GM의 IT 부서에서 약 600명이 해고됐습니다. 전체 인원의 10% 이상입니다. 그런데 GM은 이 자리를 없앤 게 아닙니다. 다른 사람을 뽑고 있습니다.
TechCrunch가 확인한 내용에 따르면, GM은 현재 AI 네이티브 개발, 데이터 엔지니어링, 에이전트·모델 개발, 프롬프트 엔지니어링 등 AI 중심의 역할에 적합한 인재를 새로 채용 중입니다. 기존 IT 인력을 AI 도구를 쓸 줄 아는 사람으로 교체하는 게 아니라, AI 시스템 자체를 설계하고 만들 수 있는 사람으로 바꾸겠다는 뜻입니다.
출처: GM just laid off hundreds of IT workers to hire those with stronger AI skills – TechCrunch
“AI를 쓰는 것”과 “AI로 만드는 것”의 차이
GM이 이번에 찾는 사람은 AI를 업무 보조 도구로 활용하는 수준이 아닙니다. 시스템을 설계하고, 모델을 훈련하고, 파이프라인을 구축하는 역할입니다. TechCrunch 보도에 따르면, GM은 “AI를 생산성 도구로만 쓰는 사람이 아니라, AI로 처음부터 만들 수 있는 사람”을 원한다고 합니다.
GM이 공개한 채용 역량은 다음과 같습니다.
- AI 네이티브 개발 (AI를 핵심으로 설계된 시스템 구축)
- 데이터 엔지니어링 및 분석
- 클라우드 기반 엔지니어링
- 에이전트·모델 개발
- 프롬프트 엔지니어링 및 새로운 AI 워크플로우
이 목록을 보면 GM이 기대하는 건 AI를 가져다 쓰는 것이 아니라, AI가 중심이 된 새로운 기술 스택 자체를 만드는 조직이라는 걸 알 수 있습니다.
18개월간 이어진 조직 재편
이번 해고는 갑자기 일어난 일이 아닙니다. GM은 지난 18개월 동안 여러 차례 소프트웨어·IT 인력을 조정해 왔습니다. 2024년 8월에도 소프트웨어 직원 약 1,000명을 감원했고, 2025년 5월에는 자율주행 트럭 스타트업 Aurora의 공동 창업자 출신인 Sterling Anderson을 최고제품책임자(CPO)로 영입했습니다.
그 이후 소프트웨어팀의 고위 임원 3명이 빠져나갔고, GM은 Apple 출신 AI 리드와 Cruise 출신 자율주행 부사장을 새로 합류시켰습니다. 리더십 교체와 팀 재구성이 동시에 일어나고 있는 셈입니다.
“AI를 쓴다”와 “AI로 만든다” 사이의 거리
GM의 사례는 대기업에서 AI 전환이 실제로 어떤 모습인지를 보여줍니다. AI 도구를 사 와서 기존 팀에 얹는 방식이 아닙니다. 누가 조직 안에 있어야 하는지 자체를 다시 정의하는 과정입니다.
GM이 찾는 역량들, 즉 에이전트 개발, 모델 엔지니어링, AI 네이티브 워크플로우는 지금 대형 기업들이 가장 수요가 높은 기술 영역이기도 합니다. “AI를 쓸 줄 안다”와 “AI 시스템을 만들 수 있다” 사이의 간격이 실제 고용 시장에서 이렇게 가시화되고 있습니다.
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