Meta暂停了以AI为中心的组织改编方案，并撤回了原定于11月的第二轮裁员计划。改编方案的目标是转型为所谓的"AI原生公司"，由AI智能体代为处理员工日常工作的相当一部分，再由更少的人员监督其结果。试验期间代码产量增加了220%，但同期故障增加了40%。以数千人规模讨论的追加裁员也一并中止。
AI智能体是指人下达一次指示后，此后自行拆分工作步骤并推进到执行环节的软件。聊天机器人只给出回答，而智能体连编写、修改、上传代码的工作也一并承担。Meta的设想是把这一工具从个人的辅助手段提升为组织编制的单位。这一设想是在今年1月Meta首席执行官马克·扎克伯格夏威夷住所举行的会议上讨论的。
结果只有一项指标出现大幅变动。代码产量增加220%，意味着组织所产出的成果总量膨胀了三倍多。然而故障增加了40%，实际的功能转换指标和稳定性指标未达预期。生产出来的量和能正常运转的量之间的差距拉大了。
这一差距也是软件开发中由来已久的问题。编写代码和让这些代码在运营环境中扛住，是彼此不同的工作，后者需要脉络和责任归属。智能体能快速处理前一部分，但后一部分增加的审查和恢复负担最终还是回到人这边。在减少人员的同时增加产出，这一负担集中的位置就变窄了。
Meta曾研究将部分团队人员最多削减60%的方案。把这一规模适用于哪个组织，在研究阶段没有得出结论。改编在这一环节停下这一事实表明，预先定好替代比例再让组织去配合的做法，经不起实际测量结果的检验。
业界整体的走向也指向同一处。安德森·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）的分析给出的结果是，AI智能体消耗的AI代币（token）比人更多。这意味着智能体已经消化了相当的工作量，但消耗量并不保证就是成果。Meta的案例更接近于应把这两者分开来看的首个实测依据。
硅谷企业没有削去人力，而是正在按照智能体与人共同工作的形态重新编排组织。法律领域的AI运用也呈增加态势。关注点正在从替代谁转向把谁配置到哪里。
Meta是推迟第二轮裁员还是彻底放弃，尚未公开。不过换到一名开发者的一天来看，变化早已开始。早上打开的屏幕上堆着自己没写过的代码，要花时间去分辨其中哪些可信、哪些要回退。今后组织要数的，与其说是还剩几个人，不如说是有几个人能承担这项分辨工作。
