Künstliche Intelligenz (KI) steht kurz davor, die Finanzbranche grundlegend zu verändern, nicht durch die pauschale Automatisierung von Arbeitsplätzen, sondern durch die Erweiterung menschlicher Fähigkeiten und die Neudefinition von Karrierewegen. Dieses transformative Potenzial wird von großen Institutionen wie Goldman Sachs aktiv erforscht, wo erhebliche Investitionen in Ingenieurstalente nun genutzt werden, um die Kraft der KI, insbesondere der generativen KI, zu nutzen und ein beispielloses Maß an Produktivität und Innovation zu erzielen.
Die sich entwickelnde Landschaft des Finanzingenieurwesens
Goldman Sachs beschäftigt unter der Leitung des Chief Information Officer Mark Argenti rund 12.000 Programmierer. Dieses riesige Ingenieurteam ist strategisch darauf ausgerichtet, vielfältige Bedürfnisse zu erfüllen, von der Entwicklung der Kerninfrastruktur bis hin zu spezialisierten Anwendungen für Geschäftsbereiche. Ein bedeutender Teil dieser Belegschaft besteht aus „Strats“, einer einzigartigen Gruppe von Fachleuten, die die analytische Strenge quantitativer Entwickler mit hochentwickelten Programmierkenntnissen verbinden und sich auf Bereiche wie Risikomanagement und Preismodelle konzentrieren. Diese Fachleute integrieren zunehmend Data Science in ihre Rollen, was den breiteren Trend des KI-Einflusses widerspiegelt.
Ergänzend zu den Strats ist eine zentrale Core Engineering-Gruppe mit über 3.000 Fachleuten für den Aufbau und die Wartung der grundlegenden Plattformen verantwortlich, die den Geschäftsbetrieb des Unternehmens untermauern. Dazu gehören kritische Bereiche wie Rechenzentren, Cloud-Infrastruktur, Netzwerke, Speicher und Middleware sowie wesentliche übergeordnete Dienste wie Identitäts- und Zugriffsmanagement und APIs. Darüber hinaus sind Entwickler in verschiedenen Geschäftsbereichen tätig und tragen zu den spezialisierten Technologie-Stacks für Handelsplattformen, Vermögensberatungsdienste und kundenorientierte Marquee-Anwendungen bei.
KI als Multiplikator für Produktivität
Die Integration von KI wird voraussichtlich nicht zu einer Netto-Reduzierung der Anzahl von Programmierern führen. Stattdessen liegt der Schwerpunkt auf der Steigerung der Leistung und der Veränderung der Zusammensetzung der Ingenieursbelegschaft. Argenti betrachtet KI als „Kraftmultiplikator“, der es Organisationen ermöglicht, das Paradoxon zu überwinden, zahlreiche vielversprechende Ideen zu haben, aber nicht über ausreichende Ressourcen oder Budgets zu verfügen, um sie umzusetzen. Diese Technologie ermöglicht die Skalierung der Leistung und bietet die Flexibilität, die Mitarbeiterzahl zu erhöhen oder KI-Tools zu nutzen, um Wachstumsziele zu erreichen. Während die genauen Nettoauswirkungen auf die Mitarbeiterzahl fließend und von Reinvestitionsstrategien abhängig bleiben, deutet eine Wachstumsphase für das Unternehmen auf ein Potenzial für eine Erhöhung der Gesamtzahl der Ingenieure hin, wenn auch mit einem wahrscheinlichen Anstieg des Anteils an erfahrenem Personal.
Neudefinition von Rollen und Beschleunigung der Karriereentwicklung
Die Auswirkungen von KI auf den Ingenieurberuf betreffen eher die Weiterentwicklung von Rollen als die vollständige Verdrängung von Arbeitsplätzen. Es wird erwartet, dass sie Aufgaben auf individueller Ebene neu definiert und dadurch die Gesamtproduktivität und Leistung von Teams und der Organisation steigert. Für Einzelpersonen können KI-Tools als persönliche Assistenten fungieren und es ihnen ermöglichen, Projekte zu bewältigen, die zuvor zeitaufwendig waren. Bei Goldman Sachs dient die interne generative KI-Plattform GSAI Assistant als primäre Ressource für Ingenieure, die Informationen und Unterstützung suchen.
Darüber hinaus wird KI als Katalysator für die Beschleunigung des Karrierefortschritts angesehen. Junior-Ingenieure können KI-Agenten zur Aufgabenverwaltung nutzen und dadurch entscheidende Fähigkeiten in den Bereichen Delegation, Aufsicht und Überprüfung entwickeln. Diese frühe Erfahrung im Management von erweiterten Teams kann ihren Übergang in Führungspositionen beschleunigen und es ihnen ermöglichen, Seniorität und eine breitere Perspektive auf strategische Initiativen zu gewinnen. Die Technologie fördert ein effizienteres Modell des Ressourcenmanagements und befähigt Einzelpersonen, von Anfang ihrer Karriere an mit einem größeren Hebel zu agieren.
Risiken navigieren und verantwortungsvolle KI-Bereitstellung sicherstellen
Während die Vorteile von KI erheblich sind, werden Bedenken hinsichtlich ihrer autonomen Fähigkeiten, oft als „agentische KI“ bezeichnet, mit sorgfältiger Vorsicht angegangen. Das Hauptziel ist es, sicherzustellen, dass diese leistungsstarken Systeme die Risikoreduzierung verbessern und nicht erhöhen. Dies wird durch die Implementierung strenger „Schienen“ oder vordefinierter Grenzen erreicht, die die Aktionen und den Zugriff von KI-Agenten einschränken. In Anlehnung an das autonome Fahren verhindern diese Einschränkungen, dass Agenten ihre zugewiesenen Betriebsparameter überschreiten, und gewährleisten so eine vorhersehbare und sichere Ausführung von Aufgaben.
Eine erhebliche Sorge im Zusammenhang mit KI ist das Potenzial für übermäßige Abhängigkeit, die zu Selbstzufriedenheit führen und die kritische Aufsicht verringern kann. Das optimale Szenario beinhaltet eine Kombination aus hoher individueller Leistungsfähigkeit und effektiver Delegation an KI. Umgekehrt stellen geringe Fähigkeitsniveaus in Verbindung mit umfangreicher Delegation ein größeres Risiko dar. Die Fähigkeit, KI-Systeme zu verstehen und zu überwachen, ist von größter Bedeutung, um sicherzustellen, dass menschliches Urteilsvermögen im Mittelpunkt kritischer Entscheidungsprozesse bleibt, ähnlich der unverzichtbaren Rolle eines Kapitäns in einem Flugzeug.
Breitere gesellschaftliche und gesundheitliche Auswirkungen
Über den unmittelbaren Finanzsektor hinaus birgt KI ein tiefgreifendes Potenzial für gesellschaftlichen Fortschritt. Eine wichtige Überlegung ist das Risiko, die digitale Kluft zu verschärfen und Ungleichheiten zwischen denen zu schaffen, die KI effektiv nutzen können, und denen, die es nicht tun. Während die Kommodifizierung fortschrittlicher KI-Fähigkeiten erwartet wird, wie sie bei Personal Computern und dem Internet zu beobachten war, bleibt die anfängliche Zugänglichkeit dieser Werkzeuge Gegenstand fortlaufender Diskussionen.
Ein weiterer kritischer Aspekt ist der erhebliche Energieverbrauch, der mit der Entwicklung und Bereitstellung von KI verbunden ist. Es bestehen große Hoffnungen, dass laufende Fortschritte zu effizienteren KI-Modellen führen werden, die potenzielle Herausforderungen bei der Energieverteilung abmildern.
In Bereichen wie dem Gesundheitswesen läutet KI eine neue Ära der Innovation ein. Ihre Anwendung bei der DNA-Kartierung, der Sequenzierung von Mutationen und dem Verständnis biologischer Pfade ähnelt der Programmierung biologischer Systeme. Initiativen wie die am Fred Hutch Cancer Center, die darauf abzielen, die Überlebenszeit von Patienten durch Fortschritte in der Versorgung und der Entdeckung von Behandlungen erheblich zu verlängern, unterstreichen das Potenzial der KI, die medizinische Wissenschaft zu revolutionieren und zur Lösung komplexer globaler Herausforderungen beizutragen.
Kolumnistin für Geld, Menschen & Geschichten hinter den Zahlen
Nina findet, dass sich hinter jeder Zahl eine Geschichte verbirgt – manchmal tragisch, oft absurd, aber immer spannend. Sie schreibt mit Herz, Verstand und einem scharfen Blick für Details. Während andere nur den Chart sehen, fragt sie sich: Wer hat eigentlich diesen Kursanstieg ausgelöst – und warum? Übrigens: Sie hat ein Sparkonto seit sie 6 ist und gibt trotzdem zu viel für Bücher aus.