Goldman Sachs, Wall Street’in en büyük teknoloji yatırımlarından birini yazılım mühendisliğinin geleceğine dair çalışan bir deneye sessizce dönüştürdü. Bankanın teknoloji birimi içinde Goldman Sachs Devin AI araçlarını devreye alması, büyük bir finans kurumunun gerçek üretim işlerini yalnızca kod parçacıkları öneren bir sohbet asistanına değil, otonom bir kodlama aracına teslim etmesinin şimdiye kadarki en net örneklerinden birini oluşturuyor. CIO Marco Argenti’ye göre erken sonuçlar, bunun yalnızca başlangıç olduğunu gösteriyor.
Summary
Öne çıkanlar
- Goldman Sachs, girişim Cognition tarafından geliştirilen aracılık özellikli yapay zeka yazılım mühendisi Devin’i 2025’te teknoloji birimi genelinde devreye aldı.
- Devin, yaklaşık 12.000 insan mühendisin yanında çalışarak projeleri otonom biçimde kapsamlandırıyor, kodluyor, test ediyor ve hata ayıklıyor.
- CIO Marco Argenti, Devin’in bankanın daha önce kullandığı yapay zeka araçlarından üç ila dört kat daha iyi performans gösterdiğini söylüyor.
- Teknolojiyi kullanan bir organizasyonda, güvenlik açığı giderme süresi sorun başına 30 dakikadan 1,5 dakikaya düştü.
- Goldman, 2026’da alım satım, işlemler ve müşteri kazanımı için Anthropic’in Claude modeline genişlemeyi planlıyor.
- Analistler, çoğu genç geliştiriciler tarafından yürütülen 200.000’e kadar ABD bankacılık işinin risk altında olabileceğini tahmin ediyor.
Goldman Sachs, Aracılık Özellikli Yapay Zeka Yazılım Mühendisi Devin’i Devreye Alıyor
Goldman Sachs, sanal yazılım mühendislerini izole pilot projeler yerine gerçek üretim görevlerinde çalıştıran ilk büyük banka oldu. 2025’te banka, yapay zeka girişimi Cognition tarafından geliştirilen bir araç olan Devin’i teknoloji birimi genelinde devreye alarak, yüzlerce yapay zeka ajanını yaklaşık 12.000 insan mühendisi ve geliştiricisiyle yan yana çalıştırmaya başladı.
Bunu, bankaların daha önce denediği yapay zeka kodlama araçlarından ayıran şey özerklik oldu. Devin yalnızca istendiğinde kod üretmiyor. Goldmann’ın mevcut BT altyapısı içinde bağımsız olarak çalışabiliyor ve aynı zamanda insan ekiplerle eşgüdüm içinde hareket ediyor; bu ayrım önemli çünkü yapay zekanın gerçekte neyin sorumluluğunu üstlendiğini değiştiriyor.
Devin’in Otonom Yetenekleri
Sadece kendisine verilen talimatları yazmak yerine, Devin bir mühendislik projesinin tüm gereksinimlerini kendi başına kapsamlandıracak şekilde tasarlandı. Kodu yazıyor, test ediyor, işi insan incelemesine sunuyor ve ardından gerektiğinde düzeltmeler veya hata giderimleri yapıyor. Bu uçtan uca iş akışı, aracılık özellikli bir sistemi geleneksel bir yapay zeka kodlama asistanından ayıran şey.
İlk Yaygınlaştırma ve İnsan Ekiplerle Entegrasyon
Goldman’ın teknolojiyi kullanımı, iyi tanımlanmış ve ölçülmesi kolay bir sorun olan eski mimarinin modernleştirilmesiyle başladı. Ancak kısa sürede Devin’in faydasının bu başlangıç noktasının çok ötesine uzandığı ortaya çıktı ve bu da bankayı aracılık özellikli yapay zekayı mühendislik operasyonları genelinde nerede ve nasıl devreye aldığı konusunda kapsamı genişletmeye yöneltti.
Verimlilik Artışları ve Aracılık Özellikli Yapay Zekanın Teknik Etkisi
Goldman’ın deneyinin arkasındaki rakamlar, marjinal bir iyileştirme yerine çıktıda anlamlı bir sıçramaya işaret ediyor. Argenti CNBC’ye Devin’in “yeni bir çalışan gibi” olduğunu ve bankanın daha önce kullandığı yapay zeka araçlarından üç ila dört kat daha üretken olmasının beklendiğini söyledi.
Önceki Yapay Zeka Araçlarına Kıyasla Bildirilen 3-4 Kat Verimlilik
Goldman, kendi yaygınlaştırmasına özgü ayrıntılı istatistikler yayımlamadı, ancak Cognition’ın 2025 sonlarında müşteri tabanı genelinde gerçekleştirdiği bir performans incelemesi, mümkün olana dair bir pencere sunuyor. Büyük bir organizasyon, Devin’i kod içindeki güvenlik sorunlarını gidermek için kullanarak geliştirme süresinde yüzde beş ila 10 tasarruf sağladığını bildirdi.
Güvenlik Açığı Giderme Süresinde Azalma
Başka bir müşteri için Cognition’ın incelemesi, bir güvenlik açığını gidermek için gereken sürenin, yalnız çalışan insan geliştiricilerle karşılaştırıldığında, sorun başına 30 dakikadan yalnızca 1,5 dakikaya düştüğünü ortaya koydu. Sistemin performansı kullanım ile birlikte iyileşti: insan inceleyiciler tarafından önemli ölçüde yeniden kodlama gerektirmeden kabul edilen çekme isteklerinin oranı zaman içinde yaklaşık üçte birden üçte ikiye yükseldi. Bu gidişat önemli çünkü teknolojinin yalnızca lansmanda daha yetenekli olmakla kalmayıp, bir iş akışına ne kadar uzun süre gömülü kalırsa o kadar güvenilir hale geldiğini gösteriyor.
Neden önemli: Goldman Sachs büyüklüğünde bir banka için, binlerce mühendislik görevi genelinde rutin güvenlik açığı düzeltmelerinden dakikalar kırpmak, teknoloji bütçelerinin ve zaman çizelgelerinin nasıl planlandığı üzerinde önemli bir değişime dönüşüyor.
Goldman Sachs’ta Genişleme ve Daha Kapsamlı Yapay Zeka Entegrasyonu
Bu sonuçlardan cesaret alan Goldman, aracılık özellikli yapay zeka ayak izini kodun çok ötesine taşıyor. 2026’da banka, alım satım ve işlemlerle ilgili işlerde, ayrıca müşteri inceleme ve kazanım süreçlerinde Anthropic’in Claude modelini benimsemeyi planlıyor; böylece aracılık özellikli otomasyonu bankanın temel finansal operasyonlarına çok daha yakın işlevlere genişletiyor.
Alım Satım, İşlemler ve Onboarding için Anthropic’in Claude Modelinin Benimsenmesi
Argenti, Fortune’a teknolojinin etkisini ölçme biçimini değiştirdiğini söyledi. Kaç çalışanın yapay zeka araçlarını kullandığını takip etmek yerine artık fikirlerin ne kadar hızlı prototiplere ve ardından çalışan üretim modellerine dönüştüğüne bakıyor ve bu değişimi bankanın “yazılımı 3B yazdırabilir” hale gelmesi olarak tanımlıyor. Goldmann’ın Devin AI ve Claude yaygınlaştırmasını benimseme metriklerinden teslimat hızına kaydıran bu yeniden çerçeveleme, aracılık özellikli sistemlerin bankanın mühendislik stratejisinin ne kadar merkezine yerleştiğini gösteriyor.
İşgücü Sonuçları ve Yetenek Geliştirmede Zorluklar
Goldman’ın yapay zeka hamlesindeki en net gerilim teknik değil, insani. Argenti, aracılık özellikli otomasyonu, insanları tamamen değiştirmek yerine onları daha yüksek değerli işler için serbest bırakan bir araç olarak çerçevelemeye devam ediyor. Ancak bu çerçeveleme tartışmayı sona erdirmedi.
İK Direktörünün Yapay Zekayı İnsan Takviyesi Olarak Görüşü
Argenti’nin görüşü, otomasyonun insan dikkatini insanlara tamamen olan ihtiyacı ortadan kaldırmak yerine daha değerli sorunlara yönelttiği yönünde. Bu bakış açısı, firmalar kendi işgüçlerini ürkütmeden büyük yapay zeka yatırımlarını gerekçelendirmeye çalışırken bankacılık sektörünün büyük bölümünde yankı buluyor.
İş Kaybı Tahminleri ve Genç Geliştirici Havuzu için Riskler
Bloomberg Intelligence analistleri de dahil olmak üzere araştırmacılar ise farklı düşünüyor. Aracılık özellikli yapay zeka, kariyerlerinin başındaki mühendisleri eğiten görevleri üstlendikçe, genç düzey geliştiriciler tarafından yürütülen birçok pozisyon da dahil olmak üzere ABD bankacılık sektöründe 200.000’e kadar işin kaybedilebileceğini tahmin ediyorlar. Bu tahmin, keskin bir soruyu gündeme getiriyor: Eğer genç kodlama rolleri ortadan kalkarsa, bir gün finansal hizmetler genelinde büyük projelere ve yaygınlaştırmalara liderlik edecek kıdemli geliştiricilerin bir sonraki nesli nereden gelecek?
Goldman CEO’su David Solomon, personel sayısını sınırlamaktan zaten söz etti ve Argenti, yapay zeka kaynaklı işten çıkarmaların BT mühendisliğinin ötesine geçerek diğer departmanlara da yayılmasını bekliyor. Her iki yönetici de henüz bu yetenek havuzu sorusuna net bir yanıt sunmuş değil.
Cognition’ın müşteri yaygınlaştırmalarına ilişkin kendi incelemesi, çarpıcı bir sınırlamayı ortaya koydu: Devin, kodu anlama konusunda kıdemli bir geliştirici seviyesinde performans gösterirken, özellikle belirsiz veya gevşek tanımlanmış hedeflere sahip görevlerde icra açısından daha çok genç bir çalışan gibi davranıyor. Bu fark, aracılık özellikli sistemleri devreye alırken iyi kapsamlandırılmış, yapılandırılmış talimatların neden hâlâ hayati önem taşıdığını pekiştiriyor ve belirsiz tanımlanmış işleri devretmeye hevesli herhangi bir organizasyon için uyarı niteliği taşıyor.
Neden önemli: Aracılık özellikli yapay zekayı bankalar için cazip kılan aynı verimlilik kazanımları, geleneksel olarak geleceğin kıdemli mühendislerini yetiştiren giriş seviyesi rolleri boşaltma olasılığı en yüksek olan kazanımlar; bu gerilim, Goldman Sachs’ın çok ötesine uzanarak bu tür otomasyonu ölçeklendiren her sektöre yayılıyor.
SSS
Devin nedir ve Goldman Sachs’ta nasıl çalışır?
Devin, Goldman Sachs tarafından 2025’te devreye alınan, bankanın BT altyapısı içinde yazılım projelerini otonom biçimde kapsamlandırabilen, kodlayabilen, test edebilen ve hata ayıklayabilen aracılık özellikli bir yapay zeka yazılım mühendisidir.
Devin ne kadar verimlilik artışı sağladı?
Goldman Sachs’ın CIO’su, Devin’in bankanın daha önce kullandığı yapay zeka araçlarından üç ila dört kat daha üretken olmasının beklendiğini bildirdi.
Aracılık özellikli yapay zeka bankacılık işleri üzerinde ne tür bir etki yaratabilir?
ABD’de özellikle genç geliştiriciler için olmak üzere 200.000’e kadar bankacılık işinin yapay zeka otomasyonu nedeniyle kaybedilebileceği ve bunun gelecekteki işgücü havuzu için riskler oluşturduğu öngörülüyor.
Goldman Sachs, işyerinde yapay zekanın rolünü nasıl görüyor?
Bankanın CIO’su, aracılık özellikli yapay zekayı insan işini takviye eden, çalışanları daha yüksek değerli görevlere yönlendiren bir araç olarak görüyor; ancak iş kaybına ilişkin endişeler önemli olmaya devam ediyor.
{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”Devin nedir ve Goldman Sachs’ta nasıl çalışır?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Devin, Goldman Sachs tarafından 2025’te devreye alınan, bankanın BT altyapısı içinde yazılım projelerini otonom biçimde kapsamlandırabilen, kodlayabilen, test edebilen ve hata ayıklayabilen aracılık özellikli bir yapay zeka yazılım mühendisidir.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Devin ne kadar verimlilik artışı sağladı?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Goldman Sachs’ın CIO’su, Devin’in bankanın daha önce kullandığı yapay zeka araçlarından üç ila dört kat daha üretken olmasının beklendiğini bildirdi.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Aracılık özellikli yapay zeka bankacılık işleri üzerinde ne tür bir etki yaratabilir?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”ABD’de özellikle genç geliştiriciler için olmak üzere 200.000’e kadar bankacılık işinin yapay zeka otomasyonu nedeniyle kaybedilebileceği ve bunun gelecekteki işgücü havuzu için riskler oluşturduğu öngörülüyor.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Goldman Sachs, işyerinde yapay zekanın rolünü nasıl görüyor?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Bankanın CIO’su, aracılık özellikli yapay zekayı insan işini takviye eden, çalışanları daha yüksek değerli görevlere yönlendiren bir araç olarak görüyor; ancak iş kaybına ilişkin endişeler önemli olmaya devam ediyor.”}}]}
Bu makale, yapay zekanın yardımıyla üretilmiş ve editoryal ekip tarafından gözden geçirilmiştir.
