Goldman restringe el uso de Claude Code y GitHub a ingenieros

Goldman Sachs ha restringido el uso de Claude Code, de Anthropic, y las herramientas de programación de GitHub, de Microsoft, a ingenieros de software y a los "strats", analistas cuantitativos del banco. Los traders y banqueros que venían utilizando estas herramientas han perdido el acceso, según un reportaje de Bloomberg publicado el lunes (2), basado en una orientación interna actualizada en octubre.

En las mesas, las herramientas habían encontrado usos que nada tenían que ver con la ingeniería: monitorear flujos de negociación de clientes y producir materiales escritos y gráficos. Parte de los traders, según el mismo reportaje, se mostraron insatisfechos con el cambio.

Lo que el banco dijo

El portavoz Nick Carcaterra citó "una variedad de factores, incluyendo productividad y gestión de riesgo". Según él, el período inicial de acceso sirvió al banco para evaluar casos de uso en las diferentes áreas, y las herramientas ahora quedan en manos de quienes están "mejor posicionados para aprovecharlas a largo plazo". Goldman no divulgó métricas de productividad ni señaló un incidente específico que motivara la decisión.

Quienes han perdido el acceso tienen como alternativa el GS AI Assistant, el asistente interno que el banco habilitó para toda su fuerza laboral, de más de 46 mil personas, en junio de 2025. La herramienta interna interactúa con modelos de varias empresas, incluidos OpenAI, Google y la propia Anthropic, pero dentro del perímetro controlado por el banco.

La vuelta en cuatro meses

La decisión contrasta con el discurso del propio Goldman. En julio, el CIO Marco Argenti elogió públicamente el llamado "vibe coding", en el que empleados sin formación técnica describen en lenguaje natural el programa que desean y la IA escribe el código. Argenti describió un flujo en el que el área de negocio montaba el prototipo y lo entregaba a ingenieros para refinamiento.

El retroceso no es necesariamente una contradicción. Una interpretación defendible es que el banco hizo exactamente lo que dice: abrió la herramienta, midió y concluyó que el beneficio fuera de la ingeniería no compensaba el riesgo de código sin revisión funcionando cerca de datos de clientes y posiciones. Un banco sistemáticamente importante responde a supervisores que consideran cualquier modelo utilizado en decisiones de negocio como objeto de gobernanza, y un script escrito por un trader en una tarde difícilmente pasa por ese filtro.

La interpretación opuesta también tiene fundamento. Si la productividad de las mesas fuera claramente mayor con las herramientas, la respuesta natural sería crear controles, no cortar el acceso. El hecho de que Goldman no haya publicado ningún número deja abiertas ambas interpretaciones, y quien quiera sacar de la noticia una prueba de que la IA de programación "no funciona" fuera de la ingeniería está leyendo más de lo que la evidencia permite.

Nueva York y Bengaluru

En Estados Unidos, la decisión sirve de referencia para comités de riesgo de otros bancos de Wall Street. La señal que envía Goldman es que la pregunta ha dejado de ser "quién puede experimentar" y ha pasado a ser "quién responde por el código que genera la herramienta". Para proveedores como Anthropic y Microsoft, esto significa contratos corporativos medidos por asientos de ingeniería, no por toda la fuerza laboral.

En India, el efecto es inverso. La oficina de Bengaluru es descrita por la prensa del sector como el segundo mayor polo de ingenieros de Goldman, solo detrás de Nueva York. Si el acceso a las herramientas más poderosas se concentra en ingenieros y quants, el trabajo de transformar la idea de un trader en código vuelve a recaer en estos equipos, y el valor de los centros de ingeniería offshore aumenta en lugar de disminuir. Para consultorías que operan centros de entrega para bancos en India, la noticia refuerza la demanda de ingenieros que sepan trabajar con agentes de código, no la sustitución de ellos por usuarios de negocio.

Para el CIO de cualquier institución financiera, el caso Goldman ofrece un guion concreto: separar la herramienta de uso general, liberada para todos dentro de un perímetro controlado, de la herramienta que escribe y ejecuta código, restringida a quienes tienen la obligación de revisarlo. Goldman no ha publicado ningún dato de la fase de pruebas, y es este silencio el que obliga a cada competidor a repetir el mismo experimento por su cuenta, con el mismo costo y el mismo riesgo.