Por Canuto  

Goldman Sachs restringió el acceso de la mayoría de sus empleados a herramientas avanzadas de codificación con IA, entre ellas Claude Code y GitHub, y dejó su uso en manos de los ingenieros. El cambio marca un giro respecto al entusiasmo que la firma había expresado por la experimentación de personal no técnico.
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  • Según Bloomberg, directrices internas de octubre limitaron el acceso a herramientas como Claude Code y GitHub a los ingenieros.
  • Traders y banqueros habían usado esas herramientas durante meses para monitorear flujos de trading y crear contenido.
  • Goldman Sachs atribuyó el cambio a factores de productividad y gestión de riesgos, y dijo que terminó la etapa de experimentación.

 

Goldman Sachs limitó el acceso de la mayoría de sus empleados a herramientas avanzadas de codificación con inteligencia artificial, una decisión que reduce la participación de traders y banqueros en la creación de prototipos con estos sistemas. Según informó Bloomberg y reseña The Decoder, las herramientas Claude Code, de Anthropic, y GitHub, de Microsoft, quedaron disponibles únicamente para los ingenieros, de acuerdo con directrices internas de octubre.

La medida contrasta con meses de uso experimental dentro de la firma, durante los cuales empleados de áreas no técnicas recurrieron a estas herramientas para monitorear flujos de trading y crear contenido. El cambio estaría causando frustración entre algunos trabajadores, aunque la información disponible no detalla cuántas personas quedaron afectadas ni qué equipos concretos expresaron su descontento.

La restricción también supone un giro frente a la visión que la compañía había transmitido sobre el uso de IA para desarrollar software. En julio, el CIO de Goldman, Marco Argenti, elogió el llamado «vibe coding» entre empleados no técnicos: una práctica en la que una persona plantea una idea y utiliza IA para convertirla rápidamente en un prototipo.

El esquema descrito por Argenti permitía que alguien de trading o gestión de activos construyera una versión inicial de una herramienta y luego la entregara a un ingeniero para llevarla a producción. Esa posibilidad acercaba la experimentación tecnológica a quienes conocen de primera mano las necesidades de sus áreas, sin eliminar la participación técnica necesaria para desplegar soluciones de mayor alcance.

Con las nuevas directrices, ese flujo de trabajo ya no parece ser el plan para la mayoría de los trabajadores. La compañía no comunicó que haya abandonado por completo el uso de IA para programar, pero sí concentró el acceso a estas herramientas entre quienes considera mejor preparados para aprovecharlas a largo plazo, según explicó un portavoz.

Nick Carcaterra, portavoz de Goldman Sachs, señaló que la decisión responde a «una variedad de factores, incluyendo productividad y gestión de riesgos». También afirmó que la etapa de experimentación terminó y que la firma ahora limita el acceso a las personas «mejor preparadas para aprovecharlas a largo plazo», sin ofrecer más detalles públicos sobre cómo evaluó esos criterios.

La productividad y la gestión de riesgos apuntan a dos preguntas distintas para una entidad financiera. La primera es si el uso de herramientas de codificación con IA permite completar tareas con mayor eficiencia; la segunda es cómo controlar los resultados y el acceso cuando el software generado puede influir en procesos internos o manejar información sensible.

La noticia no identifica incidentes específicos de seguridad, errores de código ni pérdidas que hayan provocado el cambio. Por eso, la referencia a riesgos debe entenderse como parte de la explicación general ofrecida por la firma, no como confirmación de que una falla concreta haya ocurrido en Goldman Sachs.

El papel de los ingenieros, mientras tanto, queda en el centro del modelo que la firma describe ahora. Su experiencia puede resultar clave para revisar lo que generan estas herramientas, valorar si un prototipo es adecuado y decidir cómo convertirlo en una solución estable; sin embargo, la compañía no detalló qué controles acompañarán el acceso que conserva ese grupo.

La diferencia entre un prototipo y una herramienta de producción también ayuda a entender por qué una empresa puede permitir pruebas iniciales y, después, acotar quién utiliza sistemas de IA. Una idea que parece útil en una demostración todavía puede requerir evaluación técnica antes de incorporarse al trabajo habitual, sobre todo cuando la herramienta se relaciona con operaciones de trading o con procesos internos de una entidad financiera.

El cambio, en cualquier caso, no borra el interés de Goldman Sachs por la IA ni indica que haya prohibido todas sus aplicaciones entre empleados. La información disponible se refiere específicamente a herramientas avanzadas de codificación como Claude Code y GitHub, y señala que los ingenieros mantienen el acceso, mientras que la mayoría de los demás trabajadores ya no puede utilizarlas.

Por ahora, la compañía no ha explicado si la restricción será permanente, si revisará las condiciones más adelante o si ofrecerá vías alternativas para que traders y banqueros propongan prototipos. La decisión deja abierta una tensión habitual en la adopción empresarial de IA: ampliar la capacidad de experimentar entre más equipos o concentrar las herramientas en quienes pueden evaluarlas y administrarlas con mayor control.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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