Maaaring may nakatagong panganib sa pamamahala sa likod ng produktibidad! Nilimitahan ng Goldman Sachs (GS.US) ang paggamit ng advanced AI programming tools ng mga non-tech na empleyado
Ayon sa ulat, ipinagbawal ng Goldman Sachs ang paggamit ng ilang empleyado ng mga advanced AI tools na partikular na dinisenyo para sa programming matapos nilang suriin ang mga alalahanin tungkol sa productivity at risk.
Ayon sa Filipino Finance APP, iniulat na, matapos suriin ang mga alalahanin hinggil sa produktibidad at panganib, ipinagbawal ng Goldman Sachs (GS.US) ang ilang mga empleyado sa paggamit ng mga advanced na artificial intelligence (AI) tools na idinisenyo para sa programming. Ibig sabihin nito, matapos ang ilang buwang aktibong pagsulong sa aplikasyon ng AI, sinimulan na ng higanteng institusyong ito sa Wall Street na muling tukuyin ang saklaw ng paggamit ng ilang AI tools.
Iniulat na, sa mga nakaraang buwan, tuloy-tuloy na ginamit ng mga banker ng Goldman Sachs ang mga kaugnay na tools ng Anthropic at GitHub ng Microsoft (MSFT.US) sa kanilang trabaho. Ngunit ayon sa panloob na patakaran ng bangko na in-update ngayong Oktubre, nilimitahan na sa hanay ng mga engineer ang paggamit ng mga tool na ito.
Nagdulot na ang pagbabagong ito ng hindi pagkakuntento sa ilang empleyado. Ayon sa impormasyong nakuha, ilang traders ang dati nang ginagamit ang mga AI tools na ito para pabilisin ang mga gawain tulad ng pagmamanman sa daloy ng transaksyon ng kliyente, pagmomodelo ng pagbabago ng merkado at posisyon, gayundin sa paggawa ng tekstuwal at graphic na nilalaman, kaya nadismaya sila sa biglaang paghigpit ng akses sa mga tool na ito.
Kapansin-pansin, ang bagong hakbang na ito ay malaki ang kaibahan sa positibong pananaw ng Goldman Sachs sa AI noong Hulyo ngayong taon. Noon, bukas na tinalakay ng Chief Information Officer ng Goldman Sachs na si Marco Argenti ang tinatawag na "vibe coding," kung saan kaya ng mga non-technical na empleyado na gumawa ng software o solusyon gamit ang AI tools. Sa modelong iyon, ang mga traders, bankers at iba pang mas pamilyar sa pangangailangang negosyo ay maaaring magtayo muna ng mabilis na solusyon gamit ang AI, at pagkatapos ay ipapasa ito sa isa sa humigit-kumulang 12,000 engineer ng Goldman para i-refine at gamitin sa aktwal na operasyon.
Ang kagandahan ng ganitong modelo ay napapababa ang hadlang para sa mga non-technical na empleyado na mag-develop ng software, at sabay na nakukuha ng engineering team ang malinaw na mga pangangailangan ng negosyo. Para sa mga trader at banker, hindi kailangan pang maghintay sa iskedyul ng engineering department, maaari na nilang mabilis na gawin ang prototipo gamit ang AI, at agad masuri kung may aktwal na halaga ang isang ideya.
Ngunit habang patuloy ang paglawak ng kakayanan ng AI coding agents, nagdudulot din ito ng bagong mga panganib: Maaaring agad magamit ang code na nalikha ng AI para sa pagproseso ng impormasyon ng kliyente, data ng transaksyon, o mga internal system, kahit na maaaring wala ang sapat na kakayahan ng user sa software engineering para matukoy ang mga security vulnerability, logical error, o isyu sa data access.
Para sa isang global na bangko na mahigpit na pinamamahalaan, lalong sensitibo ang ganitong mga panganib. Ang generative AI ay maaaring hindi lamang maglabas ng maling sagot, kundi posibleng humantong din sa paglabas ng sensitibong datos, cybersecurity issues, intellectual property, pagiging mapagkakatiwalaan ng model output, at pati na rin sa isyu ng regulatory records. Kailangan ng mga institusyong pinansyal na balansehin ang pagpapataas ng produktibidad ng empleyado at pagpapanatili ng risk control.
Ang pinakabagong polisiya ng Goldman Sachs ay aktwal na sumasalamin sa mas malaking pagbabago sa paggamit ng AI sa Wall Street. Sa nakaraang dalawang taon, karaniwang tinuturing ng mga institusyong pinansyal ang generative AI bilang mahalagang kasangkapan para sa pagpapataas ng produktibidad ng empleyado. Kasabay ng mabilis na pagtaas ng kakayanan ng Claude, ChatGPT at iba't ibang AI coding agents, mula sa simpleng text generation, ang AI ay naging isang "intelligent agent" na kaya nang magsulat ng code, mag-analyze ng data, awtomatikong magsagawa ng mga gawain, at kahit magtayo ng buong workflow.
Subalit, habang lumalakas ang AI, lalo ring nagiging komplikado ang mga isyu sa pamamahala para sa mga kumpanya. Kamakailan, iniulat na ang paggamit ng mga empleyado sa hindi aprubadong generative AI tools ay bumubuo ng tinatawag na "shadow AI" na problema. Pangunahing panganib dito ang kawalan ng kontrol sa confidential data, cybersecurity incidents, error o bias sa model output, mga isyu sa intellectual property, at kakulangan sa maasyang record para sa mahahalagang desisyon.
Dahil dito, imbes na payak na ipagbawal ang paggamit ng AI, parami nang paraming kumpanya ang pinipiling gumamit ng mas detalyadong modelo ng pamamahala; halimbawa, ayon sa sensitivity ng data, epekto ng error, at kahalagahan ng business decision, nagkakaroon ng pagkategorya ng iba't ibang AI use cases, at nagtatakda ng iba't ibang antas ng karapatan depende sa grupo ng empleyado. Sa ganitong pananaw, ang pagkakaroon ng access sa mga advanced programming tool gaya ng Claude Code at GitHub para sa mga engineer ng Goldman ay masasabi ring paglipat mula “open experiment” tungo sa “specialized management” sa kanilang AI governance model.
Disclaimer: Ang nilalaman ng artikulong ito ay sumasalamin lamang sa opinyon ng author at hindi kumakatawan sa platform sa anumang kapasidad. Ang artikulong ito ay hindi nilayon na magsilbi bilang isang sanggunian para sa paggawa ng mga desisyon sa investment.
Baka magustuhan mo rin
Naghigpit ang regulasyon ng mga data center sa Amerika, maapektuhan ba ang mga AI infrastructure stocks? Morgan Stanley: Limitado ang epekto sa 2027, mas maraming panganib sa 2028
Tinataya ng Morgan Stanley na maaaring labis ang naging reaksiyon ng market sa pagbebenta ng mga AI infrastructure stocks bunsod ng midterm elections sa Estados Unidos. Limitado lamang ang panganib ng paglawak ng mga data center hanggang 2027, nananatiling malakas ang pangangailangan sa AI computing power, at may mga investment opportunity na lumilitaw sa ilang technology stocks. Microsoft pa rin ang pangunahing rekomendadong target.
Tinukoy ng Goldman Sachs ang mahalagang trendline, nasa panganib ang huling depensa ng Nasdaq
Ang Nasdaq 100 index ay bumagsak ng apat na linggo sunod-sunod at kasalukuyang tumpak na sinusubukan ang mahalagang linya ng trend na nag-uugnay sa pinakamababang puntos ng 2025 at 2026 (26630 puntos). Bagaman malakas ang kita sa ikatlong quarter, dahil sa mataas na pag-iingat ng merkado at pagtaas ng takot, inilipat ng mga mamumuhunan ang kanilang pansin sa inaasahang posibleng paghina ng ekonomiya sa 2028, kaya patuloy ang pagbaba ng presyo ng mga stock. Habang malaki ang paglabas ng dayuhang kapital at matindi ang pagkakaiba ng mga halaga, hinihintay ng merkado ang resulta ng CPI ngayong linggo at mga ulat ng kita mula sa mga higanteng kumpanya ng chip.
Goldman Sachs sumusuporta sa Oracle (ORCL.US): Ang mga alalahanin sa AI financing ay maaaring labis na pinalalaki, ang panganib sa mga proyekto sa konstruksiyon ay kontrolado
Goldman Sachs ay nagpapanatili ng "buy" rating para sa Oracle, na may 12-buwang target price na $206.
Ang midterm na halalan ay naglantad ng kahinaan ng merkado! Ang AI trading ay nahaharap sa mahigpit na pagsusuri, posibleng malaking pagbabago sa inaasahan ng kita ng US stock market
Ang resulta ng midterm election sa Estados Unidos at ang kasunod na pagbagsak ng merkado ay nagbunyag ng kahinaan na dulot ng labis na pagtutok ng merkado sa artificial intelligence (AI). Maaaring kailanganin ng mga mamumuhunan na muling ayusin ang kanilang mga inaasahan sa kita mula sa pamumuhunan.
Mga presyo ng crypto
Higit pa
