TLDR;

A General Motors demitiu cerca de 600 funcionários assalariados, equivalente a mais de 10% de seu departamento de TI, para abrir espaço para profissionais com expertise em IA. A empresa busca contratar especialistas em desenvolvimento nativo em IA, engenharia de dados e analytics, engenharia baseada em nuvem, desenvolvimento de agentes e modelos, prompt engineering e novos workflows de IA. As demissões não representam reduções permanentes totais, pois a GM continua recrutando para o departamento de TI, mas focando em habilidades avançadas de IA em vez de expertise obsoleta.

Resumo

A General Motors (GM) demitiu mais de 10% de seu departamento de TI, cerca de 600 funcionários assalariados, em uma estratégia intencional de troca de habilidades: eliminando perfis obsoletos para abrir espaço a especialistas em inteligência artificial (IA). A empresa confirmou as demissões ao TechCrunch, inicialmente reportadas pela Bloomberg, e as enquadrou como parte de uma transformação do setor de TI para posicionar a companhia no futuro, sem detalhes específicos. Nem todas as vagas foram extintas permanentemente; fontes indicam que a GM continua contratando para o departamento, priorizando competências como desenvolvimento nativo em IA, engenharia de dados e análises, engenharia baseada em nuvem, desenvolvimento de agentes e modelos, engenharia de prompts e fluxos de trabalho em IA — ou seja, profissionais que constroem sistemas de IA do zero, não apenas usuários de ferramentas. Essa é a segunda onda de cortes em colarinho branco nos últimos 18 meses, com foco em iniciativas prioritárias como IA; em agosto de 2024, por exemplo, 1.000 desenvolvedores de software foram dispensados. Mudanças incluem a chegada de Sterling Anderson como chief product officer em maio de 2025, saídas de executivos de software e contratações como Behrad Toghi (ex-Apple, líder em IA) e Rashed Haq (ex-Cruise, VP de veículos autônomos). Para o setor, isso sinaliza a adoção real de IA em empresas: reconstruir a força de trabalho do fundamento, atendendo demandas emergentes em desenvolvimento de agentes e fluxos nativos de IA. (198 palavras)