Goldman Sachs’tan Devasa Yapay Zeka Yatırımı

Goldman Sachs, teknoloji stratejisinde önemli bir dönüm noktası olarak nitelendirdiği yeni generatif yapay zeka asistanını tüm çalışanlarının kullanımına sundu.

Bu adım, 10.000’den fazla çalışanın bu aracı denemesiyle geçen bir yıldan fazla süren iç geliştirme ve test sürecinin ardından geldi. GS AI Asistan; çalışanların, Goldman’ın kendi güvenli uyumluluk çerçevesi içinde koruma altına alınmış GPT ve Gemini gibi büyük dil modelleriyle güvenli bir şekilde etkileşimde bulunabilmelerini sağlayan, konuşma tabanlı bir yapay zeka arayüzü.

“Yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamaları ile altyapısını geliştirmekte birkaç yıldır çalışıyor, iş yapma şeklimizi dönüştüren genelleştirici yapay zeka destekli araçlar geliştirmiş bulunuyoruz,” diye belirtiyor Gizmodo tarafından görülmüş bir notta CIO Marco Argenti.

Bu araçlar arasında kodlama için bir geliştirici yardımcısı, iç ekipler için bir çeviri aracı ve yatırım bankacıları için iş akışlarını kolaylaştırmak amacıyla oluşturulan başlangıç hâlindeki “Banker Copilot” bulunmaktadır. Ancak GS AI Asistan, şirket genelinde yayına alınan ilk generatif yapay zeka sistemidir. Resmi amacı, karmaşık belgelerin özetlenmesi, içerik taslağı oluşturulması ve veri analiz edilmesi gibi çalışanların saatlerini harcayan işleri yönetmelerine yardımcı olmaktır.

Girişimin iş gücünü değiştirmesi değil, çalışanların çalışma şeklini geliştirmesi hedefleniyor, lansmana aşina bir kişi Gizmodo’ya bildirdi. Goldman Sachs, bu aracın çalışanlarına verimlilik sağlanmasına yardımcı olacağını umuyor.

Bu adım, Wall Street’te sessiz bir silahlanma yarışının parçası: Citi, Bank of America ve Morgan Stanley gibi firmalar, on yıllardır genç bankacılara istihdam sağlayan sıkıcı beyaz yakalı işleri otomatikleştirmek için yapay zeka sohbet robotlarını devreye sokuyor.

Uzmanlara göre, bu bankalar zaten AI dönüşümü geçiriyor. Örneğin, Wall Street’te bazıları, analistler ordusu yerine, yasal belgeleri manuel olarak taramak yerine, sözleşmelerdeki önemli maddeleri belirlemek ve insan dikkatine ihtiyaç duyan maddeleri işaretlemek için yapay zeka kullanıyor.

Bazı bankalar, marjin çağrılarını ele almak için bile yapay zeka geliştirdi. “Bir müşteri ‘evet’, ‘hayır’ veya belirsiz bir soru ile marjin çağrısı e-postasına yanıt verdiğinde, yapay zeka, serbest metin yanıtını analiz eder ve ne yapılması gerektiğine karar verir” diye bildiriyor büyük bir yatırım bankasından bir bankacı. Yeterince güvenliyse, sistem otomatik olarak aramayı gerçekleştirir. İnsan ihtiyaç duyulmaz.

Denetim görevleri bile otomatikleştiriliyor. Bankacı, firmalarının yöneticilere personel incelemeleri ve hedefler oluşturmada yardımcı olmak için yapay zeka kullandığını ve böylece zaman kazandırıp dokümantasyonun daha düzgün hale gelmesini sağladığını söyledi.

Resmi bildirim, yapay zekanın çalışanlara “daha yüksek değerli işler” için zaman kazandırdığı yönündeyken, gerçek dünyadaki sonuç azalan insan iş gücü gereksinimi oluyor. Bankacı, yapay zeka sistemlerinin şu anda marjin çağrıları için müşteri yanıtlarının %85’ini işlediğini ve “operasyon ekibinin 30 yeni kişiyi işe almak zorunda kalmadığını” doğruladı.

Goldman Sachs, geçen yıl geliştirici yardımcısını devreye sokarak, şimdi 12.000’den fazla mühendis tarafından kullanılmakta olup, önemli üretkenlik iyileştirmeleri sağladı. Bu başarının ardından, GS AI Asistani genişletilmeye başlandı ve olumlu iç geri bildirimler şimdiki haftaki şirket genelindeki yayını zorladı.

“Firmamız genelinde insanlar, iş akışlarına genelleştirici yapay zekayı entegre ediyor, takımlarımız için üretkenlik kazançları sağlıyor ve müşterilerimize fayda sağlıyor,” diye yazıyor Argenti iç notta.

Asistanı kullanmak isteğe bağlı olsa da, mesaj açık: Herkes denemeye teşvik ediliyor. Teknoloji sektörü için, Goldman’ın bu adımı büyük bir onay, generatif yapay zekanın finansal hizmetlerdeki rolüne meşruiyet kazandırıyor. Ayrıca daha geniş bir eğilimi yansıtıyor: Yapay zeka, Microsoft Teams ve Outlook gibi yazılımlara entegre edilerek, çalışanlar tarafından varsayılan olarak kullanılmakta.

Tabii ki, bu üretkenlik dönüşümü insan maliyetine sebep oluyor. Eğer bir yapay zeka aracı, bir bankanın küçük bir köşesinde 30 arka ofis personeline olan ihtiyacı ortadan kaldırıyorsa, tüm sektör ölçeğini genişlettiğinde ne olacak?