Sztuczna inteligencja ma fundamentalnie przekształcić branżę finansową, nie poprzez masową automatyzację miejsc pracy, ale poprzez wzmocnienie ludzkich możliwości i przedefiniowanie ścieżek kariery. Ten transformacyjny potencjał jest aktywnie badany przez wiodące instytucje, takie jak Goldman Sachs, gdzie znaczące inwestycje w talenty inżynierskie są obecnie wykorzystywane do wykorzystania mocy AI, w szczególności generatywnej AI, w celu osiągnięcia bezprecedensowego poziomu produktywności i innowacji.
### Ewolucja krajobrazu inżynierii finansowej
Goldman Sachs, pod kierownictwem dyrektora ds. informatycznych Marka Argentiego, zatrudnia znaczną liczbę około 12 000 programistów. Ten ogromny zespół inżynierski jest strategicznie ustrukturyzowany, aby sprostać różnorodnym potrzebom, od rozwoju podstawowej infrastruktury po aplikacje dla wyspecjalizowanych jednostek biznesowych. Znacząca część tej siły roboczej to „strats”, unikalna grupa profesjonalistów, którzy łączą rygor analityczny programistów ilościowych z zaawansowanymi umiejętnościami kodowania, koncentrując się na takich obszarach, jak zarządzanie ryzykiem i modele cenowe. Osoby te coraz częściej integrują analizę danych ze swoimi rolami, odzwierciedlając szerszy trend wpływu AI.
Uzupełniając „strats”, centralna grupa Core Engineering, licząca ponad 3000 specjalistów, jest odpowiedzialna za budowanie i utrzymywanie podstawowych platform, które stanowią podstawę działalności firmy. Obejmuje to krytyczne obszary, takie jak centra danych, infrastruktura chmurowa, sieci, pamięć masowa i oprogramowanie pośredniczące, a także niezbędne usługi wyższego rzędu, takie jak zarządzanie tożsamością i dostępem oraz interfejsy API. Ponadto programiści są osadzeni w różnych jednostkach biznesowych, przyczyniając się do wyspecjalizowanych stosów technologicznych dla platform transakcyjnych, usług doradztwa w zakresie zarządzania majątkiem prywatnym oraz aplikacji klienckich Marquee.
### AI jako mnożnik siły dla produktywności
Integracja AI nie spowoduje netto zmniejszenia liczby programistów. Zamiast tego, nacisk kładziony jest na zwiększenie wyników i zmianę składu siły roboczej inżynierskiej. Argenti postrzega AI jako „mnożnik siły”, umożliwiający organizacjom przezwyciężenie paradoksu posiadania wielu obiecujących pomysłów, ale niewystarczających zasobów lub budżetu do ich wdrożenia. Technologia ta pozwala na skalowanie wyników, oferując elastyczność w zwiększaniu liczby pracowników lub wykorzystywaniu narzędzi AI do osiągania celów wzrostu. Chociaż dokładny wpływ netto na liczbę pracowników pozostaje płynny i zależny od strategii reinwestycji, faza wzrostu biznesu sugeruje potencjalne zwiększenie ogólnej liczby inżynierów, choć z prawdopodobnym wzrostem odsetka starszych talentów.
### Przedefiniowanie ról i przyspieszenie rozwoju kariery
Wpływ AI na zawód inżyniera polega bardziej na ewolucji ról niż na całkowitym wyparciu miejsc pracy. Oczekuje się, że zdefiniuje ona zadania na poziomie indywidualnym, tym samym zwiększając ogólną produktywność i wyniki zespołów oraz organizacji. Dla jednostek narzędzia AI mogą działać jako osobisty asystent, umożliwiając im podejmowanie projektów, które wcześniej były czasochłonne. W Goldman Sachs wewnętrzna platforma generatywnej AI, GSAI Assistant, służy jako podstawowe źródło informacji i wsparcia dla inżynierów.
Ponadto AI jest postrzegana jako katalizator przyspieszający rozwój kariery. Młodsi inżynierowie mogą wykorzystywać agentów AI do zarządzania zadaniami, rozwijając w ten sposób kluczowe umiejętności w zakresie delegowania, nadzoru i weryfikacji. To wczesne doświadczenie w zarządzaniu wzmocnionymi zespołami może przyspieszyć ich przejście do ról menedżerskich, umożliwiając im zdobycie doświadczenia i szerszej perspektywy na inicjatywy strategiczne. Technologia ta sprzyja bardziej efektywnemu modelowi zarządzania zasobami, umożliwiając jednostkom działanie z większym zakresem dźwigni od samego początku ich kariery.
### Nawigacja po ryzykach i zapewnienie odpowiedzialnego wdrażania AI
Chociaż korzyści płynące z AI są znaczne, obawy dotyczące jej autonomicznych możliwości, często określane jako „agentic AI”, są rozpatrywane z metodyczną ostrożnością. Głównym celem jest zapewnienie, że te potężne systemy zwiększają redukcję ryzyka, a nie je zwiększają. Osiąga się to poprzez wdrożenie rygorystycznych „szyn”, czyli predefiniowanych granic, które ograniczają działania i dostęp agentów AI. Tworząc analogię do jazdy autonomicznej, te ograniczenia zapobiegają wykraczaniu agentów poza ich wyznaczone parametry operacyjne, zapewniając przewidywalne i bezpieczne wykonywanie zadań.
Znaczącym zmartwieniem związanym z AI jest potencjalne nadmierne poleganie, które może prowadzić do samozadowolenia i zmniejszenia krytycznego nadzoru. Optymalny scenariusz obejmuje połączenie wysokich indywidualnych możliwości i efektywnego delegowania do AI. Odwrotnie, niski poziom umiejętności w połączeniu z rozległym delegowaniem stwarza większe ryzyko. Zdolność do zrozumienia i nadzorowania systemów AI jest kluczowa, zapewniając, że ludzki osąd pozostaje centralny w krytycznych procesach decyzyjnych, podobnie jak nieodzowna rola kapitana w samolocie.
### Szersze implikacje społeczne i zdrowotne
Patrząc poza bezpośredni sektor finansowy, AI ma ogromny potencjał dla postępu społecznego. Kluczową kwestią jest ryzyko pogłębienia przepaści cyfrowej, tworząc nierówności między tymi, którzy potrafią efektywnie wykorzystywać AI, a tymi, którzy tego nie potrafią. Chociaż oczekuje się komodytyzacji zaawansowanych możliwości AI, podobnie jak w przypadku komputerów osobistych i internetu, początkowa dostępność tych narzędzi pozostaje przedmiotem ciągłej dyskusji.
Innym krytycznym aspektem jest znaczne zużycie energii związane z rozwojem i wdrażaniem AI. Istnieją wysokie nadzieje, że postęp doprowadzi do bardziej wydajnych modeli AI, łagodząc potencjalne problemy z dystrybucją energii.
W dziedzinach takich jak opieka zdrowotna, AI zapoczątkowuje nową erę innowacji. Jej zastosowanie w mapowaniu DNA, sekwencjonowaniu mutacji i zrozumieniu szlaków biologicznych jest porównywalne z programowaniem systemów biologicznych. Inicjatywy takie jak te w Fred Hutch Cancer Center, mające na celu znaczące przedłużenie przeżycia pacjentów poprzez postępy w opiece i odkrywaniu terapii, podkreślają potencjał AI do rewolucjonizowania medycyny i przyczyniania się do rozwiązywania złożonych globalnych wyzwań.
Marek to redaktor, który z zamiłowaniem śledzi zmiany na rynkach finansowych, a jego prace są synonimem rzetelności i głębokiej analizy. W artykułach publikowanych na bizner.pl Marek nie tylko precyzyjnie analizuje trendy, ale potrafi także rozładować napięcie – jego lekki humor sprawia, że nawet najcięższe tematy stają się bardziej przystępne. Jego podejście do dziennikarstwa finansowego to połączenie pasji, solidnych badań i odrobiny dystansu, dzięki czemu czytelnicy zawsze mogą liczyć na wartościową, a jednocześnie przyjemną lekturę.