GM licenzia 600 lavoratori IT in uno scambio di competenze AI mentre il produttore di automobili si sposta verso veicoli definiti dal software

      TL;DRGeneral Motors sta licenziando da 500 a 600 lavoratori IT e assumendo ingegneri nativi dell'IA in uno scambio di competenze che riflette il ritiro dell'automobilistica dalle auto elettriche e dai robotaxi e il suo spostamento verso veicoli definiti dal software alimentati da Google Gemini e Nvidia Drive Thor.

      General Motors sta licenziando da 500 a 600 lavoratori IT stipendiati e sostituendoli con ingegneri che sanno come costruire sistemi di IA. I tagli, concentrati ad Austin, Texas, e Warren, Michigan, rappresentano oltre il 10% del dipartimento IT di GM. L'azienda non sta riducendo il personale per risparmiare sui costi. Sta eseguendo quello che equivale a uno scambio di competenze: liberarsi di lavoratori la cui esperienza non si adatta più e assumere ingegneri dei dati, specialisti di prompt e sviluppatori nativi dell'IA al loro posto. Le azioni di GM sono scese del quattro per cento dopo l'annuncio.

      La ristrutturazione è ristretta. Colpisce un dipartimento in un'azienda che impiega circa 163.000 persone. Ma la sua importanza va oltre i numeri perché illustra come si presenta l'adozione dell'IA aziendale nella pratica in un'azienda industriale di 118 anni. GM non sta aggiungendo strumenti di IA alla sua forza lavoro esistente. Sta deliberatamente ricostruendo la forza lavoro da zero, ruolo per ruolo, per soddisfare le esigenze tecniche di una strategia di prodotto che è cambiata drasticamente negli ultimi 18 mesi.

      La strategia

      GM ha scommesso su tre futuri tecnologici: veicoli elettrici, guida autonoma e veicoli definiti dal software. Ora si sta ritirando da due e raddoppiando sul terzo.

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      Il ritiro dalla guida autonoma è avvenuto prima. Nel dicembre 2024, GM ha chiuso le operazioni di robotaxi di Cruise dopo anni di investimenti e una serie di incidenti di sicurezza. Ha assorbito il team tecnico di Cruise nella propria divisione veicoli autonomi di GM e ha reindirizzato lo sforzo verso veicoli personali piuttosto che verso il ride-hailing. Quasi il 90% del codice per il software di guida autonoma di GM è ora scritto da IA, una cifra che sarebbe stata impensabile due anni fa e che spiega in parte perché l'azienda ha bisogno di meno lavoratori IT legacy e più ingegneri in grado di gestire il codice generato dall'IA su larga scala.

      La strategia del veicolo definito dal software è ciò che rimane. GM sta integrando l'IA conversazionale Gemini di Google nei suoi veicoli a partire da quest'anno. Ha stipulato un contratto con Nvidia per sostituire l'attuale piattaforma Qualcomm Snapdragon con il sistema Drive Thor di Nvidia, che debutterà nel 2028 alimentando un'intera nuova architettura elettrica ed elettronica progettata per veicoli "software-first". L'azienda ha assunto Behrad Toghi da Apple come responsabile dell'IA e Rashed Haq, ex Cruise, come vicepresidente dei veicoli autonomi.

      I guadagni

      I licenziamenti IT arrivano dopo un forte primo trimestre. GM ha riportato 43,6 miliardi di dollari di ricavi, sostanzialmente invariati rispetto all'anno precedente. L'EBIT rettificato è stato di 4,3 miliardi di dollari, in aumento del 22%. Gli utili per azione rettificati sono stati di 3,70 dollari, superando le stime di Wall Street del 40%. L'utile netto è stato di 2,6 miliardi di dollari.

      Il trimestre ha incluso un beneficio di 500 milioni di dollari da una decisione della Corte Suprema degli Stati Uniti che ha annullato e rimborsato alcune tasse doganali pagate sotto le politiche commerciali dell'amministrazione Trump. GM ha aumentato la sua guida sugli utili rettificati per l'intero anno 2026 di 500 milioni di dollari a 13,5-15,5 miliardi, riflettendo il rimborso delle tasse. Ha anche registrato 1,1 miliardi di dollari in oneri speciali relativi al ritiro dai veicoli elettrici, con il 90% delle richieste di fornitori attese ora registrate e la maggior parte dei flussi di cassa previsti per concludersi quest'anno.

      L'azienda è redditizia, sta crescendo in termini di utili e generando un forte flusso di cassa dalla sua attività di camion e SUV in Nord America, che rappresenta la stragrande maggioranza del suo reddito operativo. La ristrutturazione IT non è un segnale di crisi. È un'azienda che può permettersi di ricostruire la propria forza lavoro tecnologica scegliendo di farlo mentre il core business è sano.

      Il modello di scambio di competenze presuppone che i lavoratori assunti siano disponibili, che possano essere integrati nella cultura di un'azienda manifatturiera di 118 anni e che i sistemi di IA che stanno costruendo forniranno i guadagni di produttività che giustificano la disruption. Nessuna di queste assunzioni è garantita. I mercati del talento in cybersecurity, ingegneria del software e IA sono tra i più competitivi al mondo. GM sta competendo per gli stessi lavoratori di Google, Nvidia, Apple e di ogni altra azienda che sta eseguendo lo stesso pivot. Un produttore di automobili a Warren, Michigan, non è la scelta ovvia per un ingegnere di machine learning che sceglie tra le offerte.

      La posizione

      L'argomento che la capacità dell'IA di sostituire posti di lavoro non dovrebbe essere ostentata cattura la tensione nell'annuncio di GM. L'azienda non sta nascondendo il fatto che sta sostituendo lavoratori con quelli con competenze in IA. Lo sta presentando come una strategia. I licenziamenti IT sono inquadrati come un aggiornamento, non come una riduzione. Il linguaggio di trasformazione, ottimizzazione e allineamento delle competenze è progettato per distinguere questo da un taglio dei costi.

      Ma i lavoratori licenziati ad Austin e Warren non stanno venendo trasformati. Stanno venendo sostituiti. La distinzione tra un taglio dei costi e uno scambio di competenze è importante per investitori ed esecutivi. Non importa per la persona che ha appena perso il lavoro perché l'azienda ha deciso che ha bisogno di un diverso tipo di ingegnere. GM è un'azienda redditizia che ha registrato un utile superiore del 40%, ha aumentato la sua guida e poi ha annunciato di licenziare 600 persone perché le loro competenze sono quelle sbagliate per un mondo in cui il 90% del codice di guida autonoma è scritto da IA. La strategia potrebbe essere corretta. L'esecuzione potrebbe funzionare. La questione della forza lavoro, cosa succede ai lavoratori le cui competenze erano giuste fino a quando l'azienda non ha deciso che non lo erano, è quella a cui nessun memo di ristrutturazione risponde.