comunidad y vender algunas habilidades le había permitido experimentar el sabor de ganar 100,000 al mes.

En marzo y abril de este año, algunos de los "estudiantes" de la comunidad de Cang Shu ya se habían lanzado a la ola de emprendimiento en IA, "abrieron sus propias empresas, contrataron a muchas personas, mientras que yo sigo trabajando aquí, ¿es correcto?" se preguntó a sí mismo.

Hoy en día, el proyecto de emprendimiento de Cang Shu se centra en el extranjero, desarrollando sistemas y productos independientes en torno a las necesidades de los usuarios con enfermedades raras. También comparte sus avances en su cuenta de Xiaohongshu "Cang Shu (versión de dejar el salario mensual)" y en redes sociales extranjeras. Además de su producto principal, está trabajando en varios pequeños productos en paralelo para mantener su destreza; "una pequeña herramienta se puede completar en tres o cuatro días, mientras que un sistema complejo puede requerir medio mes." ------ Esto es mucho más rápido que el ritmo habitual de programación de las grandes empresas.

La IA puede ser el mayor apalancamiento intelectual que la humanidad haya tenido, puede amplificar las capacidades individuales N veces, puede respaldar la implementación de la mayoría de los productos de startups y puede hacer que cada buena idea sea vista y valorada rápidamente.

Cang Shu, nacido en 2000, dice que está destinado a emprender, pero si no hubiera sido por esta ronda de despidos, probablemente no habría actuado en este momento. "La empresa tomó la decisión por mí."

"No aferrarse al pasado, avanzar con entusiasmo", esta es la última frase del mensaje de despedida que Meituan envía a cada empleado que deja la empresa, y también es una frase que muchos empleados de grandes empresas mencionan al irse recientemente. En esta compleja transformación impulsada por la IA, dejar una gran empresa o quedarse en ella ya no puede continuar el camino del pasado.

Después de un breve "quiebre", no se trata de rendirse. Ya sea cambiar de carrera o emprender, aquellos que acepten el cambio primero quizás puedan ver un mundo diferente.

(El autor Zhou Xinyu también contribuyó a este artículo; a solicitud de los entrevistados, los nombres Lin Yue, Jiang Ling, Li Chuan y Wang Yue son seudónimos.)