A Meta está destruindo sua organização de engenharia?
(newsletter.pragmaticengineer.com)- A Meta por muito tempo teve como ponto forte a execução rápida e a autonomia dos engenheiros, mas por volta de abril de 2026 a confiança interna foi fortemente abalada por uma reorganização centrada em IA
- Para tentar alcançar a concorrência em IA, a empresa adquiriu 49% da Scale AI por cerca de US$ 14,8 bilhões ($14.8b) e colocou Alexandr Wang no comando da estratégia de IA, levando para a organização de engenharia um modelo operacional focado em coleta de dados e rotulagem
- Estima-se que 30% a 50% dos engenheiros de equipes principais foram transferidos para a ADO, e que cerca de 4.000 a 5.000 engenheiros de software passaram a atuar em rotulagem de dados e tarefas de RLHF
- Combinando rastreamento de digitação e cliques do mouse, avaliação do uso de tokens de IA e o anúncio de uma redução de 10% no quadro, cresceu a pressão para otimizar o uso mensurável de IA em vez da qualidade do produto
- Após sequestros de contas no Instagram e falhas no Facebook e Instagram, o principal takeaway é a crítica de que a organização de engenharia da Meta está sendo tratada como centro de custo, e não mais como profit center
Cultura da Meta, que priorizava execução rápida e autonomia
- A cultura de engenharia da Meta mudou em duas grandes fases
- Nos anos 2010: “move fast and break things”
- No início dos anos 2020: “move fast with stable infra”
- Quando o Facebook chegou a 1 bilhão de usuários em 2012, a empresa distribuiu aos funcionários um livreto interno de cultura com cerca de 70 páginas
- Velocidade, ausência de medo, senso de dono e pensamento fora da caixa eram as mensagens centrais
- Frases como “Move Fast and Break Things”, “Done is Better Than Perfect” e “Fail Harder” apareciam espalhadas pelo campus
- Em 2022, a Meta ainda era uma organização fortemente orientada por engenheiros
- O impact individual era um eixo central de avaliação
- Mesmo entre as Big Techs, a empresa tinha relativamente menos processos e padronização
- Testes, documentação e comentários de código também eram considerados menos presentes do que em outras Big Techs
- Novos engenheiros passavam por um Bootcamp de 6 semanas para se adaptar à cultura da Meta e escolher uma equipe no onboarding
- Facebook e Instagram já tinham infraestrutura madura o suficiente para sustentar execução rápida
- O Facebook era apresentado como um produto com um sistema de rollout automático sofisticado
- O Instagram era citado como exemplo de infraestrutura comprovada, capaz de suportar 100 milhões de usuários na primeira semana do lançamento do Threads
- Na época, os engenheiros internos sentiam que seu trabalho pertencia a um profit center que gerava lucro para a empresa
Investimento para não perder a oportunidade da plataforma de IA
- A Meta é descrita como uma Big Tech com menos força em plataforma própria de hardware ou sistema operacional do que Apple, Microsoft, Amazon e Google
- A Apple tem iPhone, iPad e Mac
- O Google tem Android, ChromeOS e Pixel
- A Microsoft tem Windows
- A Amazon tem Kindle
- A interpretação é de que Mark Zuckerberg, após não conseguir criar um sistema operacional móvel ou um celular próprio nos anos 2010, passou a agir para não perder a próxima oportunidade de plataforma
- Os investimentos em VR e AR fizeram parte desse movimento
- Houve grandes investimentos em Oculus e Meta Glasses
- Em 2021, o Facebook mudou seu nome para Meta
- Avalia-se que, após a pandemia, o interesse popular por VR caiu bastante
- Quando a IA se tornou uma grande tendência em 2022, a Meta lançou a família de modelos Llama com foco na FAIR e na organização de produtos GenAI
- Llama 1: lançado em fevereiro de 2023, 3 meses após o lançamento do ChatGPT, desenvolvido pela FAIR
- Llama 2: lançado em junho de 2023, desenvolvido pela organização de produtos GenAI
- Llama 3: lançado em abril de 2024, apresentado como o LLM mais competitivo da Meta
- Llama 4: lançado em abril de 2025, avaliado como um modelo “profundamente decepcionante”
- Em junho de 2025, a Meta reiniciou seu esforço em IA ao adquirir 49% da Scale AI por US$ 14,8 bilhões
- O CEO da Scale AI, Alexandr Wang, passou a liderar a estratégia de IA da Meta
- Uma tentativa de aquisição da Manus AI por US$ 2 bilhões teria sido bloqueada pela China, e sua conclusão segue incerta
Coleta de dados e reforço de RLHF no estilo Scale AI
- A principal capacidade que a Scale AI trouxe para a Meta é resumida como melhoria de modelos com dados de treinamento e feedback humano
- Training data and labeling: fornecimento de datasets de alta qualidade rotulados para código, texto, imagem e vídeo
- RLHF and fine-tuning: motor de dados human-in-the-loop para dar feedback humano a foundation models
- Alexandr Wang é descrito como alguém com ampla autoridade para executar geração de dados de treinamento, rotulagem de dados e RLHF
- No fim de abril, a Meta informou aos engenheiros o registro em um sistema que rastreia digitação e cliques do mouse
- O objetivo era gerar dados de treinamento para a nova IA da Meta
- O texto diz que não havia forma de optar por não participar
- Surgiram preocupações de privacidade sobre até onde iria esse rastreamento em situações como conta bancária pessoal, e-mail pessoal ou atender ligações pessoais
- Segundo reportagem da Reuters, após reação dos funcionários a Meta reduziu parte do plano de coleta
- Foi adicionado um controle para pausar temporariamente a coleta de dados por até 30 minutos
- Também passou a ser possível pedir exceções
- Com base em conversas com engenheiros atuais da Meta, esse sistema de logging não foi implementado no Reino Unido por causa de regulações de proteção de dados
Engenheiros de produto empurrados para a ADO
- A partir do fim de abril, equipes de engenharia de produto receberam a ordem de enviar de 30% a 50% dos engenheiros para a organização ADO (Agent Data Optimisation)
- Essa realocação foi vista como “forçada” porque colidia diretamente com a cultura anterior da Meta
- No passado, engenheiros eram contratados para a empresa, não para uma equipe específica
- Novos contratados escolhiam o time após 6 semanas de Bootcamp
- O matching com equipes acontecia conversando com vários times e fazendo pequenos trabalhos para encontrar o melhor encaixe
- A mobilidade interna era fácil e muitas vezes conduzida pelos próprios engenheiros
- A escolha de equipe via Bootcamp começou a enfraquecer por volta de 2024, mas engenheiros da Meta com mais de 2 anos de casa tiveram a experiência de escolher no que trabalhar
- Equipes de infraestrutura e segurança foram especialmente atingidas
- Em várias organizações de infraestrutura, 30% a 50% das pessoas foram para a ADO
- Em alguns casos, saíram justamente os melhores engenheiros
- A organização ADO é descrita como tendo cerca de 6.500 pessoas
- Destas, estima-se que cerca de 4.000 a 5.000 sejam engenheiros de software
- Considerando que a Meta tem cerca de 25.000 engenheiros no total, isso significaria algo como 1 em cada 5 ou 6 engenheiros dedicado integralmente à rotulagem de dados
- Engenheiros transferidos para a ADO estariam insatisfeitos tanto com a função em si quanto com decisões impostas de cima para baixo
- Ainda assim, o fato de não terem sido alvo da redução e manterem o salário é apresentado como um “silver lining”
Anúncio de cortes e pressão pelo uso de tokens
- Em 20 de abril, a Reuters noticiou que a Meta planejava demitir 10% dos funcionários um mês depois, e a Meta confirmou isso
- Os funcionários ficaram 4 semanas esperando, sabendo que poderiam perder o emprego em breve
- O sistema de avaliação de desempenho da Meta, o PSC (Performance Summary Cycle), é descrito como muito rigoroso em comparação com Google ou Apple
- Gestores competem tentando elevar o pacote de remuneração de seu time às custas de reduzir o pacote de engenheiros de outros times
- Métricas como impacto de negócio, número de code reviews e quantidade de linhas de código escritas podem ser usadas como armas no processo de avaliação
- À medida que cai a proporção de pessoas em cada bucket de avaliação, a política interna para garantir buckets mais altos se intensifica
- Depois da confirmação dos cortes, os engenheiros souberam que gestores analisariam a quantidade de tokens nas avaliações de desempenho
- Surgiu o temor de que baixo uso de tokens marcasse alguém como baixo desempenho e levasse à demissão
- Havia um leaderboard interno de uso de tokens na Meta, descrito como um ambiente que incentivava o tokenmaxxing
- Segundo o The Information, funcionários da Meta usaram ao todo 60,2 trilhões de tokens de IA em 30 dias
- Pelo preço da API da Anthropic, isso equivaleria a US$ 900 milhões
- Mesmo com preços descontados, estima-se que o gasto da Meta ainda possa ter passado de US$ 100 milhões
- A leitura é que a combinação dessas pressões incentivou performative work em vez de trabalho real
- Rastreamento de teclado e cliques do mouse dos engenheiros
- Conversão de um grande número de engenheiros para rotulagem de dados em tempo integral
- Anúncio de redução de 10% do quadro
- Cultura de otimizar toda métrica de desempenho
- Medição do uso de tokens no PSC
Sequestro de contas no Instagram e caos na organização de segurança
- Em 30 de maio, várias contas no Instagram foram sequestradas
- Entre elas, contas de alto perfil como a Obama White House
- Segundo a análise de Siddharth Sundharam, o fluxo do ataque era muito simples
- O atacante só precisava do nome de usuário da conta para começar
- Usava VPN ou proxy próximo à cidade da vítima para evitar suspeitas do sistema de segurança do Instagram
- Dizia à IA de suporte da Meta que a conta tinha sido hackeada e pedia que o código de verificação fosse enviado para um endereço de e-mail arbitrário controlado pelo atacante
- Ao reenviar o código enviado pela IA, recebia um link para redefinir a senha
- O caso foi descrito como um “proper zero auth password reset”
- Explica-se que não havia uma checagem adicional para confirmar se o novo e-mail informado já havia sido usado pelo usuário no passado
- Segundo conversas com pessoas internas da Meta, a IA estava no centro desse incidente
- A equipe de Trust and Safety do Instagram perdeu cerca de 50% do efetivo por causa da rotulagem de dados e dos cortes
- Parte dos profissionais mais seniores também foi deslocada para tarefas de treinamento de IA
- Nos últimos 2 meses, mudanças geradas por IA com pouca ou nenhuma intervenção humana, além de code review por IA, teriam se tornado comuns em todo o codebase
- Em circunstâncias normais, a equipe de Trust and Safety cuidaria do monitoramento e dos alertas de violações de segurança, mas a rápida reorganização interna teria deixado tudo em estado de confusão
- Na segunda-feira, 1º de junho, a falha foi resolvida e uma investigação começou como parte do processo de SEV
- No dia seguinte, o CISO da Meta, Guy Rosen, anunciou sua saída
- Há especulação de que a saída talvez não tenha sido coincidência, mas nada está confirmado
- Como pior incidente anterior, o texto cita a falha de 2021, quando um problema de configuração de DNS/BGP derrubou todos os serviços da Meta por 7 horas
- Após a falha de 2021, a Meta publicou análise pós-incidente e pedido de desculpas
- No caso atual de sequestro de contas no Instagram, diz-se que ainda não há análise pública pós-incidente
Insatisfação interna e reconhecimento da liderança
- A Wired relatou exemplos do clima interno na Meta
- Durante uma apresentação por livestream exclusiva para funcionários, uma pessoa criticou a empresa e um executivo específico de IA da Meta com palavrões
- O episódio é apresentado como exemplo da insatisfação dentro da equipe de Applied AI, criada em março para apoiar a pesquisa de IA da Meta Superintelligence Labs
- Segundo a Wired, 3 funcionários atuais disseram haver ampla insatisfação tanto com a forma como a organização de cerca de 6.500 pessoas foi montada quanto com o trabalho repetitivo de melhoria de modelos de IA
- Um deles descreveu o ambiente como “literally the gulag”, reclamando de perda de propósito e isolamento
- O CPO da Meta, Chris Cox, descreveu o ambiente dos últimos meses em uma reunião geral com funcionários do Instagram como “difficult” e “brutal”
- Ele comparou a situação a correr uma maratona em meio a granizo
- Ao mencionar equipes sendo trocadas e ainda por cima monitoradas, disse “what the fuck”
- Segundo a Wired, o CTO da Meta, Andrew Bosworth, reconheceu que a reorganização para IA foi mal conduzida e prometeu melhorar a comunicação no futuro
- Também acrescentou que os funcionários passariam a ter acesso a ferramentas de coaching com IA
Quem é responsável e o dano à organização
- Engenheiros internos apontam Mark Zuckerberg e Alexandr Wang como figuras centrais da situação atual
- Zuckerberg é apresentado como responsável pela realocação de engenheiros, pela implementação do software de rastreamento e pelo corte de 10% do quadro mesmo com receita e lucro recordes
- Wang é citado como a pessoa que levou à Meta a abordagem da Scale AI para geração de dados, rotulagem e RLHF
- Avalia-se que muitas das medidas, exceto os cortes, se parecem com o modo de operação da Scale AI
- Geração de dados de treinamento por rastreamento de digitação e mouse
- Rotulagem de dados com mobilização de mais de 4.500 engenheiros
- Geração de RLHF de alta qualidade para o LLM de código que a Meta está construindo
- Levanta-se a interpretação de que treinar IA para código está sendo tratado como algo mais importante do que operar de forma estável produtos centrais como Instagram, Facebook e Messenger
- Em 12 de junho, Facebook e Instagram sofreram outra falha geral de nível SEV0
- O texto afirma que a Meta estava no caminho para ultrapassar o Google e se tornar a maior empresa de publicidade do mundo até o fim do ano
- Mesmo assim, seguem as críticas de que a liderança considera mais importante construir um LLM de código
- Se o estado atual continuar, a previsão é de que mais engenheiros veteranos deixem a empresa
- Acrescenta-se que talvez ainda exista uma pequena janela para voltar ao normal se mudanças como designações para rotulagem de dados e rastreamento de funcionários forem revertidas
Preocupação sobre se a “AI psychosis” é um problema só da Meta
- Mitchell Hashimoto disse que algumas empresas estão em um forte estado de “AI psychosis”, e que é difícil conversar racionalmente sobre isso
- Ele explica que debates sobre MTBF e MTTR vividos na infraestrutura durante transições para cloud e automação estão reaparecendo em toda a indústria de desenvolvimento de software
- A mentalidade de que “mesmo que surjam bugs, agentes podem corrigi-los rápido e em escala” é apresentada como problemática
- MTTR é importante, mas não se pode abrir mão do sistema como um todo ser resiliente
- A preocupação de Hashimoto é que métricas locais podem parecer boas enquanto o sistema inteiro se torna incompreensível
- Mesmo que os relatórios de bugs caiam, o risco potencial pode aumentar
- Mesmo que a cobertura de testes suba, a compreensão semântica pode cair
- A velocidade de mudança pode ficar alta demais para perceber a erosão da arquitetura
- O caso de sequestro de contas no Instagram é interpretado como resultado de queda no padrão de qualidade de código gerado e revisado por IA
- A recuperação da falha aconteceu, mas só depois de contas de alto perfil terem sido sequestradas e do sistema ter sido comprometido publicamente
- O texto termina com um alerta: se a liderança estiver considerando mudanças organizacionais bruscas por causa de IA, deveria primeiro olhar para o caso da Meta
- Os engenheiros da Meta são descritos como profissionais que adotaram IA cedo e de forma ativa, com experiência tanto em produtos quanto em infraestrutura de IA
- Se até eles estão decepcionados com a empresa e sua liderança, isso pode virar uma oportunidade de contratação para startups e outras Big Techs
1 comentários
Comentários do Hacker News
Tendo trabalhado na Meta, as organizações que funcionavam bem em geral eram as adquiridas. WhatsApp, Reality Labs, Instagram etc. eram assim, e a organização de crescimento puramente interno em que eu estava era horrível
O trabalho andava, mas a ineficiência era severa por causa de contratações em excesso e mudanças extremas de requisitos e cronogramas. Acho que a cultura formada fora da Meta é usada para lavar a imagem e fazer parecer que a cultura de engenharia da Meta como um todo é boa
Disse que o melhor lugar em que já trabalhou e o pior lugar em que já trabalhou eram literalmente tão diferentes quanto dia e noite
Acho que a zombaria nesta thread está bastante mal direcionada. A Meta de fato é má, mas esse não é o ponto principal; o essencial é que essa psicose de IA pode virar o novo normal da indústria, ou pelo menos um dos novos normais
Na minha empresa anterior, a toxicidade disparou quando o CEO ficou obcecado por IA, criou um ranking de tokens e mandou suspender todo trabalho não relacionado a IA por um tempo. E nós não éramos a Meta
Várias pessoas que ele trouxe, com quem eu tinha trabalhado por anos, foram demitidas ou saíram. Uma pessoa que eu realmente seguiria até o inferno saiu dizendo diretamente: “Não sei o que aconteceu com você, mas não quero trabalhar com essa versão da pessoa que eu conhecia”
Eu sobrevivi a três rodadas de layoffs e no fim fui demitido; e olhando para o que eles estão construindo agora, é desolador. Eu quase teria vontade de compartilhar o link, se pudesse correr o risco de me afastar de muita gente. Neste momento, honestamente, parece algo como um rei da loucura, cercado por alguns dos bajuladores mais tóxicos e detestáveis da empresa, enquanto a companhia pega fogo
Acho que isso pode perfeitamente acontecer não só com o Zuck, mas em muitas outras empresas também. Sou só uma engrenagem insignificante na máquina, mas é absurdo perceber que, se eu não estiver deixando passar algo, pareço muito mais inteligente do que a maioria das pessoas que comandam empresas assim. Algum dia alguém vai escrever uma tragédia grega sobre este período, e parece que as coisas vão piorar em breve
Linhas de código escritas ou contribuição individual não deveriam ser a meta; a meta deveria ser coesão de equipe, consistência arquitetural e a capacidade de construir algo que de fato faça sentido
Isso acaba acontecendo porque uma liderança desconectada, que não conhece quem está na linha de frente nem entende o trabalho real que está sendo feito, precisa de métricas quantitativas para ficar observando. Estatística pode ser uma desgraça
A psicose de IA parece se manifestar de forma muito diferente em grandes organizações de tecnologia do que em times pequenos e influentes
Em startups pequenas, no fim das contas, se o time não consegue lançar um bom produto, a empresa quebra. Acima de tudo, cada pessoa ainda responde pelo próprio trabalho. Em times bons, vi muita cautela até mesmo ao lidar com coisas como pull requests ruins, porque todos sabem que estão sofrendo para descobrir isso juntos
Mesmo assim, quando algo não funciona, alguém inevitavelmente precisa encontrar uma forma melhor. Quase tudo que aprendi sobre como construir com IA e usar IA para realmente lançar produtos veio de times assim
A engenharia de software está mudando, mas, do ponto de vista de quem precisa lançar produtos, isso se parece muito com os primórdios do desenvolvimento web. Naquela época também todo mundo precisava descobrir os padrões para fazer esse novo mundo de software funcionar de forma estável. Quem lembra do JavaScript antes do jQuery sabe o quanto precisou ser descoberto antes de o desenvolvimento web se tornar o que é hoje
Em grandes organizações de tecnologia, a desconexão entre o esforço do funcionário e o valor realmente entregue é muito maior, e a responsabilidade fica muito mais dispersa. Quando a responsabilidade é abstrata e ninguém tem certeza do valor real que seu trabalho gera, isso vira um terreno fértil para a psicose de IA correr solta
Em certa medida, isso também acontece porque essas grandes organizações já têm uma psicose potencial dentro delas. Definir quem é “produtivo” e o que é “valioso” sempre exige a criação de narrativas imaginativas que nem sempre estão ancoradas na realidade
Ainda assim, não acho que isso vá durar muito tempo como “novo normal”. Assim como aconteceu quando o desenvolvimento de aplicações web surgiu, times pequenos vão sair na frente e descobrir parte do caminho. O padrão MVC aplicado a web apps, frameworks JavaScript cada vez mais poderosos e boas práticas, métodos ágeis, a popularização de Git e GitHub, o uso de NoSQL para escalar etc. foram em grande parte testados em batalha por startups pequenas e rápidas, e hoje viraram a base da qual alguns desenvolvedores modernos talvez nem saibam que alguém precisou construí-la
É uma história totalmente diferente, mas no meio do texto há a típica imagem de um iceberg em pé, mostrando só 10% acima da água. Só que icebergs de verdade não flutuam assim; eles giram até ficarem mais ou menos na horizontal
Depois que descobri isso, comecei a ver icebergs desenhados errados everywhere. Para mais detalhes, leia https://axbom.com/iceberg/, experimente o simulador de iceberg https://joshdata.me/iceberger.html ou veja o tweet que puxou essa discussão https://xcancel.com/GlacialMeg/status/1362557149147058178
Sinceramente, é difícil acreditar na afirmação de que “30~50% dos engenheiros das equipes principais foram realocados à força para rotulagem de dados e RLHF”. Pensando em toda a loucura acontecendo hoje em dia, vai saber, mas desenvolvedores de software nos EUA são caros demais; usar esse pessoal para rotulagem de dados é desperdício de recursos
A proporção também parece alta demais, a menos que “equipes principais” signifique só uma pequena fração do total de desenvolvedores
Ainda assim, é preciso gente competente naquele domínio específico. A Meta, como empresas parecidas, mantém um enorme pool de pessoas comprovadamente capazes contratadas durante o boom de contratações e, numa economia frágil em que oportunidades parecidas quase desapareceram, treinamento especializado de IA é a oportunidade de negócio mais madura
Então sim, financeiramente é desperdício de recursos, mas essa era a intenção inicial
Ironicamente, essa crença desaparece quando a posição muda para pedir hardware ou software melhores. Muita gente aqui deve ter histórias de como era difícil convencer o empregador de que valia a pena quando SSDs eram novidade, pequenos e muito caros
A maioria das outras equipes de infraestrutura com as quais colaboro está em situação parecida
Mesmo deixando a organização de engenharia de lado, uma mudança muito maior está crescendo abaixo da superfície. Conversei com vários engenheiros da organização de infraestrutura, e eles disseram que 30~50% das equipes foram destacados para a organização ADO e que, em alguns casos, os melhores engenheiros saíram
Na terça-feira, o diretor de segurança da informação (CISO) da Meta, Guy Rosen, anunciou sua saída. Ele estava lá desde a aquisição, em 2013, do app de rastreamento móvel Onavo, e durante períodos de alto risco como o escândalo da Cambridge Analytica lidou com abuso de plataforma e interferência eleitoral como VP de Trust & Safety / Integrity
Quando ele sai, vai junto o acúmulo de ética, filosofia e conhecimento tácito que move a cibersegurança e a gestão de risco da organização. Esses três elementos são importantes, não podem ser eliminados com automação e também são difíceis de discutir publicamente. Isso soa como uma mudança de tomada de decisão ainda maior do que a da engenharia
Acho que é preciso admirar o nível quase cartunesco de loucura com que o Zuckerberg faz esse tipo de coisa. Se o Facebook fosse uma empresa administrada por uma pessoa normal, provavelmente teria desperdiçado tudo lentamente ao longo dos próximos 20 anos, à medida que a importância da publicidade em redes sociais fosse diminuindo
Mas sob o comando do Zuckerberg é diferente. Ele vai incendiar tudo tentando encontrar um jeito de continuar relevante. O espantoso é que as pessoas que trabalham lá acharam que elas mesmas não iam queimar junto
Ao mesmo tempo, também estão devolvendo capital aos acionistas por meio de recompra de ações e dividendos
Muita gente culpa o Zuckerberg, mas, do meu ponto de vista, como o autor do texto, boa parte disso é responsabilidade do fundador da Scale AI, Alexandr Wang. É bastante irônico que alguém que defendia “MEI” (Merit, Excellence, Intelligence) tenha permitido que especialistas de alta performance da organização central de engenharia fossem removidos e realocados para rotulagem de dados
Sinceramente, numa organização como a Meta, rotulagem de dados não é onde você quer colocar seus melhores talentos. É um caso em que se permitiu que um fundador tech famoso destruísse uma cultura de engenharia de alta performance
Se os acionistas soubessem dessa nuance, teriam pedido a saída dele. Faltaram merit, excellence e intelligence na liderança dele
Facebook e Instagram são negócios tão fortes que, mesmo que o trabalho de desenvolvimento pare completamente, provavelmente continuariam sendo monopólios imbatíveis por mais alguns anos.
Dito isso, não entendo como gravação de tela ou registro de teclado virariam dados de treinamento de IA úteis. O custo é alto e isso também deixa muita gente furiosa, mas o valor real parece pequeno
Claro, isso se aplica menos a áreas realmente importantes, como software de criptografia ou software financeiro. Mesmo assim, é surpreendente como o sucesso de uma empresa e a excelência em engenharia estão pouco conectados
É por isso que a divisão de Amazon Ads cresceu recentemente. Porque de fato funciona. Já social pago e busca paga estão virando relíquias
No futuro próximo ainda podem imprimir dinheiro, mas há um ataque em várias frentes vindo de anúncios nativos, mídia, Amazon etc., onde dados primários e pixel importam, e a privacidade também precisa ser respeitada
Sei disso porque administro uma pequena empresa de tecnologia de marketing que concorre com o GA4 e está se expandindo para anúncios nativos
Na minha visão, o Zuck não tem aquela aura do Musk de produzir resultados mesmo no meio de muito papo furado. E o histórico da Meta de criar novos produtos internamente também não parece bom
Uma máquina de gerar indignação cujo uso está no pico ou perto dele ainda será um investimento interessante em 2026?
Que tristeza. Eu achava que a Meta, especialmente em comparação com o Google, tinha feito muita coisa certa no uso de engenheiros. Se fosse para escolher entre React (Facebook) e Kubernetes (Google), eu escolheria o primeiro em qualquer dia
O Kubernetes atrasou a tecnologia de clusters nos últimos 10 anos e impediu o surgimento de alternativas melhores para empresas pequenas ou para empresas que não podem desperdiçar recursos em tecnologias e processos difíceis de lidar sem ganhos proprietários
Teria sido muito melhor se alguém tivesse feito um produto open source baseado no antigo Parallel Sysplex da IBM, mas provavelmente havia patentes envolvidas. Hoje já devem ter expirado
Por mais que as pessoas reclamem, o React acabou chegando ao topo em um mercado muito competitivo. Já vi muitos sistemas de construção de objetos de UI superficialmente parecidos, como o XAML da Microsoft ou o FXML da Oracle, mas o sistema do React é de longe o mais simples e flexível
É um exemplo de como as ideias de On Lisp podem ser aplicadas a qualquer linguagem com práticas básicas de programação funcional e, com só um pequeno ajuste de compilador por cima, ficar algo natural
React realmente parece ser o líder no frontend, mas fico curioso sobre qual seria o equivalente a ele no backend, na sua visão
React pode ser um bom efeito colateral, mas está longe de ser a primeira coisa em que penso quando penso na Meta
O Kubernetes virou o orquestrador de clusters padrão da indústria por um motivo, e é excelente
Acho que há aqui uma mudança que muita gente não percebe. Se você trabalhou no começo da TV, especialmente quando ela era muito experimental e os padrões mudavam todo ano, provavelmente fazia muita engenharia manualmente ou trabalhava bem de perto com engenheiros
Hoje em dia quase não há engenharia em televisão. Parece que a mesma coisa está acontecendo nas redes sociais. O produto amadureceu, e haverá cada vez menos problemas de engenharia para resolver
Claro, vendo esses projetos paralelos avançarem de forma tão indefinida, também não surpreende a Meta voltar para demissões. Contratou gente demais e nunca encontrou seriamente uma boa forma de aproveitar todos esses engenheiros