Cualquier empresa, sea del sector o no, puede desarrollar su propia tecnología de inteligencia artificial. Tal es el caso de Goldman Sachs Gr que está implementando su primera herramienta generativa de IA. La cual espera alcanzar para los miles de desarrolladores de la empresa a final de mes, según Isabelle Bousquette en The Wall Street Journal.

El director de información, Marco Argenti, dijo que el enfoque de la compañía hacia la IA generativa implicaba centralizar todos los usos propietarios de la tecnología en una plataforma interna y restringirlos en otros lugares. “Puede que nos haya frenado al principio, pero luego definitivamente ganamos mucha velocidad”, añadió Argenti.

"Adoptar este enfoque centralizado obviamente tiene ventajas y desventajas", agregó Argenti y dijo que tenía que responder a aquellos que querían avanzar más rápido y lidiar con cierta frustración por la decisión del banco de prohibir el uso de ChatGPT de OpenAI dentro de sus muros, una medida adoptada por otras empresas.

“Los CIO de todas las industrias, que enfrentan la presión de los directores ejecutivos y juntas corporativas para aprovechar la IA generativa, están estancados entre moverse lo suficientemente rápido para lograr ganancias competitivas, pero no tan rápido como para dejarlos vulnerables a contratiempos peligrosos. Varios esfuerzos permanecen en la fase piloto o de prueba de concepto, aunque la ideación está avanzando gradualmente hacia una mayor implementación este año”, dijo Chirag Dekate, vicepresidente analista de la firma de investigación Gartner.

La plataforma de IA generativa de Goldman, conocida como GS AI Platform, surgió de una plataforma de aprendizaje automático existente y es el único punto de entrada para todo el uso de IA generativa en la empresa. El enfoque de Goldman también incluyó asociaciones con Microsoft, patrocinador de OpenAI, para utilizar los modelos GPT-3.5 y GPT-4, y con Alphabet-A para su modelo Gemini. La plataforma también utiliza modelos de código abierto, incluida Llama de Meta (Facebook). “La capacidad de cambiar entre modelos para diferentes casos de uso es un beneficio clave del enfoque”, afirmó Argenti.

Fundamentalmente, la plataforma interna también permite a Goldman ajustar los modelos con sus propios datos internos de una manera segura y que cumpla con las regulaciones. Argenti destacó que los controles están integrados para garantizar que los modelos no proporcionen datos a empleados que no deberían tener acceso a ellos, por ejemplo.

Algunos empleados de Goldman pueden acceder a la plataforma directamente para interactuar con varios modelos, y los desarrolladores la están utilizando para crear aplicaciones personalizadas sobre los modelos, como una herramienta de asistente de copiloto para banqueros de inversión que busca una gran cantidad de documentos públicos y de propiedad para responder preguntas y análisis de extractos.

“El otro beneficio de la plataforma es poder crear más aplicaciones con mayor rapidez”, afirmó Argenti. Los desarrolladores no tienen que empezar desde cero con cada aplicación: un copiloto para los administradores de activos puede depender en gran medida del copiloto de los banqueros de inversión y todas las barreras de seguridad ya están incorporadas desde el principio.

Argenti dijo que, como resultado, la velocidad a la que los desarrolladores crean aplicaciones generativas de IA se ha reducido de meses a semanas. Pero al mismo tiempo, la empresa no se apresura a ponerlos en producción.

"La IA es algo nuevo", indicó Argenti. "La seguridad y la responsabilidad son absolutamente nuestra prioridad número uno".

“La necesidad de salvaguardar los datos, seguir cumpliendo con las regulaciones de datos existentes y prepararse para cualquier nueva regulación de IA son factores clave que ayudan a determinar la velocidad con la que los servicios financieros adoptan la IA”, dijo Dekate. “Los servicios financieros son uno de los ecosistemas más regulados”.

“La generación de código es un punto de partida común para muchas entidades porque está centrada en el texto y proporciona ganancias de eficiencia claras y tangibles”, añadió Dekate.

El asistente de codificación de IA generativa de Goldman, GitHub Copilot de Microsoft, es el uso de IA más ampliado por la empresa hasta el momento. Argenti dijo que está dando a los desarrolladores un aumento de eficiencia de alrededor del 20%. La compañía también se encuentra en las primeras etapas de implementación de una herramienta de inteligencia artificial que traduce documentos a otros idiomas y una aplicación que resume investigaciones patentadas para brindar información a los asesores.

“La IA generativa sigue siendo una parte relativamente pequeña del presupuesto de tecnología”, afirmó Argenti, y la mayoría de los recursos se dedican a administrar el banco y mantenerlo seguro y conforme.

Argenti dijo que ve que la IA atraerá más dólares en el futuro, pero "no es algo en lo que de repente desviamos recursos de otras cosas".

Goldman Sachs Gr cerraba la sesión del jueves a la baja con un gap bajista hasta los 445.96 dólares. La media móvil de 70 periodos se mantiene debajo de las últimas velas, RSI a la baja en los 45 puntos y las líneas del MACD sobre el nivel de cero.

La resistencia a mediano y largo plazo se encuentra en los 471.48 dólares. Mientras, los indicadores de Ei se muestran mixtos.