A Goldman Sachs, sob a liderança de seu diretor de tecnologia, Marco Argenti, está adotando uma abordagem inovadora em relação ao uso de ferramentas de inteligência artificial (IA) por seus engenheiros. Enquanto muitas empresas, como JPMorgan e Meta, estão focadas em monitorar o uso individual de IA, Argenti defende uma estratégia diferente: avaliar a produtividade das equipes como um todo. Essa mudança de foco visa não apenas aumentar a eficiência, mas também melhorar a qualidade do trabalho realizado.
Goldman Sachs implementou ferramentas de IA para seus 12. 000 engenheiros, que agora as incorporam em seus fluxos de trabalho. Argenti descreve a IA como uma tecnologia que permite aos engenheiros "imprimir em 3D" software, gerando protótipos em tempo real.
Essa capacidade de prototipagem rápida é um dos principais benefícios que a IA traz para o desenvolvimento de software, permitindo que as equipes avancem rapidamente de uma ideia para um produto pronto para lançamento. Em uma entrevista recente, Argenti destacou que a avaliação da produtividade deve ser feita em nível de equipe, em vez de se concentrar em métricas individuais. Ele argumenta que focar apenas em um único desenvolvedor pode levar a uma visão distorcida do progresso, comparando isso a observar apenas um jogador em um campo de futebol.
"Se você olhar para o indivíduo, realmente está perdendo a floresta por causa das árvores", disse ele. Essa abordagem permite que a Goldman Sachs tenha uma visão mais ampla do fluxo de trabalho e da eficiência das equipes, ajudando a acelerar os cronogramas de projetos e a realizar avaliações de controle de qualidade. Enquanto outras empresas monitoram as atividades de seus funcionários, como o uso de painéis de controle que exibem as atividades relacionadas à IA, Goldman Sachs optou por não construir esses painéis.
Em vez disso, a empresa se concentra em métricas de equipe, como a velocidade de desenvolvimento e a qualidade do produto final. Isso permite que a empresa avalie se a implementação da IA realmente está melhorando o tempo necessário para transformar uma ideia inovadora em um produto comercializável. Argenti também abordou a questão do consumo de tokens, um aspecto crítico do uso de IA.
Ele explicou que, ao monitorar o uso de tokens, a Goldman Sachs identificou um limiar abaixo do qual não havia mudanças significativas nas métricas de saída. No entanto, uma vez que esse limiar foi superado, a produtividade começou a aumentar. Isso sugere que os engenheiros estavam utilizando a IA para criar planos de implementação e documentos de requisitos de negócios antes de iniciar a codificação, o que não resulta em saída imediata, mas é essencial para o sucesso do projeto.
A mudança na cultura de trabalho também foi notável. Argenti observou que os engenheiros estão se sentindo mais empoderados e menos temerosos em relação à IA. Em reuniões recentes, ele notou que os desenvolvedores estão apresentando soluções concretas e protótipos de novos produtos quase imediatamente, em vez de depender de apresentações tradicionais em PowerPoint.
Essa capacidade de prototipagem em tempo real é um reflexo do impacto positivo que a IA está tendo na forma como as equipes trabalham. Em resumo, a abordagem da Goldman Sachs em relação à IA, liderada por Marco Argenti, destaca a importância de focar na produtividade das equipes em vez de monitorar o uso individual. Essa estratégia não apenas melhora a eficiência, mas também promove uma cultura de inovação e colaboração entre os engenheiros.
À medida que a IA continua a moldar o futuro do desenvolvimento de software, a Goldman Sachs está se posicionando como um líder nesse espaço, adotando práticas que podem servir de modelo para outras empresas no setor.