Goldman Sachs ha convertido discretamente una de las mayores apuestas tecnológicas de Wall Street en un experimento funcional sobre el futuro de la ingeniería de software. La implementación por parte del banco de las herramientas de Goldman Sachs Devin AI dentro de su división de tecnología constituye uno de los ejemplos más claros hasta la fecha de una gran institución financiera que entrega trabajo de producción real a un agente de programación autónomo, y no solo a un asistente de chat que sugiere fragmentos de código. Y los primeros resultados, según el CIO Marco Argenti, sugieren que esto es solo el comienzo.
Summary
Puntos clave
- Goldman Sachs implementó Devin, un ingeniero de software de IA agente desarrollado por la startup Cognition, en toda su división de tecnología en 2025.
- Devin trabaja junto a aproximadamente 12.000 ingenieros humanos, definiendo el alcance, programando, probando y depurando proyectos de forma autónoma.
- El CIO Marco Argenti afirma que Devin rinde entre tres y cuatro veces mejor que las herramientas de IA que el banco utilizaba anteriormente.
- Una organización que utiliza la tecnología vio reducirse el tiempo de corrección de vulnerabilidades de 30 minutos a 1,5 minutos por incidencia.
- Goldman planea expandirse a Claude de Anthropic en 2026 para operaciones de trading, transacciones y alta de clientes.
- Los analistas estiman que hasta 200.000 empleos bancarios en EE. UU., muchos de ellos ocupados por desarrolladores junior, podrían estar en riesgo.
Goldman Sachs implementa al ingeniero de software de IA agente Devin
Goldman Sachs se convirtió en el primer gran banco en poner a ingenieros de software virtuales a trabajar en tareas de producción reales en lugar de proyectos piloto aislados. En 2025, el banco implementó Devin, una herramienta creada por la startup de IA Cognition, en toda su división de tecnología, poniendo a trabajar a cientos de agentes de IA junto a sus aproximadamente 12.000 ingenieros y desarrolladores humanos.
Lo que diferenció esto de las herramientas de programación con IA anteriores con las que los bancos ya habían estado experimentando fue la autonomía. Devin no solo genera código cuando se le solicita. Puede operar de forma independiente dentro de la infraestructura de TI existente de Goldman y, al mismo tiempo, trabajar en conjunto con los equipos humanos, una distinción importante porque cambia de qué es realmente responsable la IA.
Capacidades autónomas de Devin
En lugar de limitarse a escribir las instrucciones que se le dan, Devin está diseñado para definir por sí mismo el alcance completo de los requisitos de un proyecto de ingeniería. Escribe el código, lo prueba, envía el trabajo para revisión humana y luego realiza correcciones o arreglos de errores según sea necesario. Ese flujo de trabajo de extremo a extremo es lo que diferencia a un sistema agente de un asistente de programación con IA convencional.
Implementación inicial e integración con los equipos humanos
El uso de la tecnología por parte de Goldman comenzó con la modernización de la arquitectura heredada, un problema bien definido y fácilmente medible. Sin embargo, pronto se hizo evidente que la utilidad de Devin se extendía mucho más allá de ese punto de partida, lo que llevó al banco a ampliar dónde y cómo implementaba la IA agente en todas sus operaciones de ingeniería.
Aumentos de productividad e impacto técnico de la IA agente
Las cifras detrás del experimento de Goldman apuntan a un salto significativo en la producción en lugar de una mejora marginal. Argenti dijo a CNBC que Devin es «como un nuevo empleado» y que se esperaba que fuera de tres a cuatro veces más productivo que las herramientas de IA que Goldman había utilizado anteriormente.
Productividad reportada de 3 a 4 veces en comparación con herramientas de IA anteriores
Goldman no ha publicado estadísticas detalladas específicas de su propia implementación, pero una revisión de rendimiento que Cognition llevó a cabo en toda su base de clientes a finales de 2025 ofrece una ventana a lo que es posible. Una gran organización supuestamente ahorró entre un cinco y un diez por ciento del tiempo de desarrollo utilizando Devin para corregir problemas de seguridad en el código.
Reducción del tiempo de corrección de vulnerabilidades
Para otro cliente, la revisión de Cognition descubrió que el tiempo necesario para corregir una vulnerabilidad se redujo de 30 minutos por incidencia a solo 1,5 minutos en comparación con los desarrolladores humanos trabajando solos. El rendimiento del sistema también mejoró con el uso: la proporción de pull requests aceptadas por los revisores humanos sin recodificación significativa aumentó de aproximadamente un tercio a cerca de dos tercios con el tiempo. Esa trayectoria es importante porque sugiere que la tecnología se vuelve más fiable cuanto más tiempo está integrada en un flujo de trabajo, y no solo más capaz en el momento del lanzamiento.
Por qué esto importa: para un banco del tamaño de Goldman Sachs, recortar minutos en las correcciones rutinarias de vulnerabilidades a lo largo de miles de tareas de ingeniería se acumula hasta convertirse en un cambio sustancial en la forma en que se planifican los presupuestos y los plazos tecnológicos.
Expansión e integración más amplia de la IA en Goldman Sachs
Animado por esos resultados, Goldman está ampliando su huella de IA agente mucho más allá del código. En 2026, el banco planea adoptar Claude de Anthropic para trabajos relacionados con operaciones y transacciones, así como con la evaluación y alta de clientes, extendiendo la automatización agente a funciones que se sitúan mucho más cerca de las operaciones financieras centrales del banco.
Adopción de Claude de Anthropic para operaciones, transacciones y alta de clientes
Argenti dijo a Fortune que ha cambiado la forma en que mide el impacto de la tecnología. En lugar de seguir cuántos empleados utilizan herramientas de IA, ahora observa con qué rapidez las ideas se convierten en prototipos y luego en modelos de producción funcionales, describiendo el cambio como que el banco se vuelve capaz de «imprimir software en 3D». Ese replanteamiento de la implementación de Devin AI y Claude en Goldman, pasando de métricas de adopción a velocidad de entrega, indica lo centrales que se han vuelto los sistemas agentes para la estrategia de ingeniería del banco.
Implicaciones para la fuerza laboral y desafíos en el desarrollo de talento
La tensión más clara en el impulso de IA de Goldman no es técnica, es humana. Argenti ha presentado de forma constante la automatización agente como una herramienta que libera a las personas para trabajos de mayor valor en lugar de reemplazarlas por completo. Pero ese planteamiento no ha zanjado el debate.
Perspectiva del CIO sobre la IA como aumento del trabajo humano
La postura de Argenti es que la automatización dirige la atención humana hacia problemas más valiosos en lugar de eliminar por completo la necesidad de personas. Es una visión que se repite en gran parte del sector bancario, ya que las empresas intentan justificar grandes inversiones en IA sin alarmar a sus propias plantillas.
Estimaciones de pérdida de empleo y riesgos para el flujo de desarrolladores junior
Los investigadores, incluidos los analistas de Bloomberg Intelligence, lo ven de otra manera. Estiman que hasta 200.000 empleos, incluidos muchos ocupados por desarrolladores de nivel junior, podrían perderse en todo el sector bancario de EE. UU. a medida que la IA agente asuma tareas que antes formaban a ingenieros en las primeras etapas de su carrera. Esa estimación plantea una pregunta directa: si desaparecen los puestos de programación junior, ¿de dónde saldrá la próxima generación de desarrolladores senior, aquellos que eventualmente liderarán grandes proyectos e implementaciones en los servicios financieros?
El CEO de Goldman, David Solomon, ya ha hablado de restringir la plantilla, y el propio Argenti espera que las reducciones de empleo impulsadas por la IA se extiendan más allá de la ingeniería de TI a otros departamentos. Ninguno de los dos ejecutivos ha ofrecido aún una respuesta clara a la cuestión del flujo de talento.
La propia revisión de Cognition sobre las implementaciones en clientes encontró una limitación reveladora: Devin rinde al nivel de un desarrollador senior cuando se trata de entender código, pero se comporta más como un empleado junior en lo que respecta a la ejecución, especialmente en tareas con objetivos ambiguos o poco definidos. Esa brecha refuerza por qué las instrucciones bien delimitadas y estructuradas siguen siendo esenciales al implementar sistemas agentes, y es una señal de advertencia para cualquier organización tentada a delegar trabajo vagamente definido.
Por qué esto importa: las mismas ganancias de eficiencia que hacen que la IA agente resulte atractiva para los bancos son las que con mayor probabilidad vaciarán los puestos de entrada que tradicionalmente han formado a los futuros ingenieros senior, una tensión que va mucho más allá de Goldman Sachs y alcanza a cualquier sector que esté escalando este tipo de automatización.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Devin y cómo funciona en Goldman Sachs?
Devin es un ingeniero de software de IA agente implementado en 2025 por Goldman Sachs, capaz de definir de forma autónoma el alcance, programar, probar y depurar proyectos de software dentro de la infraestructura de TI del banco.
¿Cuánta mejora de productividad ha logrado Devin?
El CIO de Goldman Sachs informó que se espera que Devin sea de tres a cuatro veces más productivo que las herramientas de IA que el banco utilizaba anteriormente.
¿Qué impacto podría tener la IA agente en los empleos bancarios?
Hasta 200.000 empleos bancarios en EE. UU., especialmente para desarrolladores junior, podrían perderse debido a la automatización con IA, lo que plantea riesgos para el flujo de la futura fuerza laboral.
¿Cómo ve Goldman Sachs el papel de la IA en el lugar de trabajo?
El CIO del banco ve la IA agente como una herramienta para aumentar el trabajo humano, liberando a los empleados para tareas de mayor valor, aunque las preocupaciones sobre el desplazamiento de empleos siguen siendo significativas.
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Artículo producido con la ayuda de inteligencia artificial y revisado por el equipo editorial.
