Goldman Sachs entra en una nueva fase de la inteligencia artificial: Marco Argenti habla de agentes

Goldman Sachs revisa su estrategia de inteligencia artificial ante el rápido crecimiento de las herramientas de agentes y la madurez de los casos de uso corporativos. Marco Argenti, director de tecnología de la información del banco, ya no habla solo de experimentos internos, sino de cómo la nueva ola de IA cambia el desarrollo de software y los procesos cotidianos dentro de una entidad financiera.

Qué ha cambiado en año y medio

Hace año y medio, Goldman Sachs hablaba sobre todo de cómo construía sus propias herramientas internas de IA y de dónde intentaba aplicar modelos sin sacarlos a un entorno masivo. Desde entonces el mercado se ha acelerado de golpe: los modelos generativos son más precisos, los casos de uso corporativos están más claros y han pasado a primer plano los sistemas de agentes, que no se limitan a responder una consulta, sino que pueden ejecutar cadenas de acciones.

Esto cambia también la conversación dentro de las empresas: de la idea de «probemos» a la pregunta de «qué parte del trabajo podemos delegar ya en una máquina».

Para un banco como Goldman Sachs, este cambio importa por algo más que la moda de la IA. Si antes el valor se medía a menudo por la calidad de las respuestas en un chat, ahora lo que cuenta es la productividad de los empleados: cuánto más rápido escribe código un desarrollador, elabora un borrador un analista o encuentra un equipo la información que necesita en sus propios sistemas. En este sentido, las plataformas de agentes como Claude Code dejan de ser un juguete aparte y se convierten en una nueva interfaz para el trabajo corporativo, donde hacen falta tanto resultados como control.

Hacia dónde mira el banco

Por lo que se desprende de la nueva conversación con Argenti, el foco de Goldman Sachs pasa del hecho mismo de la adopción a la calidad del uso. Al banco ya no le basta con tener servicios internos de IA. Ahora importa entender qué tareas resuelven mejor que el software clásico, dónde ahorran tiempo de verdad y dónde exigen demasiada revisión humana. Para una gran entidad financiera es un enfoque práctico: cualquier automatización solo tiene valor si encaja en los procesos existentes, los requisitos de seguridad y la responsabilidad de los equipos.

• Herramientas internas para empleados
• Apoyo al desarrollo y al trabajo con código
• Cadenas de acciones más complejas en lugar de consultas aisladas
• Evaluación de la utilidad real, no solo de la calidad de las respuestas

Para qué sirven los agentes

Lo más interesante es cómo evalúa el banco específicamente el enfoque de agentes. Ya no se trata solo de un asistente que resume documentos o responde preguntas sobre una base de conocimiento, sino de sistemas capaces de ejecutar tareas de varios pasos. Para los equipos de ingeniería y producto se nota especialmente: una herramienta así puede leer código, proponer cambios, buscar dependencias y encargarse de parte del trabajo rutinario sin saltar constantemente entre ventanas. Pero cuanto mayor es la autonomía, más acuciantes son las cuestiones de confianza, registro de acciones y derecho de la persona a tomar la decisión final.

Por eso la experiencia de Goldman Sachs resulta interesante no como la historia de «un banco que también adopta IA», sino como señal de la siguiente etapa del mercado. Cuando estas organizaciones hablan no de pilotos de demostración, sino de escenarios de trabajo y del efecto en los especialistas, significa que la tecnología está pasando una prueba de utilidad. Aunque parte de los experimentos no den resultados inmediatos, el cambio importa: la IA corporativa pasa poco a poco de ser un conjunto de chatbots a una capa de infraestructura que ayuda a escribir, buscar, verificar y ejecutar acciones dentro de la empresa.

Qué significa

Para todo el sector de la IA corporativa, es un indicador de madurez. La conversación sobre la IA se aleja de las promesas abstractas y se acerca a la eficiencia medible: dónde los agentes ahorran horas de trabajo, cómo se integran en procesos sensibles y qué tareas se les pueden confiar sin perder el control. Si este enfoque se consolida en los bancos, pronto se convertirá en referencia para otras grandes empresas internacionales.