Перестройка Meta вокруг ИИ едва не закончилась новой волной массовых увольнений: в начале 2026 года компания обсуждала сокращение некоторых команд на 60% и передачу части повседневной работы ИИ-агентам. Для русскоязычной IT-аудитории это не просто история о чужом корпоративном кризисе, а показательный кейс о том, что происходит, когда руководство пытается внедрить AI Native не через инструменты, а через шоковую терапию оргструктуры.
По данным vc.ru, пересказавшего расследование Reuters на основе внутренних документов и бесед более чем с 20 источниками, внутри Meta этот проект назывался OT, от Organization Transformation. Идея обсуждалась в январе 2026 года на ежегодной встрече руководителей с Марком Цукербергом. План выглядел жестко даже по меркам компании, которая уже пережила болезненные сокращения в 2022-2023 годах: часть людей хотели перевести в новые команды, часть уволить, а заметный объем работы отдать ИИ-агентам под присмотром небольших групп из самых сильных сотрудников. Первую волну увольнений наметили на май, вторую — на ноябрь. Один из HR-руководителей допускал, что масштаб может оказаться сопоставим с предыдущими сокращениями или даже превысить их. Для ориентира: тогда Meta уже урезала около четверти штата.
Но на практике амбициозная перестройка Meta вокруг ИИ споткнулась о то, о что обычно спотыкаются любые радикальные реформы: людей, процессы и слишком уверенную веру в красивую схему на слайде. В ночь на 19 мая, за несколько часов до предполагаемого старта первой волны, Цукерберг затормозил процесс. В итоге компания сократила 10% сотрудников, а ноябрьскую волну, согласно внутреннему документу, отменила. Meta подтвердила существование проекта OT, его двухэтапную структуру и обсуждение сокращения отдельных команд на 60%, но не стала раскрывать, какие именно подразделения могли попасть под удар. Формально цель проекта звучала рационально: снизить затраты, перераспределить людей и усилить приоритетные направления, включая подготовку данных для обучения ИИ-моделей. Проблема в том, что между формулировкой «снизить затраты» и реальным согласием команды жить в новой модели лежит довольно большая пропасть.
История особенно интересна тем, что Meta пыталась перестраивать не только численность, но и саму логику разработки. В 2025 году топ-менеджеры компании, включая директора по данным Алекса Шульца и главу продуктового направления Наоми Глейт, изучали, как азиатские стартапы меняют организацию работы под ИИ. Параллельно Meta заказала исследование про устройство AI-компаний и зацепилась за концепцию AI Native. В корпоративной интерпретации это означало не просто использовать помощников для кода, ресерча или аналитики, а выстроить процессы так, чтобы ИИ-инструменты и агенты взаимодействовали друг с другом, а новые продукты изначально проектировались с расчетом на такую архитектуру. Более того, компания рассматривала продажу собственных ИИ-агентов бизнесу — например, для планирования встреч и поддержки продаж. То есть речь шла не о локальной оптимизации, а о попытке одновременно переписать внутреннюю операционную модель и подготовить новый внешний продуктовый слой.
Для проверки этой логики Meta запускала пилоты. Один из них летом 2025 года анонсировал вице-президент по управлению продуктами Име Архибонг. Несколько небольших техкоманд, которые внутри называли pod, должны были отказаться от привычного ритма с фиксированными шестимесячными циклами и перейти к прототипированию в рамках четырехнедельных спринтов с активным использованием ИИ. К июню 2026 года такие «поды» появились как минимум в 11 подразделениях, включая инженерные и исследовательские. Если классическая продуктовая команда в Meta состояла из 10-20 человек с четко разнесенными ролями — инженеры, продакт-менеджер, дизайнер, аналитик, UX-исследователь, дата-инженер, — то новая схема предлагала почти стартапный минимализм. Вместо набора специализаций — три-четыре «билдера», обычно инженеры, и один руководитель пода. Аналитики, ML-специалисты, дата-инженеры и UX-исследователи должны были подключаться сразу к нескольким таким командам. Средний менеджмент предлагалось ужать, а ежедневные приоритеты формировать с учетом аналитики от ИИ-агентов.
На бумаге все это выглядело как мечта любителей эффективности: меньше слоев управления, меньше handoff между функциями, больше скорости, выше плотность таланта. На земле вышло менее вдохновляюще. По данным Reuters, руководители подов не получили полноценного обучения, доступа к рейтингам и понятных управленческих инструментов. Формальных полномочий у них тоже почти не было: оценку эффективности и решения о повышении должны были принимать верхнеуровневые орглиды, каждый из которых курировал по 30-50 человек, при поддержке HR и неких ИИ-систем. Meta отдельно подчеркивала, что финальные кадровые решения все же принимают люди, а не алгоритмы. Но для сотрудников разница между «вас оценивает не ИИ, а человек с дашбордом от ИИ» вряд ли выглядела особенно утешительной. Параллельно компания, как сообщалось, устанавливала на устройства сотрудников в США программу для отслеживания кликов и нажатий клавиш, чтобы обучать агентов воспроизводить действия человека за компьютером. В таком контексте любой разговор про «эволюцию ролей» звучит не как карьерный трек, а как довольно прозрачное предупреждение.
Неудивительно, что внутренняя реакция оказалась токсичной. После публикаций о возможных сокращениях сотрудники начали массово выносить раздражение в Workplace: сарказм, мемы, прямые конфликты с техническим директором Эндрю Босвортом, который курировал трансформацию и публично ее защищал. Менеджерам фактически предлагали делать вид, что все под контролем, пока в компании обсуждаются увольнения и автоматизация их же команд. Итогом стало резкое проседание настроений: по внутреннему пульс-опросу за первое полугодие 2026 года доля положительных оценок упала с 74% до 55%. Для бизнеса это, пожалуй, главный сигнал во всей истории. Перестройка Meta вокруг ИИ буксовала не потому, что идея маленьких автономных команд сама по себе абсурдна, и не потому, что ИИ не годится для рутины. Она буксовала потому, что компания попыталась одновременно урезать штат, размыть роли, ослабить средний менеджмент и попросить людей с энтузиазмом обучать системы, которые потенциально заменят часть их работы.
Для разработчиков, продактов и IT-руководителей здесь есть довольно приземленный вывод. AI Native — это не магическое заклинание и не повод считать, что несколько сильных универсалов с агентами спокойно вытянут объем работы десяти полноценных специалистов. ИИ действительно уплотняет команды и меняет состав ролей, но он не отменяет обучение, прозрачные критерии оценки, доверие к руководству и нормальную архитектуру ответственности. Meta хотела превратить ИИ в основу новой операционной модели, а получила напоминание о старом правиле индустрии: если автоматизация начинается с угрозы увольнений и непрозрачных экспериментов над оргструктурой, сопротивление команды становится не побочным эффектом, а главным результатом проекта.