Meta में फिर से बड़ी छंटनी, कैलिफोर्निया में लगभग 200 कर्मचारियों की नौकरी गई

2026 में Meta ने फिर से कर्मचारियों की छंटनी (Layoffs) की है। इस बार कैलिफोर्निया में करीब 200 लोगों की नौकरी गई है। रिपोर्ट्स के मुताबिक, ये बदलाव Burlingame और Sunnyvale जैसे इलाकों की टीमों को प्रभावित करेगा और मई के अंत तक पूरा हो जाएगा। यह पहली बार नहीं है, 2026 में पहले भी कंपनी ने भर्ती, सेल्स और ऑपरेशन टीमों में कई लोगों को निकाला था। Meta के Reality Labs डिवीजन (जहां VR/AR पर काम होता है) में भी छंटनी की खबर आई थी। और पढें: Meta का बड़ा फैसला, 8000 लोगों की नौकरियों पर खतरा, जानें क्या है वजह

क्यों Meta कर रहा है इतनी बड़ी छंटनी?

Meta द्वारा की जा रही इन छंटनी का बड़ा कारण कंपनी के अंदर काम करने के तरीके में बदलाव है। Meta अब AI पर अधिक ध्यान दे रहा है और इसी वजह से टीमों में बदलाव किया जा रहा है। CEO Mark Zuckerberg ने पहले ही संकेत दिया था कि भविष्य में काम करने के तरीके में AI की भूमिका बहुत बड़ी होगी। कंपनी इस साल AI में भारी निवेश करने वाली है, जिसमें डेटा सेंटर और इंफ्रास्ट्रक्चर पर खर्च शामिल है। इस बदलाव से साफ है कि जहां कुछ पद घट रहे हैं, वहीं कंपनी अपने संसाधनों को AI और नई टेक्नोलॉजी में लगा रही है। और पढें: Snapchat Layoffs 2026: 1000 कर्मचारियों की नौकरियां खतरे में, जानें क्या हो सकती है वजह

क्या Meta अभी भी नए कर्मचारियों को हायर कर रहा है?

Meta ने पूरी तरह से भर्ती (Hiring) बंद नहीं की है। कंपनी अभी भी इंजीनियरिंग और AI जैसे कामों के लिए नए लोगों को नौकरी दे रही है। जिन कर्मचारियों की नौकरी जा रही है, उनमें से कुछ को कंपनी के अंदर ही दूसरी नौकरी (नई भूमिका) देने की कोशिश की जा रही है लेकिन हर किसी के लिए ऐसा मौका मिलना आसान नहीं है, खासकर तब जब उन्हें दूसरी जगह (लोकेशन) पर जाना पड़े। Meta सिर्फ लोगों को निकाल ही नहीं रहा, बल्कि कुछ कर्मचारियों को उनकी स्किल के हिसाब से नई नौकरी का मौका भी दे रहा है।

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क्या और भी कंपनियां लोगों को निकाल रही हैं?

यह बदलाव सिर्फ Meta तक ही सीमित नहीं है, बल्कि पूरी टेक इंडस्ट्री में ऐसा हो रहा है। पिछले कुछ सालों में कई कंपनियों ने बड़ी संख्या में कर्मचारियों को निकाला है, लेकिन साथ ही AI और नई टेक्नोलॉजी से जुड़े कामों में नए लोगों को रखा भी है। अब कंपनियां बड़ी टीमों की बजाय छोटी और स्मार्ट टीम बनाना चाहती हैं, जहां मशीन और ऑटोमेशन ज्यादा काम कर सके। आने वाले समय में ऐसे काम खतरे में हो सकते हैं जो बार-बार एक जैसे किए जाते हैं।