Goldman Sachs si sta spingendo sempre più verso l’uso reale dell’intelligenza artificiale all’interno delle sue operazioni, passando a sistemi in grado di svolgere autonomamente compiti complessi. La banca di Wall Street sta lavorando con la startup di intelligenza artificiale Anthropic per creare agenti di intelligenza artificiale autonomi basati sul modello Claude di Anthropic in grado di gestire lavori che prima richiedevano grandi team di persone. Il responsabile delle informazioni della banca afferma che la tecnologia ha sorpreso il personale per le sue potenzialità.
Molte aziende utilizzano l’intelligenza artificiale per attività come aiutare i dipendenti a redigere testi o analizzare le tendenze. Ma Goldman Sachs sta testando sistemi di intelligenza artificiale che rientrano in quello che i banchieri chiamano lavoro di back-office – funzioni come la contabilità, i controlli di conformità e l’onboarding di nuovi clienti – aree considerate troppo complesse per l’automazione. Tali lavori implicano molte regole, dati e revisioni dettagliate e hanno resistito alla piena automazione.
Spostamento degli agenti IA in operazioni ad alto contenuto di processi
La partnership con Anthropic è in corso da circa sei mesi, con gli ingegneri della startup AI integrati direttamente con i team di Goldman Sachs per costruire questi agenti fianco a fianco con il personale interno, secondo un rapporto basato su un’intervista con il CIO della banca. Il lavoro si è concentrato su aree in cui l’automazione potrebbe ridurre il tempo necessario per completare attività ripetitive e ad alto contenuto di dati.
Marco Argenti, chief information officer di Goldman, ha descritto i sistemi di intelligenza artificiale come un nuovo tipo di assistente digitale. “Consideratelo come un collaboratore digitale per molte delle professioni dell’azienda che sono scalabili, complesse e ad alta intensità di processo”, ha detto CNBC. Nei primi test, la capacità di ragionare attraverso un lavoro in più fasi e di applicare la logica ad aree complesse come la contabilità e la conformità era qualcosa che la banca non si aspettava dal modello.
Goldman Sachs è stata tra le banche più attive nel testare gli strumenti di intelligenza artificiale negli ultimi anni. Prima di questo annuncio, l’azienda ha implementato strumenti interni per aiutare gli ingegneri a scrivere ed eseguire il debug del codice. Ma il cambiamento ora va verso sistemi in grado di svolgere il lavoro tradizionalmente svolto dai contabili e dai team di conformità. Ciò evidenzia come le organizzazioni stiano cercando di trovare usi aziendali concreti per l’intelligenza artificiale oltre le aspettative.
Flussi di lavoro più veloci, rimane la supervisione umana
Gli agenti si basano sul modello Claude Opus 4.6 di Anthropic, che è stato creato per gestire documenti lunghi e ragionamenti complessi. I test di Goldman hanno dimostrato che tali sistemi possono ridurre il tempo necessario per attività quali l’onboarding dei clienti, la riconciliazione commerciale e la revisione dei documenti. Sebbene la banca non abbia condiviso numeri specifici sulla performance, persone che hanno familiarità con la questione hanno detto ai notiziari che il lavoro che una volta richiedeva una grande quantità di lavoro umano ora può essere svolto in molto meno tempo.
Argenti ha affermato che l’implementazione non riguarda la sostituzione dei lavoratori umani, almeno non in questa fase. Secondo quanto riferito, la banca considera gli agenti come uno strumento per aiutare il personale esistente a gestire orari fitti e a svolgere elevati volumi di lavoro. In aree come la conformità e la contabilità, i lavori possono comportare passaggi ripetitivi e basati su regole. L’intelligenza artificiale libera gli analisti da questa ripetizione in modo che possano concentrarsi su un lavoro di giudizio di valore più elevato.
I mercati hanno già reagito all’idea che le grandi istituzioni si stiano muovendo verso una maggiore automazione basata sull’intelligenza artificiale. Negli ultimi giorni, una svendita di titoli di software aziendale ha spazzato via miliardi di valore poiché alcuni investitori temevano che strumenti come gli agenti autonomi potessero accelerare il declino del software aziendale tradizionale che ha dominato l’IT aziendale per anni.
L’adozione dell’intelligenza artificiale incontra la realtà della governance
Gli osservatori del settore vedono la mossa di Goldman come parte di una tendenza più ampia. Ad esempio, alcune aziende stanno sperimentando strumenti per leggere grandi quantità di dati, interpretare molteplici fonti di informazione e redigere analisi di investimento. Questi passaggi mostrano che l’IA sta facendo il salto da progetti isolati al lavoro operativo. Eppure la tecnologia solleva interrogativi sulla supervisione e sulla fiducia. I sistemi di intelligenza artificiale che interpretano le regole finanziarie e gli standard di conformità devono essere monitorati attentamente per evitare errori che potrebbero avere conseguenze normative o finanziarie. Ecco perché molte istituzioni trattano questi sistemi come aiutanti che vengono esaminati da esperti umani finché non maturano.
Goldman Sachs sta iniziando con funzioni operative che tradizionalmente hanno resistito all’automazione perché comportano molti dati e passaggi formali. La banca non ha detto quando prevede l’implementazione degli agenti nelle sue operazioni, ma i dirigenti hanno suggerito che i test iniziali sono stati sufficientemente promettenti da supportare un’ulteriore implementazione.
Il contesto più ampio del settore mostra che anche altre banche e società finanziarie esplorano casi d’uso simili. Alcune hanno già investito molto nell’infrastruttura dell’intelligenza artificiale e i rapporti indicano che le principali aziende stanno pianificando di utilizzare l’intelligenza artificiale per ridurre i costi, accelerare i flussi di lavoro e migliorare la gestione del rischio. Tuttavia, molti rimangono cauti nell’inserire l’intelligenza artificiale in funzioni rivolte ai clienti o regolamentate.
La spinta di Goldman verso agenti IA autonomi è un esempio di come le grandi aziende stanno rimodellando le operazioni interne utilizzando l’ultima generazione di modelli IA. Se i sistemi fossero in grado di gestire compiti complessi in modo affidabile, le organizzazioni potrebbero vedere cambiamenti reali nel modo in cui il lavoro viene svolto, in particolare nelle funzioni di back-office dove il volume e la ripetizione mantengono i costi elevati e l’innovazione lenta.
(Foto di Louis Droege)
Vedi anche: Intuit, Uber e State Farm sperimentano gli agenti IA all’interno dei flussi di lavoro aziendali
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
