Metaはエンジニアリング組織を壊しているのか？
(newsletter.pragmaticengineer.com)- Metaは長らく迅速な実行とエンジニアの自律性を強みとしてきたが、2026年4月前後のAI中心の再編により、社内の信頼が急速に揺らいだ
- AI競争に追いつくため、Scale AIの株式49%を**約148億ドル（$14.8b）**で取得し、Alexandr WangにAI戦略を任せたことで、データ収集とラベリング中心の運営方式がエンジニア組織に入り込んだ
- 中核チームのエンジニアの**30〜50%**がADOに移り、約4,000〜5,000人のソフトウェアエンジニアがデータラベリング・RLHF業務に投入されたと推定される
- キー入力・マウスクリック追跡、AIのトークン使用量評価、10%の人員削減予告が重なり、製品品質よりも測定可能なAI活用を最適化する圧力が強まった
- Instagramアカウント乗っ取りやFacebook・Instagramの障害にまでつながり、Metaのエンジニアリング組織がprofit centerではなくコストセンターのように扱われているという批判が核心的な takeaway である
迅速な実行と自律性を重視していたMeta文化
- Metaのエンジニアリング文化は大きく二段階で変化してきた
- 2010年代の“move fast and break things”
- 2020年代前半の“move fast with stable infra”
- 2012年にFacebookが10億ユーザーに到達したとき、会社は約70ページ分の社内カルチャー冊子を社員の机に配布した
- スピード、恐れないこと、オーナーシップ、枠にとらわれない思考が中核メッセージだった
- キャンパスのあちこちには“Move Fast and Break Things”、“Done is Better Than Perfect”、“Fail Harder”のような文句が掲げられていた
- 2022年のMetaは依然としてエンジニア中心の組織に近かった
- 個人のimpactが主要な評価軸だった
- Big Techの中でもプロセスと標準化は比較的少ない方だった
- テスト、ドキュメント化、コードコメントも他のBig Techより少ないと評価されていた
- 新任エンジニアは6週間のBootcampを経てMeta文化に慣れ、チームを選ぶオンボーディングを経験した
- FacebookとInstagramは迅速な実行を支えられるほど成熟したインフラを備えていた
- Facebookは業界でも洗練された自動ロールアウトシステムを持つ製品として紹介される
- InstagramはThreads公開初週に1億ユーザーを処理できるほど検証済みのインフラを備えた事例として言及される
- 当時の社内エンジニアたちは、自分たちの仕事が会社の利益を生み出すprofit centerに属していると感じていた
AIプラットフォーム機会を逃さないための投資
- MetaはApple、Microsoft、Amazon、Googleとは異なり、自前のハードウェアプラットフォームやOSが弱いBig Techとして整理される
- AppleはiPhone、iPad、Macを保有する
- GoogleはAndroid、ChromeOS、Pixelを保有する
- MicrosoftはWindowsを保有する
- AmazonはKindleを保有する
- Mark Zuckerbergは2010年代に自前のモバイルOSやモバイルフォンを作れなかった後、次のプラットフォーム機会を逃さない方向に動いたとみられる
- VRとARへの投資もその流れの一部だった
- OculusとMeta Glassesに大きな投資が行われた
- 2021年にFacebookは社名をMetaへ変更した
- パンデミック後、VRへの大衆の関心は大きく低下したと評価される
- 2022年にAIが大きな潮流として浮上すると、MetaはFAIRとGenAI製品組織を中心にLlama系モデルを投入した
- Llama 1: 2023年2月公開、ChatGPT公開の3か月後、FAIRが開発
- Llama 2: 2023年6月公開、GenAI製品組織が開発
- Llama 3: 2024年4月公開、Metaで最も競争力のあるLLMとして紹介される
- Llama 4: 2025年4月公開、「深く失望させる」モデルと評価される
- 2025年6月、MetaはScale AI株式49%を148億ドルで取得し、AIの取り組みを再始動した
- Scale AIのCEOであるAlexandr WangがMetaのAI戦略を担う
- Manus AIを20億ドルで買収しようとした件は中国に阻まれ、完了したかは不確かな状態だという
Scale AI式のデータ収集とRLHF強化
- Scale AIがMetaにもたらした中核能力は、訓練データと人間のフィードバックによるモデル改善に要約される
- Training data and labeling: コード、テキスト、画像、動画などの高品質なラベリング済みデータセットを提供
- RLHF and fine-tuning: foundation modelに人がフィードバックを与えるhuman-in-the-loopデータエンジン
- Alexandr Wangは、訓練データ生成、データラベリング、RLHFを実行する広範な権限を持つ人物として描写される
- 4月末、Metaはエンジニアに対してキー入力とマウスクリックを追跡するシステムへの登録を通知した
- 目的はMetaの新しいAIのための訓練データ生成だった
- オプトアウトの方法はなかったとされる
- 個人の銀行口座、私用メール、私的な通話応答のような場面で、追跡範囲がどこまで及ぶのかというプライバシー懸念が提起された
- Reuters報道によれば、Metaは社員の反発後に一部の収集計画を縮小した
- 社員がデータ収集を最大30分まで一時停止できる制御機能が追加された
- 例外申請も可能になった
- 現在のMetaエンジニアとの会話ベースでは、このロギングシステムはデータ保護規制のため英国ではロールアウトされていない
ADOへ押し出された製品エンジニアたち
- 4月末から、製品エンジニアリングチームにはエンジニアの30〜50%をADO（Agent Data Optimisation）組織へ送るよう指示が下った
- この再配置が「強制的」と受け取られた理由は、Metaの既存文化と真っ向から衝突していたためである
- 以前のエンジニアは特定チームではなく会社に採用される方式だった
- 新規入社者は6週間のBootcamp後にチームを選んだ
- チームマッチングは複数チームと話し、小さな仕事を試しながら適した場所を探す方式だった
- 社内異動は容易で、エンジニア主導で行われることが多かった
- Bootcampを通じたチーム選択は2024年ごろから弱まり始めたが、2年以上在籍したMetaエンジニアたちは、自分が何をするかを選んできた経験を持っている
- インフラとセキュリティチームは特に大きな打撃を受けた
- 複数のインフラ組織で30〜50%がADOへ移った
- 一部ケースでは最も優秀なエンジニアたちが抜けた
- ADO組織は約6,500人規模と説明される
- このうち約4,000〜5,000人がソフトウェアエンジニアと推定される
- Meta全体のエンジニアが約25,000人であることを踏まえると、エンジニア5〜6人に1人がデータラベリング専任になり得る状況だ
- ADOへ移ったエンジニアたちは、業務内容そのものとトップダウン型の意思決定に不満を抱いていると伝えられる
- ただし人員削減対象ではなく、給与も維持された点は“silver lining”として提示される
人員削減予告とトークン使用量プレッシャー
- 4月20日、ReutersはMetaが1か月後に社員の10%を削減する計画だと報じ、Metaもこれを認めた
- 社員たちは4週間にわたり、まもなく失職するかもしれないと知ったまま待たされる状況に置かれた
- Metaの評価制度PSC（Performance Summary Cycle）はGoogleやAppleと比べても非常に厳しいと説明される
- マネージャーは自チームメンバーの報酬パッケージを引き上げるため、他チームのエンジニアのパッケージを下げようとするような競争を行う
- ビジネスimpact、コードレビュー数、書いたコード行数といった指標が評価過程で武器化され得る
- 各評価バケットの人数比率が下がるにつれ、より高いバケットを確保しようとする社内政治が激しくなる
- 人員削減が確認された後、エンジニアたちはマネージャーが評価でトークン数を見ることになると知らされた
- トークン数が少ないと低業績者として印を付けられ、解雇されるのではないかという懸念が生じた
- Meta内部にはトークン使用量のリーダーボードがあり、tokenmaxxingをあおる環境として描写される
- The Informationによれば、Meta社員は30日間で合計60.2兆AIトークンを使用した
- Anthropic API価格で計算すると9億ドルに相当する
- Metaが割引価格でトークンを購入していても1億ドルを超える可能性があると推定される
- 複数の圧力が重なり、実際の仕事よりもperformative workを誘発したという解釈が出ている
- エンジニアのキーボードとマウスクリック追跡
- 相当数のエンジニアのフルタイムなデータラベリング転換
- 10%人員削減の予告
- あらゆる成果指標を最適化する文化
- PSCでのトークン使用量測定
Instagramアカウント乗っ取りとセキュリティ組織の混乱
- 5月30日、Instagramで複数アカウントが乗っ取られる事件が発生した
- Obama White Houseアカウントのような高注目アカウントも含まれていた
- Siddharth Sundharamのまとめによれば、攻撃フローは非常に単純だった
- 攻撃者はアカウントのユーザー名だけあれば開始できる
- 被害者の都市近辺のVPNやプロキシを使ってInstagramのセキュリティシステムの疑念を回避する
- MetaのサポートAIにアカウントがハッキングされたと伝え、攻撃者が支配する任意のメールアドレスへ認証コードを送るよう要求する
- AIが送ったコードを再提出すると、パスワード再設定リンクが提供される
- この事件は“proper zero auth password reset”と表現される
- 新たに入力されたメールが、ユーザーが過去に使ったメールかどうかを確認する追加チェックがなかったと説明される
- Meta内部関係者との会話によれば、この障害の中心にはAIがあった
- InstagramのTrust and Safetyチームは、データラベリングと人員削減によって約50%の人員を失った
- 最もシニアな人材の一部もAI訓練業務へ移された
- ここ2か月ほど、コードベース全体で人の関与がほとんどないAI生成変更やAIコードレビューが一般的だったと説明される
- 通常であればTrust and Safetyチームがセキュリティ侵害の監視とアラートを担っていたはずだが、急速な社内再編で混乱状態にあったという
- 6月1日の月曜日に障害は解消され、SEVプロセスの一環として調査が始まった
- 翌日、MetaのCISOであるGuy Rosenは退職を発表した
- この退職が偶然ではない可能性を示唆する見方はあるが、確定はしていない
- 以前の最悪の障害としては、2021年のDNS/BGP設定問題によりMetaの全サービスが7時間停止した事件が挙げられる
- 2021年の障害後、Metaは事後分析と謝罪文を公開した
- 今回のInstagramアカウント乗っ取り事故については、まだ公開の事後分析がないと説明される
内部不満とリーダーシップの認識
- WiredはMeta内部の雰囲気を示す事例を伝えている
- 社員限定ライブ配信の発表中、ある人物が罵り言葉を交えた発言で会社と特定のMeta AI幹部を非難した
- この事件は、3月にMeta Superintelligence LabsのAI研究を支援するために作られたApplied AIチーム内部の不満を示す事例として提示される
- Wiredが引用した現職社員3人は、約6,500人規模の組織の作られ方と、AIモデル改善のための反復作業に広範な不満があると語った
- ある社員は“literally the gulag”と表現し、目的喪失と孤立感を訴えた
- MetaのCPOであるChris CoxはInstagram全体会議で、ここ数か月の環境を“difficult”、“brutal”と表現した
- 社員たちがひょうの中でマラソンを走っている状況になぞらえた
- チームメンバーが入れ替えられ、記録まで取られている状況に触れつつ、“what the fuck”と述べた
- Wiredによれば、MetaのCTOであるAndrew BosworthはAI再編がひどいものだったと認め、今後はより良いコミュニケーションを約束した
- 社員がAIコーチングツールにアクセスできるようになるとも付け加えた
責任の所在と組織への損害
- 社内エンジニアたちは、Mark ZuckerbergとAlexandr Wangを現状の中心人物として名指ししている
- Zuckerbergは、エンジニア再配置、追跡ソフトウェアのロールアウト、記録的な売上と利益の中での10%人員削減を決めた責任者として示される
- Wangは、Scale AI式のデータ生成、ラベリング、RLHFアプローチを持ち込んだ人物として言及される
- 人員削減を除く多くの措置はScale AIのやり方に似ているとの評価が出ている
- キー入力とマウス追跡による訓練データ生成
- 4,500人超のエンジニアを動員したデータラベリング
- Metaが構築中のコーディングLLM向け高品質RLHF生成
- 中核製品であるInstagram、Facebook、Messengerの安定運用よりも、コーディングAI訓練の方が重要視されているという解釈が提起される
- 6月12日にはFacebookとInstagramで再びSEV0レベルの全面障害が発生した
- Metaは年末までにGoogleを抜いて世界1位の広告事業者になる軌道にあったと説明される
- それにもかかわらず、リーダーシップがコーディングLLM構築をより重要視しているという批判が続く
- 現状が続けば、長期在籍エンジニアがさらに多く離れるだろうという見方が出ている
- データラベリング配属や社員追跡のような変更が撤回されれば、正常に戻るための短い時間があるかもしれないとも付け加えられる
「AI psychosis」はMetaだけの問題なのかという懸念
- Mitchell Hashimotoは、一部企業が強い“AI psychosis”状態にあり、それについて合理的に話すのが難しいと述べている
- 彼は、クラウド移行と自動化期のインフラで経験したMTBFとMTTRの論争が、ソフトウェア開発業界全体で再び現れていると説明する
- 「バグを出してもエージェントが速く大規模に直せる」という発想が問題として提示される
- MTTRは重要だが、回復力あるシステム全体を放棄することはできないと語る
- Hashimotoの懸念は、ローカルな指標が良く見えても、システム全体が理解不能になり得る点にある
- バグレポートが減っても潜在リスクは大きくなり得る
- テストカバレッジが高まっても意味的理解は低下し得る
- 変更速度が速すぎてアーキテクチャの腐食に気づけない可能性がある
- Instagramアカウント乗っ取り事故は、AI生成・AIレビューコードの品質基準を下げた結果として解釈される
- 障害復旧は行われたが、それは高注目アカウントが乗っ取られ、システムが公然と侵害された後のことだった
- リーダーシップがAIを理由に急激な組織変更を検討するなら、まずMeta事例を見るべきだという警告で締めくくられる
- Metaのエンジニアたちは、AIを早い段階から積極的に使ってきた人材であり、製品とAIインフラ構築経験を持つ人員として描写される
- そうした人々が会社とリーダーシップに失望しているなら、他のスタートアップやBig Techにとっては採用機会になり得るとまとめられる
1件のコメント
Hacker Newsの意見
Metaで働いてみて、うまく回っている組織はたいてい買収された組織だった。WhatsApp、Reality Labs、Instagramなどがそうで、私がいた純粋な内部成長の組織はひどかった
仕事自体は進んでいたが、過剰採用と極端な要求事項・日程変更のせいで非効率が深刻だった。Metaの外で形成された文化が、Meta全体のエンジニアリング文化が良いかのように見せるためのイメージ洗浄に使われていると思う
自分が働いた最高の職場と最悪の職場が文字どおり昼と夜ほど違っていたそうだ
このスレッドの嘲笑はかなり方向を間違えていると思う。Metaが邪悪なのはその通りだが、核心はそこではなく、この種のAI精神病が業界の新たな標準、あるいは新たな標準の一つになり得るという点だ
私の前職でもCEOがAIに執着するようになって一気に有害さが増し、トークンのランキング表を作り、しばらく非AI業務をすべて止めろと言い出した。私たちはMetaですらなかった
彼が連れてきた、何年も一緒に働いてきた何人もの人が解雇されるか辞めていった。私が本当に地獄の果てまででも一緒に行けると思っていた人が退職する際、「あなたに何が起きたのか分からないが、私が知っていたあなたのこのバージョンとは一緒に働きたくない」と面と向かって言った
私は3回のレイオフをしのいだ末に結局解雇され、いま彼らが作っているものを見ると惨憺たる気分になる。多くの人と疎遠になるのを覚悟できるならリンクを共有したいくらいだ。今は正直、狂気の王のような状況で、会社で最も嫌いで有害だったおべっか使い数人に囲まれたまま会社が燃え落ちている
これはZuckだけでなく、他の多くの会社でも十分起こり得ると思う。私は組織の取るに足りない歯車にすぎないのに、私が何かを見落としているのでなければ、こういう会社を運営しているほとんどの人たちよりずっと賢く見えてしまうという事実にあきれる。後になって誰かがこの時代を題材にギリシャ悲劇を書く気がするし、まもなく本当に悪化しそうだ
書いたコード行数や個人の貢献度が目標であってはならず、チームの結束、アーキテクチャの一貫性、実際に筋の通ったものを作る能力こそが目標であるべきだ
結局、現場の従業員を知らず、実際に行われている仕事を理解していない断絶したリーダーシップが、監視するための定量指標を必要とすることで生じる話だ。統計というのは実にひどい
AI精神病は、小さくて影響力の大きいチームよりも大規模な技術組織で、はるかに違う形で現れるようだ
小さなスタートアップでは、結局チームが良い製品を出せなければ会社は潰れる。何より各個人が依然として自分の仕事に責任を持つ。良いチームでは、全員がこれを解き明かそうと苦労していると分かっているので、ひどいプルリクエストのようなものにもかなり慎重に対応しているのをよく見た
それでもうまくいかなければ、必ず誰かがよりよくする方法を見つけなければならない。AIで作り、AIを使って製品を実際に出荷する方法について私が学んだことのほとんどは、こうしたチームから来ている
ソフトウェアエンジニアリングは変わりつつあるが、製品を出す立場から見ると、初期のWeb開発時代とかなり似ている。当時もこの新しいソフトウェアの世界を安定して回すためのパターンを、皆が見つけ出さなければならなかった。jQuery以前のJavaScriptを覚えている人なら、Web開発が今日のようになる前にどれほど多くのことを見いださねばならなかったか分かるはずだ
大規模技術組織では、従業員の努力と実際に届けられる価値の間の断絶がはるかに大きく、責任もはるかに広く拡散している。責任が抽象的で、誰も自分の仕事が実際にどんな価値を生んでいるのか確信できないとき、AI精神病が暴れ回るには格好の土壌になる
ある程度は、こうした大組織の中に元々潜在的な精神病があるからでもある。誰が「生産的」で、何が「価値ある」のかは、常に現実に必ずしも根ざしていない想像力豊かな物語づくりを必要とする
ただ、これが「新たな標準」として長く続くことはないと思う。Webアプリケーション開発が台頭したときのように、小さなチームが先行して一部を解き明かしていくだろう。Webアプリに適用されたMVCパターン、次第に強力になったJavaScriptフレームワークとベストプラクティス、アジャイル手法、GitとGitHubの大衆化、スケールのためのNoSQL利用などは、主に小さくて速いスタートアップで実戦検証され、今では現代の開発者の中には誰かが築かなければならなかった事実すら知らない土台になっている
まったく別の話だが、文中に典型的な縦向きで水面上に10%だけ見えている 氷山の図 がある。だが実際の氷山はそのようには浮かばず、ほとんどは水平になるまで回転する
これを知ってから、間違って描かれた氷山が everywhere に見えるようになった。詳しくは https://axbom.com/iceberg/ を読み、氷山シミュレーター https://joshdata.me/iceberger.html を試すか、この話のきっかけになったツイート https://xcancel.com/GlacialMeg/status/1362557149147058178 を見ればよい
「中核チームのエンジニアの30〜50%がデータラベリングとRLHFに強制再配置された」というのは、正直信じがたい。最近起きているあらゆる狂気を考えると分からないが、米国のソフトウェア開発者は本当に高価なので、データラベリング に使うのは資源の無駄だ
「中核チーム」が開発者全体のごく一部という意味でないなら、その比率も高すぎるように見える
ただし、その専門領域に有能な人材は必要だ。Metaも同業他社のように、採用ブームの時期に実力が証明された有能な人材を巨大なプールとして抱えており、似たような機会がほぼ消えた脆弱な経済状況の中で、専門家AI学習 は最も熟した事業機会だ
だからそう、金銭面で見れば資源の無駄だが、それが当初の意図だった
皮肉なことに、より良いハードウェアやソフトウェアを求める話になると、この信念は消える。SSDが新しく、小さく、非常に高価だった頃、その価値があると雇用主を説得するのがどれほど大変だったかを語れる人もここには多いだろう
私が連携している他のインフラチームの大半も同じような状況だ
エンジニアリング組織はさておき、水面下でははるかに大きな変化が進んでいる。インフラ組織の複数のエンジニアと話したところ、チームの30〜50%がADO組織に引き抜かれ、場合によっては 最も優秀なエンジニアたち が去ったという
火曜日には、Metaの最高情報セキュリティ責任者（CISO）Guy Rosenが退職を発表した。彼は2013年にモバイル追跡アプリOnavoが買収されて以来在籍しており、Cambridge Analyticaスキャンダルのような高リスク時期にはTrust & Safety / Integrity担当副社長として、プラットフォーム悪用や選挙介入に対処していた
彼が去ると、組織のサイバーセキュリティとリスク管理を動かしてきた蓄積された倫理、哲学、暗黙知が一緒に失われる。この3つは自動化でなくすことも、公に語ることも難しい重要な要素だ。これはエンジニアリング以上に大きな 意思決定の変化 のように聞こえる
Zuckerbergがほとんど漫画のように狂気じみたレベルでこうしたことをやっている点には、感心すべきだと思う。もしFacebookがまともな人間が運営する会社だったなら、ソーシャルメディア広告の重要性が徐々に下がるなかで、今後20年かけてゆっくりとすべてを浪費していただろう
だがZuckerbergが指揮を執れば違う。彼は重要であり続ける方法を見つけようとして、そこを焼き払ってしまうだろう。そこで働く人たちが、自分たちは燃えないと思っていたことの方が驚きだ
それと同時に、自社株買いと配当で株主にも資本を還元している
多くの人はZuckerbergを責めるが、私の見方は筆者に近く、この件のかなりの部分はScale AI創業者 Alexandr Wang の責任だと思う。「MEI」（Merit, Excellence, Intelligence）を掲げた人物が、中核エンジニアリング組織の高業績な分野専門家を引き抜いてデータラベリングに再配置することを許されたのは、かなり皮肉だ
正直、Metaのような組織でトップパフォーマーを配置したい場所がデータラベリングであるはずがない。技術系の著名な創業者が、高性能なエンジニアリング文化を壊すことを許された事例だ
株主がこのニュアンスを知っていたなら、彼の追放を要求していただろう。彼のリーダーシップには merit, excellence, intelligence が欠けていた
FacebookとInstagramは事業としてあまりに強く、開発作業を完全に止めたとしても、今後数年は打ち負かせない独占企業のままでいられるだろう。
ただ、画面録画やキーボード入力の記録がどうして有用なAI学習データになるのかは理解できない。コストも大きく、人々を大いに怒らせるが、実際の価値はあまりなさそうに見える
もちろん、暗号化ソフトウェアや金融ソフトウェアのような本当に重要な分野では、これはあまり当てはまらない。それでも、会社の成功とエンジニアリングの卓越性がいかに結び付いていないかには驚かされる
だからこそ最近Amazon Ads事業部が成長している。実際に効果があるからだ。一方で、有料ソーシャルと有料検索は遺物になりつつある。
近い将来はまだ金を生み出せるだろうが、ネイティブ広告、メディア、Amazonなどからの全面攻勢があり、そこではファーストパーティデータとピクセルが重要で、プライバシーも尊重しなければならない。
これを知っているのは、自分がGA4の競合である小さなマーケティング技術会社を経営していて、ネイティブ広告へ拡大中だからだ
Zuckには、たとえたわごとと混ざっていても成果物は出すMuskのような後光はないと思う。そして、Metaが新製品を自前で開発してきた実績も良く見えない。
利用量が今まさに頂点、あるいは頂点に近い怒り誘発マシンが、2026年にもなお魅力的な投資対象だろうか?
悲しい話だ。Metaは、特にGoogleと比べると、エンジニアの活用という面で多くのことをうまくやってきたと思っていた。React(Facebook)とKubernetes(Google)のどちらかを選べと言われたら、いつでも前者を選ぶ。
Kubernetesはこの10年間、クラスター技術を停滞させ、小さな会社や、独占的利益を扱うには重すぎる技術やプロセスに無駄遣いできない会社向けの、より良い代替案が現れるのを妨げてきた。
誰かがIBMの古いParallel Sysplexをベースにオープンソース製品を作っていたら、はるかに良かっただろうが、そこには特許があったはずだ。今は失効しているかもしれないが。
人々がどれだけ不満を言っても、Reactは競争の激しい市場で結局トップに立った。MicrosoftのXAMLやOracleのFXMLのような、表面的には似て見えるUIオブジェクト構築システムをたくさん見てきたが、Reactの仕組みが断然いちばん単純で柔軟だ。
On Lispのアイデアを、基本的な関数型プログラミングの慣習を持つどんな言語にも適用でき、その上にごく小さなコンパイラ調整を載せるだけで自然なものにできる、という一例でもある
Reactがフロントエンドの先頭走者なのは確かそうだが、バックエンドでそれに相当するものを何だと見ているのか気になる
Reactは良い副作用かもしれないが、Metaを考えるとき最初に思い浮かぶものではまったくない
Kubernetesが業界標準のクラスターオーケストレーターになったのには理由があり、優れている
ここには、多くの人が認識していない変化があると思う。テレビ草創期に、特にテレビが非常に実験的で、標準が毎年変わっていた時代に働いていたなら、手作業でかなりのエンジニアリングをしていたか、あるいはエンジニアと非常に近く仕事をしていただろう。
今日のテレビには、もはやほとんどエンジニアリングがない。ソーシャルメディアでも同じことが起きているように見える。製品は成熟し、これから解くべきエンジニアリング上の問題はますます減っていくだろう
もちろん、それらのサイドプロジェクトがどれも煮え切らない進み方をしているのを見ると、Metaがレイオフに向かうのも不思議ではない。採用しすぎたうえに、その大勢のエンジニアをうまく使う方法を真剣に見つけられなかった