Goldman Sachs: Plataforma IA Segura, Despliegue de LLM Tras el Firewall
Goldman Sachs ha desplegado con éxito una plataforma interna de inteligencia artificial, la Plataforma de IA de GS, marcando un paso significativo en la adopción de tecnología avanzada por parte del gigante financiero. La iniciativa, impulsada por el deseo de aumentar la productividad en toda la firma, prioriza estrictos controles de seguridad, cumplimiento y gobernanza, sentando un precedente para otras industrias altamente reguladas.
En su esencia, la Plataforma de IA de GS opera completamente detrás del robusto firewall de Goldman Sachs, albergando un conjunto de grandes modelos de lenguaje que incluyen GPT-4 de OpenAI, Gemini de Google, Llama de Meta y Claude de Anthropic, junto con modelos internos propietarios. Los empleados acceden a estas capacidades a través de una sencilla interfaz de chat, similar a las herramientas de IA de cara al público, lo que les permite iniciar nuevas conversaciones y aprovechar los modelos más recientes. La arquitectura flexible de la plataforma soporta la orquestación multimodo, dirigiendo inteligentemente las tareas —como solicitudes de código o resúmenes de documentos— al modelo más adecuado sin requerir que los usuarios se vuelvan a capacitar. Este enfoque asegura resultados de alta calidad en diversos casos de uso y permite un intercambio de modelos sin interrupciones.
Una piedra angular del diseño de la plataforma es su riguroso marco de seguridad y cumplimiento. Todas las interacciones de IA pasan a través de una puerta de enlace de cumplimiento segura que aplica filtrado de indicaciones, anonimización de datos y verificaciones de políticas. Esto evita que la información sensible se transmita a los modelos y asegura que las salidas cumplan con las reglas de la firma y las regulaciones. Los datos en tránsito a cualquier API de modelo se cifran, y las indicaciones o respuestas sensibles se enmascaran dentro del sistema. La plataforma mantiene un registro de auditoría completo de todas las interacciones de IA, proporcionando a los equipos de cumplimiento registros detallados de la información intercambiada, los modelos utilizados y las identidades de los usuarios. El acceso a modelos y bases de datos específicos se controla meticulosamente en función del rol del empleado, el departamento y el caso de uso, mientras que el filtrado a nivel de token analiza cada indicación para eliminar o reemplazar datos sensibles como nombres de clientes o números de cuenta antes del procesamiento, previniendo fugas de datos y bloqueando contenido no permitido.
Una de las aplicaciones más tempranas y de mayor impacto de la plataforma ha sido la asistencia a los desarrolladores de software. Goldman Sachs ha integrado asistentes de codificación de IA directamente en entornos de desarrollo integrados (IDE) populares como VS Code y JetBrains. Estas herramientas de IA proporcionan sugerencias de código en tiempo real, completados, explicaciones, e incluso pueden proponer correcciones de errores, traducir código entre lenguajes o generar código repetitivo y casos de prueba. Para garantizar la seguridad, todo el código generado por IA se ejecuta en un entorno aislado (sandbox) y se somete a los procesos estándar de revisión de código de la firma y a las tuberías de prueba automatizadas antes de su despliegue, asegurando la supervisión humana y el control de calidad. La firma también ofrece internamente los modelos de código de Microsoft y Google, proporcionando redundancia y permitiendo comparaciones de rendimiento.
Más allá de las soluciones listas para usar, Goldman Sachs ha personalizado y ajustado extensamente los modelos para casos de uso internos. Un aspecto crucial implica alimentar los modelos de IA con el vasto repositorio de datos propietarios de Goldman, incluyendo textos financieros, repositorios de código y archivos de investigación. Esto fundamenta el conocimiento de la IA en el contexto específico de la firma. Los modelos de código abierto e internos se entrenan con estos datos, asegurando que las salidas se alineen con los estándares internos, las abreviaturas y el contexto histórico. El sistema también aprovecha la Generación Aumentada por Recuperación (RAG), lo que permite a la IA extraer documentos internos relevantes en tiempo real para responder a consultas con información precisa y respaldada por fuentes. Además, variantes especializadas como un “Copiloto para Banqueros” o un “Asistente de Investigación” se ajustan a las necesidades específicas de los departamentos, y una estrategia de modelos de varios tamaños reserva los modelos más grandes y complejos para problemas verdaderamente desafiantes, mientras utiliza modelos más pequeños y rápidos para tareas más sencillas.
El impacto organizacional de la Plataforma de IA de GS ha sido sustancial. Los desarrolladores reportan ciclos de codificación más rápidos en más del 20% y una reducción del 15% en errores post-lanzamiento. El tiempo requerido para tareas como la redacción de documentos de OPI se ha reducido drásticamente de semanas a minutos, con la IA manejando aproximadamente el 95% del trabajo. La traducción de documentos y las comparaciones regulatorias, que antes requerían horas, ahora toman solo segundos. Desde su lanzamiento generalizado a más de 46.500 empleados en junio de 2025, la plataforma ha logrado una adopción de más del 50%, con un objetivo del 100% de uso para 2026. Este éxito se atribuye a una sólida gestión del cambio, que incluye “campeones de IA” en cada unidad de negocio, talleres de capacitación y mensajes claros del liderazgo ejecutivo —incluidos el CEO David Solomon y el CIO Marco Argenti— de que la IA aumenta, no reemplaza, los empleos. Los nuevos empleados también aprovechan la IA como tutor, acelerando su incorporación a bases de código complejas y procesos internos.
Mirando hacia el futuro, Goldman Sachs está pilotando Devin, un ingeniero de software de IA autónomo desarrollado por Cognition. A diferencia de los asistentes de IA existentes que requieren instrucciones paso a paso, Devin puede tomar un objetivo de alto nivel, idear un plan, escribir código, probarlo y presentar una solución para su revisión. Este piloto se centra en automatizar tareas menos atractivas como la actualización de código heredado o la migración de sistemas, con el objetivo de eliminar atrasos y acelerar la entrega, potencialmente triplicando o cuadruplicando la producción en comparación con las herramientas de IA actuales. La prueba también es un test crítico de la capacidad de Devin para operar dentro del estricto marco de cumplimiento de Goldman, con el potencial de una futura integración en la Plataforma de IA de GS, permitiendo a los empleados delegar tareas complejas para su finalización autónoma.
La estrategia de IA de Goldman Sachs ofrece un caso de estudio convincente para los Directores de Información en industrias reguladas. Demuestra que con una arquitectura bien pensada y controles robustos, incluso sectores sensibles como las finanzas pueden aprovechar eficazmente la IA generativa para automatizar el trabajo rutinario, descubrir conocimientos y mejorar la toma de decisiones sin comprometer la seguridad o el cumplimiento. El enfoque de la firma “detrás del firewall” ha permitido a toda su fuerza laboral acceder a modelos avanzados de IA, fomentando una mentalidad colaborativa donde la IA es vista como un socio poderoso, listo para redefinir los procesos de trabajo en el banco.