General Motors ha puesto en marcha una nueva reestructuración interna que refleja cómo la inteligencia artificial está cambiando las prioridades de contratación en las grandes empresas tecnológicas e industriales. El fabricante estadounidense ha recortado más del 10% de su departamento de tecnologías de la información, una decisión que afecta a unos 600 empleados asalariados y que forma parte de un movimiento más amplio para reforzar áreas vinculadas a la IA.
La decisión no llega en un momento aislado. Durante los últimos meses, muchas compañías han empezado a revisar qué perfiles necesitan realmente para competir en una etapa marcada por los modelos generativos, la automatización avanzada y el desarrollo de agentes inteligentes. En el caso de GM, el ajuste deja claro que el objetivo no es únicamente ahorrar costes.
GM cambia perfiles tradicionales por especialistas en IA
La compañía mantiene abierta la contratación en su división tecnológica, aunque con un enfoque muy distinto al de hace apenas dos años. Ahora busca profesionales especializados en desarrollo de inteligencia artificial, ingeniería de datos, cloud computing, creación de agentes autónomos y entrenamiento de modelos.
La diferencia es importante. GM no quiere únicamente trabajadores capaces de usar herramientas de IA para escribir código más rápido o automatizar tareas repetitivas. La prioridad pasa por incorporar talento que pueda construir sistemas desde cero, diseñar infraestructuras y desarrollar modelos capaces de integrarse directamente en procesos industriales y operativos.
Ese cambio de enfoque ya se está viendo en muchas empresas. Antes, un departamento de IT podía centrarse en mantenimiento de sistemas, soporte interno o desarrollo corporativo tradicional. Ahora aparecen necesidades nuevas: arquitecturas para IA generativa, pipelines de datos o flujos automatizados que conectan software, producción y análisis en tiempo real.
La inteligencia artificial gana peso dentro de la estrategia de General Motors
El recorte forma parte de una reorganización más amplia iniciada hace más de un año. Durante los últimos 18 meses, General Motors ha realizado varios ajustes en áreas administrativas y tecnológicas mientras concentra recursos en negocios considerados estratégicos.
En agosto de 2024, la compañía ya había eliminado cerca de 1.000 puestos relacionados con software. Desde entonces, la estructura tecnológica interna ha seguido evolucionando hacia una organización más centralizada y enfocada en IA.
Un punto de inflexión llegó en mayo de 2025 con la incorporación de Sterling Anderson como director de producto. Anderson es conocido por haber cofundado la startup de camiones autónomos Aurora y por su experiencia en conducción autónoma. Desde su llegada, GM ha impulsado una integración más estrecha entre sus diferentes divisiones tecnológicas.
La compañía también ha vivido movimientos relevantes en puestos directivos. En noviembre abandonaron la empresa Baris Cetinok, responsable de gestión de producto de software y servicios; Dave Richardson, líder de ingeniería de software y servicios; y Barak Turovsky, que había ejercido como director de inteligencia artificial de GM tras su paso por Cisco.
Nuevos fichajes para impulsar la nueva etapa tecnológica
Tras esas salidas, General Motors ha reforzado su equipo con perfiles muy ligados al desarrollo de inteligencia artificial y conducción autónoma. En octubre, la empresa contrató a Behrad Toghi, procedente de Apple, para liderar iniciativas relacionadas con IA.
También incorporó a Rashed Haq como vicepresidente de vehículos autónomos. Haq había trabajado durante cinco años en Cruise, la compañía de conducción autónoma adquirida y posteriormente cerrada por GM, donde dirigió proyectos de IA y robótica.
Estos fichajes ayudan a entender hacia dónde quiere avanzar la compañía. El foco ya no está solo en fabricar coches conectados o añadir nuevas funciones digitales al vehículo. La apuesta apunta a construir una estructura tecnológica mucho más dependiente de sistemas inteligentes, automatización avanzada y software desarrollado específicamente para IA.
Un mensaje que va más allá del sector del automóvil
El movimiento de GM también refleja un fenómeno que empieza a extenderse en grandes corporaciones: la adopción de inteligencia artificial no siempre implica sumar herramientas sobre equipos existentes. En muchos casos, supone redefinir departamentos completos, sustituir perfiles y reorganizar funciones alrededor de nuevas capacidades técnicas.
Para miles de profesionales tecnológicos, la señal es evidente. Las empresas están desplazando la demanda hacia especialistas capaces de desarrollar modelos, agentes y flujos de trabajo nativos de IA. Saber utilizar herramientas de inteligencia artificial puede ayudar, pero cada vez pesa más la capacidad de construir la tecnología desde dentro. El cambio ya está ocurriendo. Y General Motors acaba de convertir esa transformación en una decisión directa de plantilla.
