Coinbase taglia il 14% del personale mentre Armstrong punta forte sui pod di IA

Coinbase taglia il 14% del personale mentre Armstrong punta forte sui pod di IA

Coinbase (COIN) taglierà circa il 14% della sua forza lavoro mentre il CEO Brian Armstrong si muove per rebuild the exchange around artificial intelligence e una struttura di gestione più piatta.

Annuncio dei licenziamenti di Coinbase

Armstrong ha disclosed i tagli in un'email interna condivisa pubblicamente lunedì, presentando la riduzione come una risposta alla volatilità del mercato crypto e alla rapida diffusione degli strumenti di IA tra i team di ingegneria.

Il CEO ha affermato che l'azienda è «ben capitalizzata» con entrate diversificate, ma ha sostenuto che un mercato ribassista richiede immediati aggiustamenti dei costi. Ha indicato le stablecoin, i mercati delle previsioni e la tokenizzazione come la prossima ondata di adozione che Coinbase intende intercettare.

Il personale interessato perderà immediatamente l'accesso ai sistemi. I dipendenti statunitensi ricevono almeno 16 settimane di stipendio base più due settimane per ogni anno di lavoro, il prossimo periodo di maturazione delle azioni e sei mesi di copertura COBRA. I lavoratori con visti ottengono ulteriore supporto alla transizione e il personale internazionale riceve pacchetti comparabili.

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Strategia IA di Armstrong

Armstrong ha detto al personale che l'azienda appiattirà la sua gerarchia a non più di cinque livelli sotto il CEO e il COO, con alcuni leader che gestiranno 15 o più riporti diretti.

I manager puri saranno eliminati gradualmente. Ogni leader dovrà anche lavorare come contributore individuale, un modello che Armstrong ha descritto come player-coach. L'azienda prevede di costruire «pod nativi IA», inclusi team sperimentali composti da una sola persona che combinano ruoli di ingegneria, design e prodotto.

Armstrong ha portato avanti con costanza un'agenda IA-first in Coinbase. Nel febbraio 2025 ha ordinato a tutti gli ingegneri di adottare strumenti di programmazione basati su IA o affrontare una revisione, e ha ripetutamente affermato che piccoli team ad alta contestualizzazione ora consegnano lavoro che in precedenza richiedeva interi dipartimenti.

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