Yazar | Kaori

Edisyon | Sleepy

「Meta, çalışanlarının %90'ını çıkarsa bile, Instagram, Facebook gibi yazılımlar normal şekilde çalışmaya devam eder」.

Eva, Meta'da kıdemli bir mühendis olarak görev yapıyor, çıkarılacaklar listesinde değil, iyi performans gösteriyor ve AI araçlarını içselleştirmeye gayret ediyor.

Ancak şunu söylüyor, 「Kimse güvende değil, oldukça tehlikeli, sadece bir zaman meselesi.」

Bu, performansın nasıl değerlendirildiği, terfilerin nasıl gerçekleştiği, yönetimin nasıl işlediği ve hatta çabanın kendisinin nasıl tanımlandığı hakkında bir hikaye, bu fırtınanın içinde yer alanlar arasında, Zuckerberg'den yeni işe başlayan genç mühendislere kadar, kimse bu fırtınanın ne zaman biteceğini kesin olarak bilemiyor.

İşten Çıkarmalar Gerçek, Ancak Neden Sahte

Meta, 2022'den bu yana yaklaşık 25,000 kişiyi işten çıkardı.

Kasım 2022'de 11,000 kişiyi, 2023'te başka 10,000 kişiyi işten çıkardı, Zuckerberg bunu verimlilik yılı olarak adlandırdı. Ocak 2025'te, Zuckerberg, şirket içi bir notta en düşük performans gösteren %5 personeli (yaklaşık 3600 kişi) işten çıkaracaklarını duyurdu. Mart 2026'da başka 700 kişiyi işten çıkardı. Reuters'a göre, Mayıs sonunda yaklaşık 8,000 kişinin daha işten çıkarılacağı ve küresel 79,000 çalışanın %10'unun etkileneceği, ikinci bir turun yılın ikinci yarısında gerçekleşeceği belirtildi.

İşten çıkarmalar gerçekten meydana geldi, ancak bunun mutlaka AI'ın bu kişilerin işlerini aldığı anlamına gelmediğini düşünüyor Eva.

Eva'ya göre, bu aşamada çıkarılan kişilerin çoğunun, AI olmasa da yine işlerini kaybedecekleri. 「Önceki yıllarda, tüm CS sektörü aslında gerçek ihtiyacın çok üzerinde insan işe alıyordu, sektör canlılığı, aşırı sermaye, hisse senedi fiyatları tavana çıktı, birçok şirket bir sürü insan işe aldı. Musk, Twitter'ı satın aldıktan sonra çoğu çalışanı çıkardı, uygulama yine kullanılmaya devam etti, o zamanlarda nerede AI vardı?」

2026'da, Meta'nın sermaye harcaması rehberi 115 milyar ile 135 milyar dolar arasında, neredeyse 2025'in iki katı, tümü veri merkezlerine, GPU'lara ve AI altyapısına gidiyor. İşten çıkarılan personellerin maaşlarından tasarruf edilen para, hesaplama gücüne akıyor.

AI'nın bu aşamada oynadığı rol, adeta şık bir kâğıt gibiydi, şirket dışa karşı verimliliğin arttığını, bu kadar çok insanın gerekli olmadığını iddia edebildi.

Küçük şirketler hızlı ve çeviktir, büyüdükten sonra karar süreçleri yavaşlar, yükselen unicorn ve startup'ları yenemez hale gelirler, bu yüzden zayıflama, düzleştirme ve çekirdek ürünlere odaklanma sürecine girerler. AI, zaten yaşanan bu döngüyü hızlandırmaktan başka bir şey değildir.

AI'nın Performans Değerlendirmesinde Yer Alması

Ancak AI'nın dahil olması, işten çıkarma kurallarını da değiştirmiştir.

Meta'nın önceki performans değerlendirme şekli Silicon Valley'deki büyük şirketler arasında oldukça benzersizdir. Yöneticiler doğrudan puanlama yapmaz, bunun yerine çalışanın kendi değerlendirmesi, meslektaşların değerlendirmesi ve kendi gözlemleri gibi unsurları sentezleyerek bir performans derecelendirme belgesi oluştururlar.

Ardından, Calibration Meeting adı verilen bir aşamaya girilir, aynı seviyedeki yaklaşık on beş kişi bir araya gelir, her yönetici sırayla altındakilerin performansını açıklar, neden bu kişinin belirli bir dereceyi hak ettiğini açıklar, herkes tartışır ve sonunda herkes için bir derecelendirme belirlenir.

Bu süreç karmaşık ve zaman alıcı olabilir, ancak çoklu bakış açısı ve yatay eşitleme getirdiği değer sayesinde tek bir yöneticinin tercihi sonucu belirlemesi zorlaşır. Eva buna oldukça adil bir yöntem olduğunu düşünüyor.

2026'nın başlarında, Calibration Meeting iptal edildi. Eva açıkladı: "Şirket, performansı yeniden yarıyıl değerlendirmesine geri döndürdü; çünkü artık AI'yi kullanarak yöneticiler kendileri değerlendirme yazısında AI'yi kullanabiliyorlar, bu nedenle bu kadar çok işbirliği aşamasına ihtiyaç duyulmuyor, süreç daha hızlı hale getirilebiliyor."

Meta bu arada, Checkpoint adlı otomatik performans takip sistemi başlattı, çalışanların Google Workspace ve diğer iç sistemlerdeki çalışma verilerini otomatik olarak bir araya getirerek yöneticilere katkı özetleri sunuyor. Yazılım mühendisleri için, Checkpoint, hata oranları, Hata sayısı gibi ölçütler de dahil olmak üzere 200'den fazla veri boyutunu izlerken aynı zamanda AI tarafından oluşturulan kodun yüzdesini takip eder.

2025'in sonlarında, Meta'nın İK Başkanı Janelle Gale, iç bir hatırlatma notunda, AI işbirliğinin 2026 performans değerlendirmesinin temel kriteri haline geleceğini açıkça belirtti.

Ayrıca, Meta mühendisleri her bir kod parçası yazdıklarında, sistem otomatik olarak bir yüzde etiketi ekler, bu kod parçasının ne kadarının AI'nın yardımıyla tamamlandığını gösterir; bu veri artık değerlendirme kriterlerinin bir parçası haline gelmiştir.

Her grup kendi koşullarına göre bir asgari eşik belirler, örneğin kodun %50 veya %90'ının AI tarafından oluşturulması gerekebilir. Bu eşiğe ulaşmanız gerekmektedir, bu eşiğe ulaşıldıktan sonra, performans değerlendirmesi hala yaptığınız işin ne kadar gerçek değere sahip olduğuna bakar. "Şirketin düşüncesi şudur, önce kullanın, sonra ne kadar iyi kullandığınıza bakarız," diyor Eva.

Yapay Zeka (AI) kullanım oranını performansa dahil etmek, bir şekilde zorunlu bir teşvik mekanizması gibi, fazla kullananları ödüllendirmezken kullanmayanları cezalandırır.

Bu düşünce Meta'ya özgü değil.

2026 yılının Mart ayında düzenlenen GTC konferansında Nvidia CEO'su Jensen Huang, gelecekte her mühendisin yıllık bir Token bütçesine sahip olması gerektiğini açıkça belirtti. Temel maaşın ötesinde, her bir mühendise AI tüketimi için ayrıca maaşlarının yarısı kadar bütçe ayrılmalıdır. Hatta yıllık 500,000 dolar maaş alan bir mühendisin yılda 250,000 dolarlık AI harcaması yapmaması durumunda "derin endişe duyacağını" söyledi.

Huang, Token satıyor. Hangi işletme kendi ürününü tanıtmaz ki? Ancak Meta da bu tür nicelendirme çılgınlığına bir ara sürüklendi.

Bir çalışan dahili ağda "Claudeonomics" adlı, Anthropic'in Claude modeline atıfta bulunan bir sıralama oluşturdu, 85,000 çalışanın AI Token tüketim düzeyini takip etti. 30 gün içinde, şirket genelinde 600 trilyon Token'dan fazla tüketilmişti.

Sıralama, bronzdan yeşim taşına kadar rozet seviyeleri içeriyordu, ilk 250 kişi Token Efsanesi, Önbellek Sihirbazı gibi unvanlar alacaktı. Birinci sıradaki çalışan 30 gün içinde 2810 milyar Token harcadı, bazı çalışanlar sıralamayı yükseltmek için AI ajanını saatin üzerinde döndürdü, herhangi bir gerçek görevi yerine getirmedi, sadece Token tüketti. Verimliliği Token tüketimiyle ölçmek, bir kamyon şoförünü yakıt tüketimine göre değerlendirmek gibidir, motor çalışıyor diye teslimat yapıldığı anlamına gelmez.

Eva, kendi ekibinde sıralama baskısını pek hissetmedi, "Neyse ki bizim bu sıralama ile doğrudan bir ilgimiz yok, ne yapmamız gerekiyorsa onu yapıyoruz, herkes biraz eğlenmek için bir bakıp geçiyor" dedi. Yöneticiler bunu abartmıyor, ancak sıralama sitesi kaldırıldıktan sonra alttaki mantık kaybolmadı. Kodun AI tarafından oluşturulan yüzdesi halen izlenmekte, en düşük eşik halen mevcut.

Ve bir kez herkes AI kullanmaya zorlanmaya başladığında, herkesin üretkenliği artıyor, bu durumda performans standartları da yükseliyor. "Eğer insanların %60'ı daha iyi yaparsa, o standart kesinlikle yükselir. Bu daha iyi olanlar arasında kaç tanesinin AI'nın getirdiği olduğu, kaçının gece yarısı çıkardığı olduğu söylenemez."

Silikon Vadisi'ne İçe Kapanma Kültürü Geldi

Eva'nın üst yöneticisi de baskı altında, "Diğer büyük yöneticiler aşağıdaki insanları deli gibi çalıştırıyor, eğer başarılı olamazlarsa, o kişinin pozisyonu da garanti altında değil."

According to The Wall Street Journal, Meta has formed a new AI Application Engineering department, adopting a 1:50 manager-to-engineer ratio, where one manager oversees 50 people, doubling the Silicon Valley's traditional limit of 25:1.

According to Gallup, the average number of employees managed by a manager in the U.S. has increased from 10.9 people in 2024 to 12.1 people in 2025, but Meta's 50:1 ratio is more than four times the industry average.

Eva has personally felt this change. In a normal large company, a manager oversees a dozen or so people because they need to help with your career planning, have one-on-one conversations with you, and understand your needs.

1:50 means that a team that used to have 5 managers now only needs 1, leaving 4 without a position.

No one knows how this new department will operate, although external voices all believe that this change will end in tragedy.

"Our other departments are still maintaining their original management pace for now, and managers are still having one-on-one conversations with you about career planning. But everyone expects that this situation will not last long. Some groups have started to cut grassroots managers, leaving only the top layer of managers to oversee everyone directly."

The management itself is also facing the question of whether their work has become meaningless. "Everyone is in the same state, all facing the question of whether your position is still necessary. The same goes for leaders; their days have not improved either."

AI is indeed helping managers improve efficiency by automatically summarizing what their subordinates have recently coded, posted, or participated in meetings, and generating reports regularly. Previously, the leader had to figure it out for themselves, but now with AI summarizing everything, the leader only needs to take a look.

But the other side of efficiency improvement is that management has become cheaper, and cheap things never lack substitutes.

The pressure of overwork cascades down layer by layer, and ultimately, those at the bottom levels of entry-level positions bear the most direct impact.

As a senior engineer, Eva, when planning a project, used to hand over a minor bug to a junior engineer. But now, if it's not a big deal, he will just open an AI window and get it done in a few minutes. "There's no need to communicate with junior engineers; I can handle it myself in no time."

Large projects still require people to work on them, but the tedious tasks that used to support the workload of junior engineers are now being easily handled by the AI at the fingertips of senior engineers.

Eva'nın hızı çok hızlıdır: "Eğer erken aşamada hem mühendislik müdürü hem ürün müdürü hem mühendis hem tasarımcı olabilecek ve her şeyi kendin yapabilecek kadar yetenekliysen, kendi başına bir özellik veya hatta bir ekip oluşturabilirsin, o zaman işten çıkarma olasılığın diğerlerinden biraz daha düşük olabilir."

Kaç kişinin kalacağı konusunda, Eva gülerek şöyle diyor: "Şu anda, Meta yarıdan az kişi bile kalsa devam edebilir. Eğer yapay zeka ilan edildiği hızda gelişmeye devam ederse, sonunda yapay zekanın yaptığı şeyleri gözden geçirmek ve ürün kararlarını dengelemek için yalnızca %10'luk bir mühendis grubu bırakabilir, geriye kalan %90 işsiz kalabilir, ancak böyle bir durumda bile Meta devam edebilir."

Kimse Güvende Değil, Mark Zuckerberg dahil

Kimse kendini güvende hissetmiyor.

Büyük liderler baskı altındalar, çünkü diğer büyük liderler işleri ele geçiriyor; yöneticiler baskı altındalar, çünkü yönetim kapsamı 1:15'ten 1:50'ye dönüşebilir; kıdemli mühendisler baskı altındalar, çünkü standartlar yükseliyor; yeni başlayan mühendisler baskı altındalar, çünkü işleri kıdemli mühendislerin yapay zekası kolayca sindiriyor.

Hatta Mark Zuckerberg bile endişe içinde.

Yapay zeka çağının belirsizliği gerçektir, Claude Code her yeni özellik eklediğinde bir şirketi batırabilir, Claude Design duyurusundan sonra Figma'nın hisse fiyatı güçlü bir şekilde dalgalanır, tüm SaaS endüstrisi parçalanmaya başlar.

Sosyal ağlar engellerle doludur gibi görünse de, engeller hayal edildiğinden çok daha incedir. Eva'ya göre, QQ'dan WeChat'e geçiş sadece bir ya da iki yıl sürdü.

Zuckerberg şirketin geleceğinden endişelenirken aynı zamanda büyük çapta işten çıkarma yapıyor. Eva'ya göre, bu çalışanlar için bir yönetim stratejisidir. "Elde tutmak istediği en üretken ve en zeki insanlar. En iyi yol nedir? Parayı vermenin en iyi yol olmadığını fark etti, işten çıkarma daha iyi bir etki yaratıyor."

Güvensizlik yaratmak, prim dağıtmaktan daha fazla üretkenliği teşvik ediyormuş gibi görünmektedir.

Ancak bu stratejinin bir maliyeti vardır. Üst düzey mühendisler bu baskıyı sürekli olarak taşımayacak, daha saygın bir işyerine geçecekler. İşten çıkarma tembellikçileri kovabilir, ancak aynı zamanda en çok seçeneğe sahip olanları da kovabilir.

Eva'nın kendisinin kalma nedeni çok pratiktir, hatta Silikon Vadisi şimdi biraz karışmış olsa da, içeriden daha az karışıktır.

Bununla birlikte, bu bireysel tercihlerin arkasında, tüm endüstrinin kaçınılmaz bir eğilimi vardır. "Yapay zeka çoğu işi ortadan kaldıracak, internet endüstrisi artık eskiden olduğu gibi çok para kazanmadan da başarılı olamayacak."

Gücün Yetmiyorsa, Katıl

Yapay Zeka mevcut çalışanların çalışma şeklini yeniden şekillendirirken aynı zamanda yeni girişimcilerin seçim sürecini de değiştirdi.

Meta'nın mühendis mülakatları geleneksel olarak üç bölümden oluşur: Kodlama, Davranış Sorusu ve Sistem Tasarımı. Kodlama, genellikle bir algoritma sorusu verir, örneğin bir veri kümesini sıralama, hangi algoritmayı seçtiğiniz, performans ve maliyet düşünceleriniz değerlendirilir. Davranış kısmı daha öznel olup, geri bildirimi ve çatışmayı nasıl ele alacağınızı sorar. Sistem Tasarımı genellikle yalnızca Kıdemli seviyesi için olan bir mimari tasarım sorusudur.

2025 Ekim'inde Meta, mülakatlarda AI kodlama bölümünü tanıttı. Eskiden iki tur sadece Kodlama iken şimdi bir tur geleneksel kodlamanın yanına bir tur AI kodlama eklendi. Mülakat adayı, CoderPad ortamında çoklu dosyalı karmaşık bir projeyi alır, sağ tarafta AI sohbet penceresi bulunur, mülakat sürecinde GPT serisi, Claude serisi, Gemini ve Llama da dahil olmak üzere çeşitli AI modelleri arasında geçiş yapabilir. 60 dakika içinde, daha önce hiç görmediğiniz bir kod tabanını anlamanız, problemleri parçalamanız ve AI'nın yardımıyla işlevsellik eklemeniz veya hata düzeltmeniz gerekir.

Sorulan soru kod yazıp yazamadığınız değil, AI ile iş birliği yapma yargılamanızdır. AI tarafından üretilen sonuçlar doğru olabilir, yanlış olabilir veya kısmen doğru kısmen yanlış olabilir, AI ile nasıl etkileşime geçerek istenen sonucu elde edeceğinizi ve AI tarafından üretilen kodun en iyisi olup olmadığını nasıl tespit edebileceğinizi ve her prompt ve etkileşiminizi canlı olarak izleyen mülakatçı. gözlemleyecektir.

Eva, bu sürecin gerçek bir iş ortamına çok yaklaştığını ve bir adayın karmaşık problemleri kısa sürede nasıl çözebileceğini görmek istediğini belirtmektedir.

Yeni giriş kapısı standartları, bu sektöre gelecek olan kişilerin AI ile iş birliği yapma becerisine sahip olmaları gerektiği anlamına gelir. Bu tur mülakatı geçiren bir aday, retrospektifte, AI'nın mülakatı kolaylaştırmadığını, aksine standartları yükselttiğini ve AI yardımıyla aynı süre içinde daha karmaşık sorunları çözmeniz beklendiğini belirtti.

Bu durumla yüzleşen Eva'nın seçtiği strateji, gücünüz yetmiyorsa katılmaktır.

「Eğer bu genel bir eğilimse, değiştiremezsiniz, AI kullanmaya direnmek işe yaramaz.」

Eva'nın günlük çalışma şekli tamamen değişti ve aynı anda birçok AI penceresi açarak farklı görevleri eş zamanlı olarak yürütüyor. 「Sizin sadece bir beyniniz var ve aynı anda sadece bir şey yapabilirsiniz. Ancak AI'nın faydası şudur ki on tane çalıştırabilir ve onlara farklı şeyler yaptırabilirsiniz.」

Tecrübe edinmek için yaklaşık bir ay.

Yapay Zeka'yı kullanım alanı işin neredeyse her aşamasına yayıldı, proje planlarken belge yazma, beyin fırtınası yapma, çözüm karşılaştırma, potansiyel etkiyi SQL ile hesaplama, kod yazma, işlev tamamlandıktan sonra çeşitli özetler yazma ve topluluk medyasında görünürlüğü artırmak için sosyal medya gönderileri hazırlama dahil.

「İlk başta AI'ı en iyi kullanan ilk grup insan ol, belki de işten çıkarılacak son grup olursun. Ancak işten çıkarılma hızı ne kadar hızlı olacak, sonuçta gerçekten işten çıkarılmayacak mısın, kimse bilmiyor, sadece olanı kabullenmekten başka çare yok」.

Bu özgüvenli düşünce dışında, AI farklı seviyelerdeki insanlar için tamamen farklı bir değer taşır.

Yeterli deneyime sahip, sorunları teşhis edebilen ve doğru yönlendirebilen kıdemli mühendisler için, AI gerçekten de büyük bir kaldıraçtır, önceden iki hafta sürebilecek analizi düşünmek bile baş ağrısına neden olurken, şimdi hemen işe koyulabilirler. Ancak kariyerinin başındaki kişiler için, AI'nın tasarruf ettiği şey, aslında en çok ihtiyaç duydukları düşünme ve hata yapma sürecidir.

Efektivite artarken, öğrenme fırsatları kayboluyor.

Eva kendisini ne iyimser ne de kötümser tarafına koymak istemiyor, 「Bu büyük trendi değiştiremezsiniz, tıpkı o zamanlar Kuzeydoğu'da işten çıkarılan insanlar gibi, sadece kabul edebilirsiniz. Bazıları restoran açtı, bazıları güneye inip girişimde bulundu. Kim bilir? Hayat çok uzun, düşünmenin bir anlamı yok.」

Bu oyunda şu ana kadar kesin olan tek şey, hiç kimsenin kazanan olmadığıdır.

BlockBeats Resmi Topluluğuna Katılın:

Telegram Abonelik Grubu: https://t.me/theblockbeats

Telegram Sohbet Grubu: https://t.me/BlockBeats_App

Twitter Resmi Hesabı: https://twitter.com/BlockBeatsAsia