«Как зарабатывать благодаря ИИ, а не только экономить с его помощью?» — спросил Ардженти.
Ардженти пришёл в Goldman в 2019 году из Amazon Web Services, где занимал пост вице-президента по технологиям. По его словам, сегодня ИИ затрагивает практически каждого сотрудника Goldman. Раньше рабочий день начинался с первого письма. Теперь он может начаться с вопроса внутреннему помощнику банка или с обращения к агенту.
Три волны
Первая волна — это те, кто любит пробовать новое, сказал Ардженти: разработчики, которых в Goldman более 12 000 из примерно 47 000 сотрудников. Для них работа с ИИ уже стала нормой.
Вторая волна переосмысливает процессы банка. Это значит — подвергать сомнению каждый этап рабочего процесса и спрашивать, нужен ли он вообще, а не просто выполнять ту же работу быстрее, сказал он. Цель — то, что трейдеры называют сквозной автоматизированной обработкой: крупные процессы, которые выполняются от начала до конца без участия человека.
Третья волна, которая «формируется прямо сейчас», связана с ростом: использовать ИИ не только для повышения эффективности, но и для развития компании, сказал он.
Как измерить отдачу
Раньше Goldman оценивал применение ИИ по косвенным показателям — например, по тому, как часто разработчики отправляли код в репозиторий, рассказал Ардженти. Связать эти показатели с денежной выгодой было невозможно. По его словам, за последние полгода ситуация изменилась. Команды завершают трёхмесячный проект за два месяца. Проекты, которые не проходили отбор при бюджетировании с нуля, теперь окупают себя сами.
На вопрос, означает ли это сокращение числа сотрудников, он ответил, что у банка может появиться такая возможность. Но в каждом списке инженерных задач гораздо больше работы, чем финансируется в рамках каждого цикла планирования, отметил он. Пока компания стремится к росту, работы в первую очередь будет предостаточно.
Руководители руководителей
Работа разработчика меняется, сказал Ардженти. Теперь разработчики объясняют, что нужно сделать, поручают это ИИ-агентам и следят за их работой. Агенты уже способны создавать собственных субагентов, поэтому разработчик становится руководителем руководителей, сказал он. Задача — чётко описать, каким должен быть хороший результат, а также управлять ресурсами и приоритетами — почти как предприниматель.
В среду генеральный директор Miro на том же мероприятии заявил, что компаниям необходимо перестраивать работу с учётом ИИ.
Исходите из того, что модель будет ошибаться
В основе ИИ лежит статистическая машина, которая не будет каждый раз выдавать один и тот же результат, сказал Ардженти. Поэтому банк исходит из того, что его модели будут ошибаться, как и люди, и создаёт среду, которая не позволяет им причинить вред. Он сравнил этот подход с детским садом: вместо того чтобы вручать каждому ребёнку инструкцию по безопасности, нужно убрать всё острое.
По его словам, это означает необходимость контролировать, где работают агенты и к чему они имеют доступ. Кроме того, нужно анализировать цепочку рассуждений модели и использовать другие модели ИИ, чтобы проверять её работу. В Goldman этот подход называют нулевым доверием и эшелонированной защитой.
Модели с открытыми весами и передовые модели
Выбор — важнейшая валюта, сказал Ардженти. Модели с открытыми весами можно дообучать на собственных знаниях банка, что помогает обеспечить суверенитет и защитить интеллектуальную собственность. К тому же для простых задач они обходятся дешевле.
В четверг Шон Каск из SAP на том же мероприятии рассказал, что SAP тестирует более 100 моделей, чтобы выбирать лучшую для каждой задачи. На этой неделе Mistral представила Large 4 — модель с открытыми весами.
По его словам, передовые модели обладают наиболее развитыми способностями к рассуждению и подходят для решения задач, с которыми прежде никто не справлялся. Он сравнил выбор с выбором между грузовиком и болидом Формулы-1. Грузовик справляется с повседневными задачами. А там, где бизнесу нужна скорость, Goldman хочет использовать самый мощный болид.
Опубликовано 9 октября 2026 - 11:09 Наверх
