Думаю, можно уже сказать прямо: массовые увольнения в tech-секторе — это ужасная идея.
Согласны? Да, знаю. Согласиться легко.
Но увольнения не прекращаются. И, по всем признакам, средние и крупные tech-компании только разогреваются. Топор ещё даже не наточен. И каждый технарь, кого пока не задело, наверняка гадает — когда придут за ним.
Может, вы просто стараетесь не высовываться. Вероятно, лучшая стратегия. Но если вы, как и я, следили за каскадом объявлений об увольнениях последний год, у вас могло сложиться впечатление: чем крепче крупные tech-компании сжимают рукоятку топора, тем быстрее из ��ук ускользает здравый смысл.
Давайте разберёмся в свежих новостях — и я соединю точки.
Спасибо ни за что, Atlassian
Заголовок статьи, вышедшей на прошлой неделе, говорит сам за себя: «Atlassian идёт по стопам Block и сокращает персонал во имя ИИ» — 10% рабочей силы, или около 1 600 сотрудников.
Компания заявила, что это решение позволит направить больше средств на ИИ и корпоративные продажи, а также укрепить финансовое положение. Точнее, Atlassian сказала, что дела у неё идут хорошо, но она «выбирает адаптироваться к рыночным условиям».
Во-первых, серьёзно, Atlassian? После всего, что мы для вас сделали? После того, как столько из нас намертво забили свои релизные пайплайны, лишь бы получить очередную дозу дофамина, отметив галочкой очередной шаг тикета в Jira?
Давайте разберём объяснение Atlassian и поговорим о словах «больше средств» и «дела идут хорошо» — потому что одна из этих фраз новая, а другая просто неточная.
Впрочем, ИИ как инструмент — это одно. Массовые увольнения «во имя ИИ» — совсем другое. Если вы хотите понять реальные возможности современных моделей — BotHub даёт доступ к GPT-5.4, Claude 4.6 и другим ведущим нейросетям в одном интерфейсе. Тестируйте сами, а не верьте корпоративным пресс-релизам.
Для доступа не требуется VPN, можно использовать российскую карту.
По ссылке вы можете получить 300 000 бесплатных токенов для первых задач и приступить к работе с нейросетями прямо сейчас!
Как пожарный шланг увольнений стал самосбывающимся гейзером
Ещё одно утверждение, которое я могу сделать с уверенностью: никто не верит ничему, что крупная tech-компания говорит о причинах собственных массовых увольнений.
За последние полгода тон этих объявлений становится всё увереннее по мере того, как увольнения учащаются. Я только что закончил писать о смене тона в истории Block, сократившей 4 000 собственных сотрудников, и в том посте цитировал обсуждение на HackerNews — технари обсуждали увольнения и то, насколько мало они верили в озвученные причины сокращений.
Если коротко: будь то ИИ, гибкость для «новой нормальности» или исправление ошибки избыточного найма 2022–2023 годов — логические дыры в этих объяснениях стали настолько зияющими, что компании с тем же успехом могли бы крутить колесо фортуны и озвучивать ту причину, на которой оно остановится.
Итак, они говорят, что увольняют людей ради «больше средств» — как будто больше неоткуда было взять эти средства, кроме как из людей, и как будто именно люди были тем местом, где сокращение нанесёт наименьший ущерб. Это как сказать: «Послушайте, я хочу водить эту Ferrari, но не могу её себе позволить. Может, продадите мне её без двигателя?»
А потом — то, что все повторяют: мол, дела у компании «идут хорошо». Нет. Компания, у которой «дела идут хорошо», не имеет 1 600 или 4 000 деталей, которые можно просто вырезать из здорового тела. Более того: даже если дела шли хорошо за секунду до увольнения 1 600 или 4 000 человек, колоссальные прямые и косвенные затраты на эти сокращения выглядят как билет в один конец к состоянию «дела больше не идут хорошо».
Руководство Atlassian к тому же предсказывает, что сокращения продолжатся — как и Block до них. Поэтому хочу вбросить в дискуссию два аргумента здравого смысла.
Кто-нибудь представил, как выглядит финал ИИ-продуктивности?
Может, звучит провидчески и по-взрослому — бесконечно предсказывать разрушения, которые ИИ принесёт человеческому труду. Но кто-нибудь из этих прорицателей реально представил, как будет выглядеть результат, когда он достигнет пика?
Я представил. Примерно полгода назад я вообразил мир, в котором все tech-компании урезали штат до «новой нормальности», — и единственное, что я увидел: в этой «новой нормальности» больше нет потребителей и бизнесов, у которых есть средства покупать те самые оптимизированные продукты, которые выплёвывают оптимизированные компании.
Правда в том, что разницу в результатах даст изобретательность, стоящая за ИИ. И если компания это знает и если она действительно верит в тот ИИ-хайп, который повторяет, — зачем увольнять 4 000 сотрудников как реактивную меру?
Иными словами — простите за математику — как вы решаете уравнение, где 6 000 человек, помноженные на ИИ, больше, чем 10 000 человек, помноженные на ИИ?
Люди — это настолько лишний балласт? Спрашиваю для друга.
«Новая нормальность» так и не нормализовалась
Компании теперь открыто заявляют: они проводят массовые сокращения и вливают сэкономленные деньги в ИИ-технологии, потому что все остальные делают то же самое — или будут вынуждены сделать в ближайшем будущем.
Но я до сих пор не слышал полный тезис целиком и то, как он разворачивается на практике. Кто — победители в замене труда ИИ? Как именно они побеждают? И какой именно подход к использованию ИИ ставит их настолько впереди всех остальных?
Никто не может мне этого сказать. Это. Всё. Ещё. Угадайка.
Не говоря уже о том, что если все используют одни и те же ИИ-инструменты для достижения одних и тех же ИИ-целей, то это место будет выглядеть поразительно одинаково — будь вы Block, Atlassian, Microsoft или Amazon. У всех будут агенты вместо сотрудников? У всех остальных тоже.
Это как: «Слушайте! Появились электронные таблицы. Они могут считать за вас. Вы их видели? Они потрясающие. Увольте всех!»
Послушайте. Я работаю с массовым применением ИИ с 2010 года. Я говорил то же самое в 2016-м, что говорю сегодня. Единственная разница между тогда и сейчас — неизбежный рост вычислительной мощности и остроумные сценарии применения, ставшие возможными благодаря этой мощности.
На мой взгляд, единственная прич��на, по которой все увольняют своих сотрудников, чтобы освободить место для ИИ, — в том, что все смотрели вниз, пока это не превратилось в круговой расстрел. То, что мы делаем в индустрии сейчас, вполне возможно, является точной противоположностью победы. Но здравый смысл — слабое утешение, когда оказываешься в такой ситуации.
Автор: cognitronn
