General Motors zwolnił ponad 10 procent swojego działu IT, czyli mniej więcej 600 osób. To nie jest klasyczne cięcie etatów dla oszczędności, tylko wymiana kompetencji jeden do jednego: stare role wychodzą, miejsca po nich mają zająć specjaliści od sztucznej inteligencji.
Kluczowe fakty:
- General Motors zwolnił około 600 pracowników działu IT, ale jednocześnie rekrutuje specjalistów od AI-native development, inżynierii danych i budowy agentów AI. To nie klasyczna redukcja kosztów, lecz chirurgiczna wymiana kompetencji.
- Decyzja jest częścią szerszej restrukturyzacji rozpoczętej przez nowego chief product officer Sterlinga Andersona, która doprowadziła do odejścia trzech top menedżerów odpowiedzialnych za oprogramowanie w listopadzie 2025 roku.
- GM systematycznie redukuje etaty białych kołnierzyków od półtora roku – wcześniej zwolnił około tysiąca pracowników software w sierpniu 2024 i ponad 200 osób w październiku 2025 roku.
O sprawie poinformował jako pierwszy Bloomberg, a potwierdziły ją kolejno TechCrunch, CNBC i Detroit News. Skala mieści się w przedziale 500 do 600 pracowników na pełnych etatach, a fala zwolnień ruszyła w poniedziałek rano. Najwięcej osób tracą hub GM w Austin w Teksasie oraz ośrodek techniczny w Warren w stanie Michigan.
To nie jest zwykła redukcja, to chirurgiczna wymiana kompetencji
W oficjalnym komunikacie spółka napisała krótko: „GM is transforming its Information Technology organization to better position the company for the future” / „GM przekształca swoją organizację IT, aby lepiej przygotować firmę na przyszłość”. Brzmi to jak korporacyjny banał, ale za tą formułką stoi coś znacznie konkretniejszego.
Rozmówca zbliżony do sprawy, na którego powołuje się TechCrunch, mówi wprost: część zwolnionych stanowisk wcale nie znika. Spółka dalej rekrutuje w IT, tylko że szuka zupełnie innych ludzi. Lista pożądanych kompetencji jest dość jasna i mówi sama za siebie:
- AI-native development (czyli projektowanie systemów od podstaw z AI jako rdzeniem, a nie jako dodatkiem)
- inżynieria danych i analityka
- inżynieria chmurowa
- budowa agentów i modeli
- prompt engineering oraz projektowanie nowych przepływów pracy opartych na AI
Mówiąc po ludzku: GM nie potrzebuje już ludzi, którzy umieją obsługiwać AI jako narzędzie pomagające w pracy. Szuka osób, które potrafią budować architekturę z AI w środku. To zupełnie inny zawód.
Tę sytuację warto przeczytać uważnie, bo jest w niej coś więcej niż kolejny nagłówek „AI zabiera pracę”. GM nie likwiduje 600 etatów dla samej redukcji kosztów. Firma deklaruje, że nadal zatrudnia, tylko zmienia profil kompetencji. To brutalne, ale uczciwe komunikacyjnie. Z drugiej strony pojawia się pytanie, na które żadna spółka publicznie nie odpowie: ile z tych zwolnionych osób faktycznie ma szansę przekwalifikować się w realnym czasie? Sześć miesięcy? Rok? Dla wielu z nich to wyrok zawodowy, bo rynek AI nie czeka, a doświadczenie w klasycznym IT korporacyjnym nie konwertuje się magicznie na umiejętność trenowania modeli. Boli mnie też inna rzecz. Sam Abuelsamid z Telemetry Agency zauważył, że tego typu cięcia świetnie wyglądają na Wall Street, ale w praktyce firmy często wracają po zwolnionych ludzi, bo AI nie działa tak, jak obiecywały slajdy. Pytanie więc, czy GM rozegra to mądrze, czy za dwa lata będzie tłumaczył akcjonariuszom, dlaczego trzeba dopłacić do projektu, który miał ciąć koszty. Z perspektywy AIPORT.pl widzę w tym sygnał, który trzeba odczytać szerzej. Polskie firmy, które dzisiaj patrzą na AI jak na narzędzie do generowania maili, za chwilę będą stać przed takim samym dylematem co GM. Tylko że w mniejszej skali i bez budżetu na pomyłki. Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Prawie co drugi pracownik w Polsce używa AI za plecami swojego szefa. 71% polskich pracowników oszczędza dzięki AI od pół godziny do ponad dwóch godzin dziennie …
Co stoi za tą decyzją? Personalna rewolucja na szczycie technologii GM
Trudno zrozumieć skalę tej zmiany bez kontekstu kadrowego. W maju 2025 roku GM zatrudnił Sterlinga Andersona, współzałożyciela Aurory (autonomiczne ciężarówki) i weterana branży pojazdów autonomicznych, na nowo utworzone stanowisko chief product officer. Anderson od razu zaczął konsolidować rozproszone obszary technologiczne firmy w jedną strukturę.
Konsekwencje były gwałtowne. W listopadzie 2025 roku z GM odeszła trójka top menedżerów odpowiedzialnych za oprogramowanie: Baris Cetinok (senior vice president od produktu w obszarze software i usług), Dave Richardson (senior vice president od inżynierii oprogramowania) oraz Barak Turovsky, były wiceprezes Cisco, który spędził w GM jako chief AI officer zaledwie dziewięć miesięcy.
Na ich miejsce przyszli inni. Behrad Toghi, wcześniej Apple, dołączył w październiku jako AI lead. Rashed Haq, który przez pięć lat kierował AI i robotyką w Cruise (firmie autonomicznej kupionej i ostatecznie zamkniętej przez GM), objął funkcję vice president of autonomous vehicles.
Innymi słowy: wymiana kompetencji w IT nie spadła z nieba. To finał procesu, który trwa od roku.
Szerszy kontekst, czyli dlaczego to nie pierwsza taka fala
GM tnie etaty białych kołnierzyków seryjnie od półtora roku. W sierpniu 2024 firma zwolniła około tysiąca pracowników software. W październiku 2025 odeszło ponad 200 osób, głównie w Warren Technical Center. W marcu tego roku 1300 osób trafiło na czasowe zwolnienia w fabryce Factory Zero.
To wszystko dzieje się w kontekście, w którym CEO Mary Barra od dawna powtarza, że GM ma być nie tylko producentem aut, ale firmą software, subskrypcji, EV i technologii autonomicznych. Problem w tym, że cały cykl inwestycyjny w EV stał się trudniejszy do uzasadnienia ekonomicznie. Wysokie stopy procentowe, nierówny popyt na elektryki, tańsze chińskie samochody, taryfy. Branża jest pod presją i szuka nowego balansu.
Głos rozsądku, który warto usłyszeć
Sam Abuelsamid z firmy Telemetry Agency rzucił w rozmowie z Detroit News bardzo trzeźwą uwagę. Cięcia działają na Wall Street, ale w dłuższej perspektywie generują koszty: „They realize the challenges with working with this stuff. It doesn’t always work the way they expect it to, so they have to hire people back, or they have to have people that are double checking the work that AI is doing” / „Firmy odkrywają, jak trudno z tym pracować. To nie zawsze działa tak, jak oczekują, więc albo muszą zatrudniać ludzi z powrotem, albo potrzebują osób, które sprawdzają to, co robi AI”.
To jest ta druga strona medalu, której narracja korporacyjna nie pokazuje.
Co to oznacza dla rynku
Restrukturyzacja w GM to ważny sygnał dla całego sektora enterprise. Adopcja AI w dużych korporacjach przestaje być dokładaniem narzędzi na wierzch istniejących zespołów. Coraz częściej oznacza świadome przebudowywanie struktury kompetencji od podstaw. Konkretne role, których GM teraz szuka, czyli agent development, model engineering, AI-native workflows, dokładnie pokazują, w którą stronę idzie popyt na talenty w największych firmach.
Dla pracowników IT, którzy przez dwadzieścia lat budowali kariery w klasycznej korporacyjnej infrastrukturze, to twarde zderzenie z rzeczywistością. Dla ludzi z umiejętnościami AI-native to z kolei moment, w którym ich kompetencje stają się walutą.
Pytanie, które zostaje otwarte: czy korporacje takie jak GM faktycznie potrafią zaprojektować tę transformację mądrze, czy za dwa lata będą się tłumaczyć z błędnych decyzji? Odpowiedź poznamy szybciej, niż się wydaje.
