Офіси Meta спорожніли ще до того, як почалися звільнення. Працівникам порадили працювати з дому, а всередині компанії вже кілька тижнів чекали на 20 травня як на дату, коли робота для тисяч людей просто зникне з корпоративної системи.
Скорочення торкнулися 8000 працівників — близько десятої частини штату. Повідомлення надходили хвилями: спершу в Сінгапурі, потім у Британії, США та інших країнах. Люди перевіряли внутрішні довідники, щоб зрозуміти, хто з команди ще залишився, а хто вже ні.
На форумах Meta сотні працівників ставили емодзі салату — внутрішній жест прощального «salute». За цим майже абсурдним символом стояла цілком реальна розгубленість: компанія, яка звітує про сильні фінансові результати, одночасно перекроює себе під епоху штучного інтелекту.
За попереднім аналізом Дейком, саме це робить скорочення в Meta важливішими за звичайну новину про layoffs. Йдеться не про тимчасове зниження витрат, а про зміну моделі праці: менше людей, більше AI-інструментів, жорсткіша продуктивність і нова логіка корпоративної цінності.
Марк Цукерберг давно говорить про Meta як про компанію, що має стати AI-first. Після невдалої й дорогої віри в метавсесвіт тепер центр майбутнього змістився до «суперінтелекту», персональних AI-помічників, автоматизації розробки, модерації, реклами й внутрішніх процесів.
Ціна цього повороту стала людською. Напередодні скорочень ще 7000 працівників дізналися, що їх переведуть на нові AI-напрями. Для одних це означало шанс залишитися в центрі нової стратегії. Для інших — сигнал, що стара структура компанії більше не вважається достатньо корисною.
Особливо болісним виглядає те, що працівники фактично допомагають створювати інструменти, які можуть зменшити потребу в самих працівниках. У цьому і полягає нова тривога Силіконової долини: люди більше не лише бояться автоматизації ззовні. Вони будують її зсередини.
У коридорах Meta з’явилися листівки проти програми збору даних працівників для тренування AI-моделей. Понад тисяча людей підтримали петицію проти такого відстеження. Вони виступають не проти технології як такої, а проти відчуття, що компанія перетворює робоче середовище на фабрику даних.
Цей конфлікт є принциповим. Для керівництва внутрішні дані — це ресурс для створення ефективніших інструментів. Для працівників — частина їхньої поведінки, комунікації, ритму роботи, помилок і рішень. Коли це стає матеріалом для моделей, межа між продуктивністю і наглядом стирається.
Meta намагається будувати нову інфраструктуру навколо Applied A.I. and Engineering — команди, яка має працювати над прикладними AI-інструментами. У компанії цей перехід частина працівників уже називає «драфтом»: людей переводять у новий напрям, і участь фактично не виглядає добровільною.
Це слово добре передає атмосферу. «Драфт» — не просто зміна проєкту. Це мобілізація під стратегічний наказ. Новий AI-напрям подається як пріоритет без права на сумнів, напряму пов’язаний із баченням Цукерберга і захищений від хвилі скорочень.
Для менеджменту така модель приваблива: менше рівнів управління, більше працівників на одного керівника, швидше ухвалення рішень, концентрація ресурсів. Для співробітників вона означає інше: посилення контролю, вужчий простір для опору й дедалі менше гарантій, що попередній досвід матиме ціну.
Meta не є винятком. Технологічний сектор загалом переходить у фазу, де AI стає поясненням для масштабних кадрових рішень. Cisco, Microsoft, Coinbase, Block та інші компанії також скорочують або переорієнтовують працівників, спрямовуючи ресурси до штучного інтелекту.
Але Meta особлива масштабом і символікою. Це компанія, що колись будувала соціальну мережу як інфраструктуру зв’язку між людьми. Тепер вона дедалі більше будує інфраструктуру, у якій людська праця сама стає матеріалом для оптимізації, автоматизації й можливої заміни.
Фінансовий контекст лише загострює питання. Коли компанія слабка, скорочення виглядають як болюча необхідність. Коли вона демонструє рекордні доходи, звільнення сприймаються інакше: не як порятунок, а як вибір. Meta не виживає — вона переозброюється.
Саме тому працівники ставлять під сумнів логіку цих рішень. Якщо бізнес сильний, чому потрібна така глибока чистка? Якщо AI має підсилювати людей, чому його впровадження починається з масового страху? Якщо майбутнє компанії настільки перспективне, чому теперішні працівники почуваються витратним матеріалом?
Керівництво відповідає мовою неминучості. Штучний інтелект називають найважливішою технологією покоління, а компанії, які першими очолять цей перехід, — тими, хто визначить наступну епоху. У цій риториці є правда, але є й небезпечне спрощення.
Технологічна неминучість не скасовує політичного вибору. Компанії самі вирішують, як саме впроваджувати AI: через перепідготовку чи звільнення, прозорість чи примус, довіру чи нагляд, поступову адаптацію чи шокову перебудову. Meta обрала жорсткий варіант.
Для працівників це стало уроком про асиметрію лояльності. Корпорація може говорити про місію, спільноту і створення майбутнього, але в момент стратегічного розвороту вона рахує функції, команди й витрати. Людина, яка вчора була частиною великої місії, сьогодні може стати рядком у плані оптимізації.
У цій історії немає простого поділу на прогрес і жертви прогресу. AI справді може змінити продуктивність, створити нові інструменти й відкрити нові ринки. Але спосіб, у який великі компанії впроваджують його зараз, уже формує соціальну ціну майбутнього.
Meta показала, що епоха штучного інтелекту в корпоративному світі починається не з красивих презентацій, а з порожніх офісів, внутрішніх петицій, переведених команд, заблокованих доступів і працівників, які перевіряють довідник, щоб дізнатися, хто ще існує в системі.
Найгірше для компанії не саме скорочення, а втрата довіри. Працівники можуть прийняти складну стратегію, якщо розуміють її правила. Вони значно гірше приймають майбутнє, яке будується на їхніх даних, їхній тривозі й відчутті, що вони навчають машину, яка завтра оцінить їхню непотрібність.
Meta хоче стати компанією штучного інтелекту. Але її травневі скорочення показали: головне питання AI-епохи не лише в тому, що зможуть моделі. Воно в тому, що станеться з людьми, коли корпорації вирішать, що моделі стали важливішими за них.
