Meta 里面代号 Project OT 的组织更正实验，试图用 AI Agent 把家具团队压缩到 3-5 东谈主，却事与愿违：代码变更量同比涨 220%，落到家具的仅 36%，事故与救火时辰同步飙升。这场大厂实验评释，让 AI 多干活和让公司简直提效，仍是两回事。

往常两年，对于 AI 和责任的酌量，绝大多数齐停留在预测。

AI 会不会替代方法员？中层管制还需不需要？一个东谈主带着一群 Agent，能不可完成往常十个东谈主的责任？

Meta 决定不单酌量。

本年年头，扎克伯格在夏威夷召集公司高管，启动了一个里面代号为 Project OT（Organization Transformation，组织转型）的形式。

主见不是给职工装几个AI用具，而是获胜重新想象 Meta 这家高出 7万名职工的大公司的组织结构：

让 AI Agent 承担多量日常责任，把蓝本十几东谈主的家具团队压缩成三五个东谈主；减少中间管制层；工程师和想象师之间的变装范围被进一步龙套，甚而合并叫“Builder”。

在最激进的景况推演里，一些团队的东谈主数最多可能减少 60%。

Meta 贪图分两轮鼓吹，第一轮在5月，第二轮在11月。

几个月之后，落拓出来了，AI 照实让职工写出了更多东西。

但 Meta 里面数据炫耀，职工在里面软件平台和基础设施上的代码变更量同比增多了 220%，最终简直造成新功能或者家具升级、到达用户手里的变化，只增多了 36%。

与此同期，紧要手艺和安全事故增多了 40%，职工花在“救火”上的时辰增多了70%。

职工自在度则从 74%掉到了 55%。

5月19日，也即是第一轮裁人运转前几个小时，扎克伯格俄顷叫停了原定 11月进行的第二轮大鸿沟调治。

第二天，Meta依然裁掉了约 10%的职工。

到了7月，扎克伯格在里面职工大会上承认了一件事：

AI Agent 的发展，莫得他料思得那么快。

这是目下我看到过对于“AI 到底能不可替代职工”最值得分享的一次简直实验。

因为作念实验的不是几十东谈主的创业公司，而是 Meta。

它有众人最佳的 AI 东谈主才之一，有我方的大模子，有多量算力预算，也领有可能是全天下最丰富的软件工程数据。

要是连 Meta 齐发现：

让 AI 多干活，和让一家公司简直提高分娩率，是两件全齐不同的事情。

那咱们之前对待 AI Agent 替代职工的气魄和步履，是不是过于乐不雅。

01 Meta 思作念的不是裁人，是重写组织结构

前边提到一个数据：在最激进的景况推演里，一些团队的东谈主数最多可能减少 60%。

Meta 我方也对此进行了澄莹，60% 仅仅部分团队在最激进景况下的测算，不是公司准备裁掉 60%职工，并且其中还包含岗亭关闭、东谈主员调度，并不沿路等于裁人。

简直激进的是它背后的组织想象。

传统的 Meta 家具团队一般有 10到20个东谈主：

工程师、家具司理、想象师、数据科学家、用户不竭员、数据工程师，各称心责不同责任。

Meta 想象的新模式惟有 3到 5个东谈主。

其中无为是 3到4名 Builder，再加一个负责所在的东谈主。

想象、不竭、数据等专科东谈主员不再固定属于一个团队，而是造成分享资源，由多个小团队共同使用。

往常层层呈报的组织，也造成多量袖珍 Pod。

一个更高等的负责东谈主不错管制 30到 50个东谈主，Pod 负责东谈主负责每天鼓吹形式，却不一定领有传统真义上的正经管制权。

甚而“工程师”、“想象师”这么的职位范围，也运转褪色。

Meta 里面有份《AI-Native Playbook》冷落了一个很有代表性的设思：

以后这些东谈主合并叫 Builder。

因为在 AI 匡助下，一个工程师不错画界面，一个想象师也不错作念原型。以前需要跨三四个部门完成的东西，目下几个东谈主就应该好像完成。

Meta 客岁仍是运转试这种样式。

最早的一批实验团队惟有两三个工程师加一个想象师，不再按照往常半年一次的家具计较周期责任，而是改成四周一个 Sprint，但愿快速作念出接近制品的原型。

到本年 6月，至少已有 11个 Meta 部门摄取了雷同的袖珍 Pod 结构。

与此同期，Meta 还开拓了一个寻找 Irreplaceable Talent/不可替代东谈主才的里面用具。

里面甚而重新出现了硅谷阿谁闻明意见：10X 工程师。

逻辑荒芜肤浅：

要是 AI 好像把顶尖工程师的才智进一步放大，一个荒芜优秀的东谈主，也许简直不错完成往常一个团队的责任。

那么公司就不错裁掉更多平淡职工，再把从简下来的钱拿去争夺一丝数顶尖东谈主才。

路透社的报谈里也提到了，Meta里面照实酌量过这么的资源重新分拨。

从组织想象上看，这其实是往常两年硅谷荒芜流行的一套 AI 公司思象：

更少的东谈主、更高的东谈主均产出、更少的管制层，再给每个东谈主配一群 Agent。

Meta 简直作念的，是第一次试图把这种创业公司的组织模子，大鸿沟搬进一家闇练科技巨头。

但，问题也刚巧出目下这里。

02 AI 让代码增多了 220%，为什么家具只增多 36%？

我认为这是通盘这个词 Meta 实验里最报复的一组数字。

本年 6月，Meta CTO Andrew Bosworth 在里面暴露：

职工对 AI 用具的使用，让公司里面软件平台和基础设施上的代码变更量同比增多了 220%。

但简直最终造成家具功能或者升级、到达用户手里的变化，只增多了 36%。

这个差距很好地评释注解了企业摄取 AI 过程中一个荒芜容易被忽略的问题：

产出，不等于分娩率。

AI 最容易改变的是第一层目的，比如：

以前一个工程师一天写 500行代码，目下可能写 2000行；

以前一个想象师一天作念三个版块，目下不错作念十个；

以前一个究诘参谋人一天分析十份资料，目下不错分析一百份。

这些目的齐会飞快高涨。

但一家公司的最终产出，并不是代码行数、PPT 页数或者生成了些许份文档。

代码还需要测试、Review、集成；

功能还需要详情需求、判断优先级、和其他系统互助；

家具最终还要简直上线，并且不可把原来的系统搞坏。

AI 裁汰的是“生成一个东西”的资本，却不一定裁汰“让这个东西最终产生价值”的资本。

甚而可能刚巧相背。

以前一个工程师一天写 500行代码，团队还有才智仔细查验。

目下 Agent 一天生成 5000行，Review 这些代码反而成了新的瓶颈。

于是 AI 处置了旧瓶颈，又制造了新瓶颈。

这亦然为什么只看 Copilot 使用率、代码生成量、Agent 完成任务数，很容易高估AI带来的真不二价值。

企业最终应该看的不是：AI 作念了些许事情。

而是：AI 让通盘这个词责任流最终多完成了些许事情。

这两者之间，可能隔着广泛的距离。

03 Agent 越能自主行为，东谈主类监督反而越不可省

Meta 遭受的第二个问题更贫困。

本年3月，公司里面基础设施团队仍是运转劝诫，AI 编码激增正在出现“可靠性劝诫信号”。

4月的一份里面帖子则发现，一些短少充分监督的 AI Agent 运转进行东谈主类工程师险些不会施行的大鸿沟轻松性操作。

落拓是，包括就业中断、潜在数据暴露在内的紧要手艺和安全事故，同比增多了 40%。

职工处理这些事故、也即是所谓“救火”的时辰增多了 70%。

这个快活其实荒芜报复，因为往常咱们一直认为：

Agent 比 Chatbot 更有价值，因为 Chatbot 仅仅告诉你奈何作念，而 Agent 不错我方去作念。

但 Agent 越能行为，风险也会发生变化。

一个 Agent 要是领罕有据库权限、代码提交权限、客户账户权限，它判断错一次，可能畅达施行几百个乌有行动。

机器最大的上风：速率和鸿沟，在犯错的时候也雷同存在。

是以 Agent 简直进入企业以后，新的问题并不是“还需不需要东谈主”，而是：

哪些事情 AI 不错获胜施行，哪些必须经过批准？需要如何的权限阻碍？出问题以后能不可快速回滚？谁负责审核 Agent 的行为？一个东谈主到底好像监督些许个 Agent？

这些责任齐不会因为 Agent 出现而自动褪色。

AI 减少了一部分施行资本，却增多了新的审核、治理、安全和连累资本。

要是后头这些资本增多得比前边从简得还快，账面上的“自动化率”越高，公司的施行效用甚而可能越差。

04 更贫困的是，职工以为我正直在锻真金不怕火替代我方的东谈主

为了锻真金不怕火 AI Agent 师法职工使用电脑，Meta 本年还曾条件部分好意思国职工装置行为跟踪软件。

系统会记载鼠标点击和键盘操作，用这些数据锻真金不怕火AI完成职工日常使用电脑的任务。

从 AI 锻真金不怕火的角度，这件事很容易走漏。

要是要让 Agent 简直完成企业责任，它虽然需要学习简直职工到底奈何操作软件。

问题在于，当职工同期知谈公司正在酌量大鸿沟裁人时，这件事坐窝造成了另一种含义：

我每天作念的责任，正在被记载下来锻真金不怕火一个未来可能替代我的AI。

于是 Meta 里面出现了荒芜热烈的反弹。

有东谈主在公司里面论坛获胜质疑管制层，有东谈主在办公室茅厕张贴反对收罗键盘和鼠标数据的传单，还有职工用多样面目包嘲讽这场篡改。

Meta 半年一次的里面探询中，职工正面评价从 74%下落到了55%。

这其实浮现了 AI 组织变革中另一个通常被低估的矛盾。

企业要锻真金不怕火 AI，最需要的是那些最懂业务的东谈主，把我方的训戒、经过和判拒却给系统。

但要是这些东谈主肯定：我教得越好，我越快失去我方的岗亭。

那么企业很难期待职工主动匡助AI完成这件事，手艺问题最终造成了一个激勉机制问题。

05 扎克伯格最终踩了刹车，但并没废弃这条路

5月扎克伯格最终叫停了原定 11月进行的 Project OT 第二轮调治。

公司也暂停了鼠标跟踪形式，让一部分被调去 AI 工程部门的职工复返原团队，并试图重新擢升职工士气。

7月，扎克伯格俄顷出目下一次里面 Town Hall 上，承认我方对此次组织调治的时辰判断出现了偏差：

AI Agent并莫得像他之前预期的那样快速朝上。

不外他的判断并不是“Agent 不行了”。

刚巧相背，他依然认为手艺还会连续朝上，并展望未来 3到 6个月会出现更多后果。

Meta 也全齐莫得罢手投资 AI。

路透社的报谈里称，Meta 本年贪图参预至少 1300亿好意思元用于 AI 芯片和其他基础设施。

扎克伯格最近发表的《The Future is for Everyone》里，甚而依然明确预测：

未来公司的鸿沟可能会变小，少数东谈主带着 AI Agent，就有可能磋磨一家鸿沟很大的公司。

是以，把 Project OT 回归成“ Meta 尝试 AI 替代职工失败”是不顺应的。

因为 Meta 莫得辩白 AI 会减少用东谈主，它发现的问题是：

组织调治的速率，跑到了手艺闇练度前边。

06 AI 替代的简直单元，从来齐不是“岗亭”

此次 Meta 实验让我以为，一个往常两年荒芜流行的酌量样式可能本人就有问题。

咱们总心爱问：方法员会不会被替代？想象师会不会被替代？家具司应允不会褪色？

但企业简直运行的时候，并不存在一个按钮：删除方法员岗亭。

一个方法员每天可能有 20%的时辰写代码，20% 走漏需求，20% Review 别东谈主的代码，10% 开会，10% 排查线上问题，剩下的时辰作念多样和洽治判断。

AI 可能把其中写代码这件事情提高五倍。

但只须剩下的经过莫得同步改变，公司就不可能因此获胜减少 80%的方法员。

是以 AI 简直替代的最小单元，很可能不是岗亭，而是责任流中的一个个任务。

惟有当一整条责任流「从输入、判断、施行、查验一直到承担落拓」齐好像走漏交给 AI 以后，岗亭和组织结构才会发生简直的大鸿沟变化。

Meta 的问题就在这里。

它仍是领有了一个好像猖獗制造代码的 AI 系统，却还莫得开拓同等速率的审核、测试、安全、和洽治有贪图体系。

于是出现了一个荒芜故道理的落拓：AI 分娩得越快，东谈主类打理得越忙。

代码增多 220%，家具只增多 36%，事故增多 40%，救火时辰增多 70%。

也即是说，AI 让一个东谈主作念更多事情，仍是运转发生。但让一家公司因此简直减少许多东谈主，还远莫得看起来那么肤浅。

Meta 仍是替通盘大公司作念了一次价钱极其兴隆的实验。

以上，祝你今天欣忭。

作家：张艾拉 公众号：Fun AI Everyday

本文由 @张艾拉 原创发布于东谈主东谈主齐是家具司理。未经作家许可，退却转载

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