Snap zwalnia 16% pracowników dla zyskowności i rozwoju AI

Snap zwalnia 16% pracowników dla zyskowności i rozwoju AI

Firma Snap Inc. ogłosiła zwolnienie około tysiąca etatowych pracowników w celu optymalizacji swoich procesów. To stanowi prawie 16% całkowitej liczby pracowników firmy na całym świecie.

CEO firmy, Evan Spiegel, zainicjował tę falę zwolnień jako część globalnej strategii mającej na celu obniżenie kosztów finansowych i osiągnięcie stabilnego poziomu rentowności. Oprócz bezpośredniej redukcji zatrudnienia firma także anulowała ponad trzysta otwartych pozycji.

Jesienią ubiegłego roku opisywałem sytuację w Snap jako punkt zwrotny, wymagający nowego, szybszego i bardziej efektywnego sposobu działania przy jednoczesnym przejściu do zyskownego wzrostu.

Spiegel napisał w notatce służbowej.

W ciągu ostatnich kilku miesięcy kierownictwo przeanalizowało procesy niezbędne do lepszej obsługi klientów i dokonało wyboru priorytetów inwestycyjnych, które najprawdopodobniej przyniosą długoterminową wartość. Wielu pracownikom w dniu ogłoszenia polecono pracować zdalnie, podczas gdy firma rozsyłała odpowiednie powiadomienia.

Na szczególną uwagę zasługuje bezpośrednie odniesienie do gwałtownego rozwoju technologii sztucznej inteligencji jako jednego z czynników zwolnień. Według dyrektora generalnego, wdrożenie najnowszych narzędzi pozwala obecnym zespołom na automatyzację procesów.

Chociaż te zmiany są konieczne dla realizacji długofalowego potencjału Snap, wierzymy, że dynamiczny rozwój sztucznej inteligencji pozwoli naszym zespołom zredukować ilość rutynowej pracy, zwiększyć tempo oraz lepiej wspierać naszą społeczność, partnerów i reklamodawców.

zaznaczył szef firmy.

Te działania pozwolą Snapowi obniżyć roczne koszty o ponad 500 milionów dolarów jeszcze przed rozpoczęciem drugiej połowy bieżącego roku. Rynek zareagował na te wieści pozytywnie. Bezpośrednio po otwarciu notowań w Nowym Jorku akcje firmy wzrosły o prawie 8,9%. Przyczyniły się do tego także zaktualizowane dane dla inwestorów, zgodnie z którymi ogólny przychód firmy w pierwszym kwartale wzrósł o 12%.

Pomimo krótkotrwałego wzrostu na giełdzie, od początku roku akcje Snap straciły prawie 31% swojej wartości.

Znaczący wpływ na decyzję o zwolnieniach mógł mieć również zewnętrzny nacisk ze strony inwestorów. Zaledwie kilka tygodni przed redukcją zatrudnienia fundusz inwestycyjny Irenic Capital Management nabył udziały w firmie i zaczął domagać się stanowczych kroków.

„Podobnie jak wielu waszych konkurentów, zatrudniliście zbyt wielu pracowników”, napisał przedstawiciel funduszu w liście, dodając od razu, że w przeciwieństwie do konkurentów Snap nie skorygował kursu.

Zarząd oczywiście oficjalnie nie potwierdza związku między żądaniami Irenic a obecnymi zwolnieniami, ale ostatecznie kto powie całą prawdę.

Obecna sytuacja w Snap nie różni się znacząco od ogólnej sytuacji na rynku. Główny konkurent firmy, Meta, również regularnie przeprowadza czystki wśród swoich pracowników. Masowe zwolnienia mają także miejsce w Oracle, Atlassian, Amazonie, Block oraz u innych technologicznych gigantów.

Avatar
Maj 19

Xiaomi zainwestuje 7 mld dolarów w rozwój własnych chipów do 2035 roku

Xiaomi ogłosiło, że w ciągu najbliższych dziesięciu lat planuje zainwestować co najmniej 50 miliardów juanów (około 6,9 miliarda dolarów) w rozwój własnych mobilnych procesorów. Informację potwierdził współzałożyciel firmy Lei Jun w poście na platformie Weibo, na który powołuje się Bloomberg.
0
Wrz 4, 2023

Co jest nie tak z metodą Scrum?

Amerykański programista ML Santiago Valdarrama skrytykował metodę Scrum jako utrudniającą pracę zespołom programistycznym.
0
Kwi 18

OpenAI uruchamia Flex – tańszy tryb API w zamian za wolniejsze działanie

OpenAI zaprezentowało nową opcję korzystania z modeli sztucznej inteligencji, która pozwala obniżyć koszty obsługi zadań asynchronicznych i testowych. Tryb Flex, dostępny w wersji beta, zapewnia niższe opłaty za przetwarzanie, oferując jednak wolniejszy czas odpowiedzi oraz ryzyko czasowej niedostępności zasobów. Rozwiązanie jest skierowane do projektów, które nie wymagają natychmiastowych rezultatów, np. podczas ewaluacji modeli czy wzbogacania zbiorów danych.
0

Ta strona używa plików cookie, aby zapewnić Ci lepsze wrażenia podczas przeglądania.

Dowiedz się więcej o tym, jak używamy plików cookie i jak zmienić preferencje dotyczące plików cookie w naszej Polityka plików cookie.

Zmień ustawienia
Zapisz Akceptuj wszystkie cookies