¡Impacto en 12,000 desarrolladores y miles de operaciones! Goldman Sachs se une a Anthropic para lograr la automatización total de las funciones contables y de cumplimiento

Goldman Sachs está dando un paso clave para adoptar la inteligencia artificial.

Según las últimas noticias, están implementando a gran escala el modelo opus 4.6 de Anthropic, con el objetivo de automatizar puestos de contabilidad y cumplimiento, lo que marca un avance significativo en la industria financiera en el uso de IA generativa para gestionar las operaciones centrales de backend.

Colaboración profunda con ingenieros durante seis meses en sitio

Este cambio no ocurrió de la noche a la mañana. Se sabe que los ingenieros de Anthropic han estado en las instalaciones de Goldman Sachs durante hasta seis meses. A través de esta colaboración inmersiva, ambas partes desarrollaron un sistema que Goldman Sachs denomina “compañeros digitales” (digital co-workers). La misión principal de estos sistemas de IA es asistir a los empleados humanos en tareas que son en gran volumen, repetitivas y con procesos complejos.

El modelo Claude demuestra habilidades de razonamiento sorprendentes

El núcleo de este nuevo sistema es un agente basado en LLM (modelo de lenguaje grande). Tiene capacidades poderosas para procesar documentos, pudiendo leer lotes de registros de transacciones y textos de políticas complejas. Lo más importante es que esta IA puede seguir estrictamente reglas paso a paso, juzgando de forma autónoma cuál es la siguiente acción—ya sea procesar directamente, marcar anomalías o derivar a las personas correspondientes para su aprobación.

Desde Goldman Sachs han revelado que esta colaboración ha traído una sorpresa inesperada: las capacidades del modelo Claude van mucho más allá de la programación. La firma descubrió que el estilo de razonamiento lógico que exhibe en la codificación también es perfectamente aplicable a tareas de contabilidad y cumplimiento basadas en reglas. Incluso en escenarios complejos que mezclan grandes cantidades de texto, hojas de datos y diversas excepciones, Claude puede realizar juicios lógicos y procesarlos con soltura.

Mejoras en eficiencia y ajustes en la estrategia laboral

Goldman Sachs tiene altas expectativas para la implementación de este sistema de IA. Se espera que el nuevo sistema reduzca significativamente los ciclos de revisión de clientes y disminuya los problemas de conciliación de transacciones que persisten a largo plazo, mejorando así la eficiencia operativa.

En cuanto al impacto en el empleo, Goldman Sachs mantiene una postura relativamente cautelosa. El banco afirma que la introducción de la automatización con IA resultará en una desaceleración en el ritmo de contratación futura, en lugar de despidos masivos inmediatos.

Según informes, este cambio afectará a más de 12,000 desarrolladores y miles de empleados operativos, quienes dependen de las capacidades avanzadas de razonamiento de Claude para gestionar una parte de los activos del banco, que ascienden a 2.5 billones de dólares.

A diferencia de los chatbots estándar, estos agentes autónomos utilizan la enorme ventana de contexto de 1 millón de tokens de Claude opus 4.6 para procesar datos financieros complejos en tiempo real.

Goldman Sachs afirma que el asistente de codificación de IA ya ha aumentado la productividad de los desarrolladores en más del 20%, reduciendo miles de horas de trabajo manual cada semana.

Al usar Claude, el banco ha reducido en un 30% el tiempo de incorporación de nuevos clientes institucionales. Estos agentes combinan bases de datos globales con reglas internas de cumplimiento para completar procesos de “conoce a tu cliente” (KYC) y verificaciones contra lavado de dinero. Este flujo de trabajo de datos a gran escala asegura que cada transacción cumpla con estrictas regulaciones.

Goldman Sachs planea ampliar su uso en la supervisión del comportamiento de los empleados y en la preparación de materiales para banca de inversión.

Para concluir

Cuando una empresa altamente regulada como Goldman Sachs aplica agentes de inteligencia artificial en tareas diarias, esto demuestra claramente una verdadera necesidad empresarial más allá de simples chatbots.

Este movimiento podría impulsar a las empresas a invertir más en proveedores de modelos, plataformas en la nube y consultoras que ayuden a integrar y gestionar estos sistemas.

Al mismo tiempo, esto presiona a las empresas de externalización y de procesos de negocio que ganan dinero mediante revisiones y verificaciones masivas de documentos.

Los bancos casi nunca adoptan sistemas de automatización prefabricados, sino que realizan muchas personalizaciones. Medidas de control, auditorías y responsabilidades claras son imprescindibles.

Incorporar ingenieros directamente en los equipos de Goldman Sachs indica que la verdadera ventaja radica en integrar la inteligencia artificial en sistemas tradicionales y reglas de cumplimiento.

Si este enfoque resulta efectivo, es probable que más colaboraciones “construidas junto a nosotros” cambien la forma en que las empresas venden, gestionan y expanden la inteligencia artificial.

Fuente del artículo: AI Cambrian

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