Goldman Sachs heeft stilletjes een van Wall Streets grootste technologische weddenschappen omgezet in een werkend experiment over de toekomst van software-engineering. De uitrol door de bank van Goldman Sachs Devin AI-tools binnen haar technologiedivisie is een van de duidelijkste voorbeelden tot nu toe van een grote financiële instelling die echt productiewerk toevertrouwt aan een autonome codeeragent, en niet alleen aan een chatassistent die stukjes code suggereert. En de eerste resultaten, volgens CIO Marco Argenti, suggereren dat dit nog maar het begin is.
Summary
Belangrijkste punten
- Goldman Sachs heeft Devin, een agentische AI-software engineer gebouwd door startup Cognition, in 2025 in de hele technologiedivisie ingezet.
- Devin werkt samen met ongeveer 12.000 menselijke engineers en ontwikkelaars en bepaalt autonoom de scope, schrijft code, test en debugt projecten.
- CIO Marco Argenti zegt dat Devin drie tot vier keer beter presteert dan eerdere AI-tools die de bank gebruikte.
- Bij één organisatie die de technologie gebruikte, daalde de tijd om kwetsbaarheden te verhelpen van 30 minuten naar 1,5 minuut per issue.
- Goldman is van plan in 2026 uit te breiden met Claude van Anthropic voor handel, transacties en klantonboarding.
- Analisten schatten dat tot 200.000 Amerikaanse bankbanen, waarvan veel in handen van junior developers, risico lopen.
Goldman Sachs zet agentische AI-software engineer Devin in
Goldman Sachs werd de eerste grote bank die virtuele software engineers inzette voor echte productietaken in plaats van geïsoleerde pilotprojecten. In 2025 zette de bank Devin, een tool gebouwd door AI-startup Cognition, in de hele technologiedivisie in, waarbij honderden AI-agenten naast de ongeveer 12.000 menselijke engineers en ontwikkelaars aan het werk werden gezet.
Wat dit onderscheidde van eerdere AI-codeertools waarmee banken al experimenteerden, was autonomie. Devin genereert niet alleen code wanneer daarom wordt gevraagd. Het kan zelfstandig opereren binnen de bestaande IT-infrastructuur van Goldman, terwijl het toch samenwerkt met menselijke teams. Dat onderscheid is belangrijk omdat het verandert waarvoor de AI daadwerkelijk verantwoordelijk is.
Autonome mogelijkheden van Devin
In plaats van simpelweg te schrijven wat hem wordt opgedragen, is Devin ontworpen om zelfstandig de volledige vereisten van een engineeringproject in kaart te brengen. Het schrijft de code, test deze, dient het werk in voor menselijke review en voert vervolgens correcties of bugfixes uit indien nodig. Die end-to-end workflow is wat een agentisch systeem onderscheidt van een conventionele AI-codeerassistent.
Eerste uitrol en integratie met menselijke teams
Het gebruik van de technologie door Goldman begon met het moderniseren van legacy-architectuur, een duidelijk gedefinieerd en gemakkelijk meetbaar probleem. Al snel werd echter duidelijk dat de bruikbaarheid van Devin veel verder reikte dan dat startpunt, waardoor de bank ertoe werd aangezet om uit te breiden waar en hoe agentische AI werd ingezet binnen haar engineeringactiviteiten.
Productiviteitswinst en technische impact van agentische AI
De cijfers achter Goldmans experiment wijzen op een betekenisvolle sprong in output in plaats van een marginale verbetering. Argenti vertelde CNBC dat Devin “als een nieuwe medewerker” is en naar verwachting drie tot vier keer productiever zou zijn dan de AI-tools die Goldman eerder had gebruikt.
Gerapporteerde 3-4 keer hogere productiviteit vergeleken met eerdere AI-tools
Goldman heeft geen gedetailleerde statistieken gepubliceerd die specifiek zijn voor de eigen uitrol, maar een prestatie-evaluatie die Cognition eind 2025 bij zijn klantenbestand uitvoerde, biedt een inkijkje in wat mogelijk is. Een grote organisatie bespaarde naar verluidt vijf tot tien procent van de ontwikkeltijd door Devin te gebruiken om beveiligingsproblemen in code op te lossen.
Verkorting van de tijd om kwetsbaarheden te verhelpen
Voor een andere klant stelde Cognitions evaluatie vast dat de tijd die nodig was om een kwetsbaarheid te verhelpen, daalde van 30 minuten per issue naar slechts 1,5 minuut, vergeleken met menselijke developers die alleen werkten. De prestaties van het systeem verbeterden ook met het gebruik: het aandeel pull requests dat door menselijke reviewers werd geaccepteerd zonder significante hercodering steeg in de loop van de tijd van ongeveer een derde naar ongeveer twee derde. Dat traject is belangrijk omdat het suggereert dat de technologie betrouwbaarder wordt naarmate deze langer in een workflow is ingebed, en niet alleen capabeler bij de lancering.
Waarom dit belangrijk is: voor een bank ter grootte van Goldman Sachs leidt het wegsnijden van minuten bij routinematige kwetsbaarheidsfixes over duizenden engineeringtaken samen tot een substantiële verschuiving in hoe technologiebudgetten en tijdlijnen worden gepland.
Uitbreiding en bredere AI-integratie bij Goldman Sachs
Aangemoedigd door die resultaten vergroot Goldman zijn agentische AI-voetafdruk tot ver buiten code. In 2026 is de bank van plan Claude van Anthropic te adopteren voor werk rond handel en transacties, evenals klantonderzoek en onboarding, waarmee agentische automatisering wordt uitgebreid naar functies die veel dichter bij de kernactiviteiten van de bank liggen.
Adoptie van Claude van Anthropic voor handel, transacties en onboarding
Argenti vertelde Fortune dat hij zijn manier van meten van de impact van de technologie heeft veranderd. In plaats van bij te houden hoeveel medewerkers AI-tools gebruiken, kijkt hij nu naar hoe snel ideeën veranderen in prototypes en vervolgens in werkende productiemodellen. Hij beschreef de verschuiving als dat de bank in staat wordt om “software in 3D te printen”. Die herdefiniëring van de uitrol van Goldmans Devin AI en Claude, van adoptiecijfers naar snelheid van oplevering, laat zien hoe centraal agentische systemen zijn geworden in de engineeringstrategie van de bank.
Gevolgen voor de werkgelegenheid en uitdagingen in talentontwikkeling
De duidelijkste spanning in Goldmans AI-offensief is niet technisch, maar menselijk. Argenti heeft agentische automatisering consequent gepositioneerd als een hulpmiddel dat mensen vrijmaakt voor werk met hogere toegevoegde waarde in plaats van hen volledig te vervangen. Maar dat kader heeft het debat niet beslecht.
Perspectief van de CIO op AI als menselijke augmentatie
Argenti’s standpunt is dat automatisering de menselijke aandacht verschuift naar waardevollere problemen in plaats van de behoefte aan mensen volledig weg te nemen. Dat standpunt wordt in grote delen van de bankensector gedeeld, terwijl bedrijven proberen grote AI-investeringen te rechtvaardigen zonder hun eigen personeel ongerust te maken.
Schattingen van baanverlies en risico’s voor de instroom van junior developers
Onderzoekers, waaronder analisten van Bloomberg Intelligence, zien het anders. Zij schatten dat tot 200.000 banen, waaronder veel in handen van junior developers, verloren kunnen gaan in de Amerikaanse banksector naarmate agentische AI taken overneemt die vroeger beginnende engineers trainden. Die schatting roept een scherpe vraag op: als junior codeerrollen verdwijnen, waar komt dan de volgende generatie senior developers vandaan, degenen die uiteindelijk grote projecten en uitroltrajecten in de financiële sector zullen leiden?
Goldman-CEO David Solomon heeft al gesproken over het beperken van het personeelsbestand, en Argenti zelf verwacht dat door AI gedreven baanreducties zich zullen uitstrekken tot buiten IT-engineering naar andere afdelingen. Geen van beide bestuurders heeft tot nu toe een duidelijk antwoord gegeven op de vraag rond de talentpijplijn.
Cognitions eigen evaluatie van klantimplementaties bracht een veelzeggende beperking aan het licht: Devin presteert op het niveau van een senior developer als het gaat om het begrijpen van code, maar gedraagt zich meer als een junior medewerker als het gaat om uitvoering, vooral bij taken met vage of losjes gedefinieerde doelstellingen. Die kloof onderstreept waarom goed afgebakende, gestructureerde instructies essentieel blijven bij het inzetten van agentische systemen, en het is een waarschuwingssignaal voor elke organisatie die in de verleiding komt om vaag gedefinieerd werk uit handen te geven.
Waarom dit belangrijk is: dezelfde efficiëntiewinsten die agentische AI aantrekkelijk maken voor banken, zijn ook het meest waarschijnlijk de oorzaak van het uithollen van instapfuncties die traditioneel toekomstige senior engineers hebben opgeleid, een spanning die veel verder reikt dan Goldman Sachs en elke sector raakt die dit soort automatisering opschaalt.
FAQ
Wat is Devin en hoe werkt het bij Goldman Sachs?
Devin is een agentische AI-software engineer die in 2025 door Goldman Sachs is ingezet en in staat is om autonoom softwareprojecten binnen de IT-infrastructuur van de bank te scopen, te coderen, te testen en te debuggen.
Hoeveel productiviteitsverbetering heeft Devin bereikt?
De CIO van Goldman Sachs meldde dat Devin naar verwachting drie tot vier keer productiever is dan eerdere AI-tools die door de bank werden gebruikt.
Welke impact kan agentische AI hebben op banen in de banksector?
Tot 200.000 bankbanen in de VS, vooral voor junior developers, kunnen verloren gaan door AI-automatisering, wat risico’s oplevert voor de toekomstige talentpijplijn.
Hoe ziet Goldman Sachs de rol van AI op de werkplek?
De CIO van de bank ziet agentische AI als een hulpmiddel om menselijk werk te versterken en medewerkers vrij te maken voor taken met hogere toegevoegde waarde, hoewel zorgen over baanverlies aanzienlijk blijven.
{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”Wat is Devin en hoe werkt het bij Goldman Sachs?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Devin is een agentische AI-software engineer die in 2025 door Goldman Sachs is ingezet en in staat is om autonoom softwareprojecten binnen de IT-infrastructuur van de bank te scopen, te coderen, te testen en te debuggen.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Hoeveel productiviteitsverbetering heeft Devin bereikt?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”De CIO van Goldman Sachs meldde dat Devin naar verwachting drie tot vier keer productiever is dan eerdere AI-tools die door de bank werden gebruikt.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Welke impact kan agentische AI hebben op banen in de banksector?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Tot 200.000 bankbanen in de VS, vooral voor junior developers, kunnen verloren gaan door AI-automatisering, wat risico’s oplevert voor de toekomstige talentpijplijn.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Hoe ziet Goldman Sachs de rol van AI op de werkplek?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”De CIO van de bank ziet agentische AI als een hulpmiddel om menselijk werk te versterken en medewerkers vrij te maken voor taken met hogere toegevoegde waarde, hoewel zorgen over baanverlies aanzienlijk blijven.”}}]}
Artikel geproduceerd met behulp van kunstmatige intelligentie en beoordeeld door de redactie.
