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Goldman Sachs ha puesto un freno poco habitual en plena fiebre por la inteligencia artificial. La mayoría de su plantilla ya no puede usar herramientas de programación de Anthropic y Microsoft, con una excepción clara para los ingenieros.
La decisión no gira en torno a una desconfianza abstracta hacia la IA, sino a dos problemas muy concretos, la productividad y el riesgo. La norma interna se actualizó en octubre y alcanza a operadores que ya empleaban esas herramientas para seguir flujos de negociación de clientes, elaborar modelos sobre cambios del mercado y vigilar posiciones financieras.
La banca descubre que no toda automatización compensa
El dato resulta incómodo porque llega en un momento en que muchas empresas aún buscan una medida simple del rendimiento real de estas herramientas. Un estudio de Accenture indica que el 79% del gasto europeo en IA todavía no puede vincularse con resultados financieros cuantificables.
Ahí aparece una contradicción que pesa especialmente en las finanzas. Una tecnología vendida como atajo para trabajar más rápido acaba obligando a revisar quién la usa, con qué datos entra en contacto y qué daños puede causar si falla en un entorno regulado.
Andrés Henao, responsable de negocio tecnológico de Robert Walters para el sur de Europa, sitúa el siguiente paso en una delimitación mucho más precisa del terreno. A su juicio, las empresas tenderán a definir con más detalle qué herramientas pueden utilizar sus empleados, para qué tareas y con qué grado de autonomía.
Hay una razón práctica detrás de ese movimiento.
"Cuando cada persona utiliza la IA por su cuenta, la empresa puede perder visibilidad sobre cómo se está haciendo el trabajo y con qué garantías. Un resultado convincente puede pasar de un documento a otro sin que nadie compruebe su origen. Por eso es fundamental que haya criterios compartidos de revisión y una responsabilidad clara sobre el resultado final" - Andrés Henao, responsable de negocio tecnológico de Robert Walters para el sur de Europa
Esa pérdida de visibilidad ya no afecta solo a departamentos experimentales o equipos creativos. En compañías sometidas a supervisión constante, también alcanza tareas cercanas al núcleo del negocio, algo que encaja con debates recientes sobre límites humanos en la banca y con el uso creciente de estas herramientas en la revisión financiera.
La gobernanza entra cuando la herramienta toca datos sensibles
Adrián Gómez, director nacional de Randstad Digital, describe la respuesta de las compañías más avanzadas en sectores regulados como un modelo estructurado de gobernanza y cumplimiento. En esa lógica, la IA queda acotada al uso para el que fue aprobada, parte de una gobernanza del dato ya fijada y además puede desactivarse si algo sale mal.
Luego Gómez recurre a una imagen muy doméstica para explicar un problema técnico y organizativo.
"Digamos que la gobernanza sería el airbag del vehículo de la IA" - Adrián Gómez, director nacional de Randstad Digital
La comparación no habla de velocidad, sino de control. También enlaza con la gobernanza en pymes, donde el debate ya no consiste solo en adoptar herramientas, sino en saber quién responde cuando una decisión automática entra en circulación.
Alberto García, director general de Digital Core en Accenture, formula ese equilibrio con una comparación igual de expresiva. Las compañías, sostiene, necesitan mecanismos de gobierno y control no para frenar la adopción, sino para hacerla sostenible, del mismo modo que nadie va a buscar el pan en un coche de Fórmula 1.
Goldman Sachs no ha prohibido toda la IA. Ha trazado una frontera entre la fascinación por usarla en cualquier rincón y la obligación de responder por lo que ocurre cuando entra en tareas que mueven clientes, mercado y dinero.