O Goldman Sachs transformou discretamente uma das maiores apostas em tecnologia de Wall Street em um experimento funcional sobre o futuro da engenharia de software. A implementação interna das ferramentas Goldman Sachs Devin AI em sua divisão de tecnologia é um dos exemplos mais claros até agora de uma grande instituição financeira entregando trabalho real de produção a um agente autônomo de codificação, e não apenas a um assistente de chat que sugere trechos de código. E os primeiros resultados, segundo o CIO Marco Argenti, sugerem que isso é apenas o começo.
Summary
Principais destaques
- O Goldman Sachs implementou o Devin, um engenheiro de software de IA agentiva criado pela startup Cognition, em toda a sua divisão de tecnologia em 2025.
- O Devin trabalha ao lado de cerca de 12.000 engenheiros humanos, definindo escopo, codificando, testando e depurando projetos de forma autônoma.
- O CIO Marco Argenti afirma que o Devin tem um desempenho de três a quatro vezes melhor do que as ferramentas de IA que o banco usava anteriormente.
- Uma organização que utiliza a tecnologia viu o tempo de correção de vulnerabilidades cair de 30 minutos para 1,5 minuto por problema.
- O Goldman planeja expandir o uso do Claude, da Anthropic, em 2026 para negociação, transações e onboarding de clientes.
- Analistas estimam que até 200.000 empregos bancários nos EUA, muitos ocupados por desenvolvedores juniores, podem estar em risco.
Goldman Sachs implementa engenheiro de software de IA agentiva Devin
O Goldman Sachs se tornou o primeiro grande banco a colocar engenheiros de software virtuais para trabalhar em tarefas reais de produção, em vez de projetos-piloto isolados. Em 2025, o banco implementou o Devin, uma ferramenta criada pela startup de IA Cognition, em toda a sua divisão de tecnologia, colocando centenas de agentes de IA para trabalhar ao lado de seus cerca de 12.000 engenheiros e desenvolvedores humanos.
O que diferenciou essa iniciativa das ferramentas de codificação com IA anteriores, com as quais os bancos já vinham experimentando, foi a autonomia. O Devin não apenas gera código quando solicitado. Ele pode operar de forma independente dentro da infraestrutura de TI existente do Goldman, ao mesmo tempo em que trabalha em conjunto com as equipes humanas, uma distinção importante porque muda aquilo pelo que a IA é realmente responsável.
Capacidades autônomas do Devin
Em vez de simplesmente escrever o que quer que lhe seja instruído, o Devin é projetado para definir, por conta própria, todos os requisitos de um projeto de engenharia. Ele escreve o código, testa, envia o trabalho para revisão humana e depois faz correções ou ajustes de bugs conforme necessário. Esse fluxo de trabalho de ponta a ponta é o que diferencia um sistema agentivo de um assistente de codificação com IA convencional.
Implementação inicial e integração com equipes humanas
O uso da tecnologia pelo Goldman começou com a modernização de arquitetura legada, um problema bem definido e de fácil mensuração. Rapidamente, porém, ficou claro que a utilidade do Devin ia muito além desse ponto de partida, levando o banco a expandir onde e como implementava IA agentiva em suas operações de engenharia.
Ganhos de produtividade e impacto técnico da IA agentiva
Os números por trás do experimento do Goldman apontam para um salto significativo na produção, e não apenas uma melhoria marginal. Argenti disse à CNBC que o Devin é “como um novo funcionário” e que se esperava que fosse de três a quatro vezes mais produtivo do que as ferramentas de IA que o Goldman havia usado anteriormente.
Produtividade relatada de 3 a 4 vezes em comparação com ferramentas de IA anteriores
O Goldman não publicou estatísticas detalhadas específicas de sua própria implementação, mas uma avaliação de desempenho que a Cognition realizou em sua base de clientes no final de 2025 oferece uma janela para o que é possível. Uma grande organização teria economizado de cinco a 10 por cento do tempo de desenvolvimento ao usar o Devin para corrigir problemas de segurança no código.
Redução no tempo de correção de vulnerabilidades
Para outro cliente, a avaliação da Cognition constatou que o tempo necessário para corrigir uma vulnerabilidade caiu de 30 minutos por problema para apenas 1,5 minuto, quando comparado com desenvolvedores humanos trabalhando sozinhos. O desempenho do sistema também melhorou com o uso: a parcela de pull requests aceitos por revisores humanos sem recodificação significativa subiu de cerca de um terço para aproximadamente dois terços ao longo do tempo. Essa trajetória é importante porque sugere que a tecnologia se torna mais confiável quanto mais tempo fica incorporada a um fluxo de trabalho, e não apenas mais capaz no lançamento.
Por que isso importa: para um banco do tamanho do Goldman Sachs, reduzir minutos em correções rotineiras de vulnerabilidades em milhares de tarefas de engenharia se acumula em uma mudança substancial na forma como orçamentos e cronogramas de tecnologia são planejados.
Expansão e integração mais ampla de IA no Goldman Sachs
Estimulado por esses resultados, o Goldman está ampliando sua presença de IA agentiva muito além do código. Em 2026, o banco planeja adotar o Claude, da Anthropic, para trabalhos envolvendo negociações e transações, bem como análise e onboarding de clientes, estendendo a automação agentiva a funções muito mais próximas das operações financeiras centrais do banco.
Adoção do Claude, da Anthropic, para negociações, transações e onboarding
Argenti disse à Fortune que mudou a forma como mede o impacto da tecnologia. Em vez de acompanhar quantos funcionários estão usando ferramentas de IA, agora observa quão rapidamente ideias se transformam em protótipos e depois em modelos de produção funcionais, descrevendo a mudança como o banco se tornando capaz de “imprimir software em 3D”. Essa reformulação da implementação do Devin AI e do Claude no Goldman, de métricas de adoção para velocidade de entrega, sinaliza o quão centrais os sistemas agentivos se tornaram para a estratégia de engenharia do banco.
Implicações para a força de trabalho e desafios no desenvolvimento de talentos
A tensão mais clara na iniciativa de IA do Goldman não é técnica, é humana. Argenti tem apresentado de forma consistente a automação agentiva como uma ferramenta que libera as pessoas para trabalhos de maior valor, em vez de substituí-las completamente. Mas essa narrativa ainda não encerrou o debate.
Perspectiva do CIO sobre IA como aumento da capacidade humana
A posição de Argenti é que a automação direciona a atenção humana para problemas mais valiosos, em vez de eliminar totalmente a necessidade de pessoas. É uma visão ecoada em grande parte do setor bancário, à medida que as empresas tentam justificar grandes investimentos em IA sem alarmar suas próprias equipes.
Estimativas de perda de empregos e riscos para o funil de desenvolvedores juniores
Pesquisadores, incluindo analistas da Bloomberg Intelligence, veem a situação de forma diferente. Eles estimam que até 200.000 empregos, incluindo muitos ocupados por desenvolvedores em nível júnior, podem ser perdidos no setor bancário dos EUA à medida que a IA agentiva assume tarefas que antes treinavam engenheiros em início de carreira. Essa estimativa levanta uma questão incisiva: se os cargos de codificação júnior desaparecerem, de onde virá a próxima geração de desenvolvedores seniores, aqueles que eventualmente liderarão grandes projetos e implementações em serviços financeiros?
O CEO do Goldman, David Solomon, já falou sobre restringir o quadro de funcionários, e o próprio Argenti espera que as reduções de empregos impulsionadas por IA se estendam além da engenharia de TI para outros departamentos. Nenhum dos executivos ofereceu ainda uma resposta clara para a questão do funil de talentos.
A própria avaliação da Cognition sobre implementações em clientes encontrou uma limitação reveladora: o Devin atua em nível de desenvolvedor sênior quando se trata de entender código, mas se comporta mais como um funcionário júnior na execução, especialmente em tarefas com objetivos ambíguos ou pouco definidos. Essa lacuna reforça por que instruções bem definidas e estruturadas continuam essenciais ao implementar sistemas agentivos, e é um sinal de alerta para qualquer organização tentada a delegar trabalho vagamente definido.
Por que isso importa: os mesmos ganhos de eficiência que tornam a IA agentiva atraente para os bancos são aqueles mais propensos a esvaziar os cargos de entrada que tradicionalmente formaram futuros engenheiros seniores, uma tensão que vai muito além do Goldman Sachs e alcança qualquer setor que esteja escalando esse tipo de automação.
Perguntas frequentes
O que é o Devin e como ele funciona no Goldman Sachs?
O Devin é um engenheiro de software de IA agentiva implementado em 2025 pelo Goldman Sachs, capaz de definir escopo, codificar, testar e depurar projetos de software de forma autônoma dentro da infraestrutura de TI do banco.
Quanta melhoria de produtividade o Devin alcançou?
O CIO do Goldman Sachs relatou que se espera que o Devin seja de três a quatro vezes mais produtivo do que as ferramentas de IA usadas anteriormente pelo banco.
Que impacto a IA agentiva pode ter sobre os empregos bancários?
Até 200.000 empregos bancários nos EUA, especialmente de desenvolvedores juniores, podem ser perdidos devido à automação por IA, o que representa riscos para o funil de talentos da força de trabalho futura.
Como o Goldman Sachs vê o papel da IA no ambiente de trabalho?
O CIO do banco vê a IA agentiva como uma ferramenta para aumentar o trabalho humano, liberando funcionários para tarefas de maior valor, embora as preocupações com deslocamento de empregos permaneçam significativas.
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Artigo produzido com a assistência de inteligência artificial e revisado pela equipe editorial.
