Goldman Sachs limita Claude Code e GitHub ai soli ingegneri

Goldman Sachs ha riservato ai propri ingegneri gli strumenti avanzati di coding con l'IA, tra cui Claude Code di Anthropic e GitHub di Microsoft. La modifica è contenuta in linee guida interne di ottobre, secondo Bloomberg, sintetizzate da The Decoder il 2 novembre.

Per mesi i trader e i banchieri avevano usato gli stessi strumenti per monitorare i flussi di negoziazione e redigere contenuti. Ora non possono più farlo.

L'inversione di rotta è notevole perché appena pochi mesi fa il CIO di Goldman aveva sostenuto in pubblico la tesi opposta. A luglio il CIO Marco Argenti aveva elogiato in un'intervista il "vibe coding" praticato dal personale non tecnico. Descriveva un modello in cui un trader o un gestore patrimoniale costruisce un prototipo rapido con l'IA e lo passa a un ingegnere per la messa in produzione. Secondo The Decoder, quel piano non è più in vigore.

Cosa dice Goldman di aver cambiato

La spiegazione offerta finora è scarna. Un portavoce di Goldman, Nick Carcaterra, ha citato "una serie di fattori tra cui la produttività e la gestione del rischio", secondo il resoconto di The Decoder del report Bloomberg. Ha aggiunto che la fase di sperimentazione è finita e che ora la banca limita gli strumenti a chi è "più adatto a sfruttarli nel lungo periodo". È l'unica dichiarazione ufficiale disponibile: produttività e rischio, senza altri dettagli su quale rischio o sulla produttività di chi.

Letti alla lettera, i due fattori tirano in direzioni opposte. La produttività spinge a diffondere gli strumenti il più possibile. La gestione del rischio spinge a restringerli. Goldman sembra aver deciso che il secondo pesa più del primo, almeno per il personale il cui lavoro non è scrivere software. Il malumore interno di cui si parla lascia intendere che non tutti dentro la banca condividano la scelta.

La mossa si inserisce anche in una tendenza più ampia. Diversi media nella rassegna recente del dossier trattano l'accesso aziendale al coding con l'IA come una questione di governance più che di acquisti. L'infrastruttura che si sta costruendo intorno agli agenti suggerisce la stessa conclusione.

L'infrastruttura si fa seria

L'approccio di Uber mostra come appare su larga scala un accesso agli agenti governato. InfoQ ha riportato il 2 novembre che Uber ha costruito un MCP Gateway per standardizzare il modo in cui gli agenti IA scoprono e invocano i servizi interni, con il supporto di oltre 800 server MCP e 5.000 strumenti. Il progetto separa un registry, che contiene definizioni degli strumenti, schemi, titolarità e impostazioni di abilitazione, da un proxy gateway che traduce le richieste MCP in chiamate HTTP, gRPC o TChannel. Un crawler chiamato AutoCrawler scansiona i registry interni dei linguaggi di definizione delle interfacce, estrae le definizioni delle API dagli schemi Protocol Buffers e Thrift e genera schemi compatibili con MCP. Per scrivere le descrizioni degli strumenti usa un modello linguistico di grandi dimensioni.

Il dettaglio che conta per decisioni come quella di Goldman è il comportamento predefinito. Secondo InfoQ, gli strumenti scoperti di recente restano disattivati finché i team che li possiedono non li esaminano e non li abilitano esplicitamente. L'autorizzazione è applicata sia a livello di server sia di strumento tramite il sistema interno di controllo degli accessi di Uber, e il gateway può oscurare dalle risposte degli strumenti le informazioni personali identificabili. Uber ha anche costruito Omni MCP per la scoperta incrementale, perché caricare nel contesto di un agente le definizioni di migliaia di strumenti è inefficiente. È il livello di controllo che serve a una banca prima di lasciare che un desk di negoziazione punti un agente sui sistemi interni.

I fornitori degli agenti spingono sull'autonomia

Mentre Goldman stringeva, i produttori di strumenti allentavano. DeepSeek ha presentato in anteprima un piano per un agente più autonomo, capace di gestire più compiti con un intervento umano minimo, secondo il South China Morning Post del 1 novembre. Il sistema è chiamato super agent, e il documento è stato pubblicato sabato dal team DeepSeek Harness dell'azienda. L'obiettivo dichiarato è ridurre la necessità che gli esseri umani coordinino più agenti e ne monitorino l'avanzamento, che l'azienda considera un collo di bottiglia nei flussi di lavoro complessi.

Google si è mossa nella direzione opposta sul controllo, in un certo senso: ha messo la scelta dell'agente nelle mani dello sviluppatore. In un post sul blog per sviluppatori datato 29 ottobre, Google ha annunciato che Android Studio ora supporta oltre 40 agenti di coding compatibili con ACP tramite Bring Your Own Agent e l'open Agent Client Protocol, stabile nella release Android Studio Rabbit 2. Google ha anche rilasciato Change Review, che genera un report sui potenziali problemi nelle modifiche fatte dagli agenti e può chiedere all'agente di correggere ciò che trova. A questo si aggiunge Android Bench 2.0, una classifica che valuta modelli e harness degli agenti su compiti di sviluppo Android di lunga durata. Il messaggio è la flessibilità; il sottotesto è che ora la parte difficile è rivedere quello che l'agente ha fatto.

È la tensione in cui si muove Goldman. Gli strumenti sono abbastanza buoni perché chi non è ingegnere li voglia, e i fornitori li rendono più autonomi, non meno.

Agli sviluppatori si chiede di fidarsi meno

Lo scetticismo non riguarda solo le banche. Il blog di ingegneria di Meta ha pubblicato il 28 ottobre i risultati di un Python Typing Survey 2026, che esamina gli strumenti IA e il panorama dei checker. EE Times ha pubblicato il 3 novembre un articolo sulla gestione dei dati di progettazione. L'articolo sostiene che, man mano che i flussi di lavoro digitali si spostano in ambienti testuali come VS Code, gli ingegneri perdono ancora tempo passando tra editor, strumenti da riga di comando e repository separati per gestire versioni e cronologia dei progetti. Nessuno dei due attacca direttamente il coding con l'IA, ma entrambi descrivono un flusso di lavoro in cui è il contorno di strumenti, non il modello, a decidere se il lavoro va bene.

Il blog per sviluppatori di NVIDIA ha argomentato a favore della simulazione il 29 ottobre, descrivendo nella sua serie Omniverse come gli sviluppatori trasformano le idee in simulazioni con agenti IA di frontiera. NVIDIA ha anche pubblicato il 28 ottobre un articolo sui portatili RTX Spark con Windows che ricevono nuovi modelli, strumenti per agenti e giochi, e il 22 ottobre un articolo su Cosmos che apre gli strumenti per addestrare, valutare e distribuire world model. Il filo comune dei post dei fornitori è che gli agenti hanno bisogno di ambienti, harness di valutazione e guardrail prima che ci si fidi di loro per qualsiasi cosa conti.

Anche i limiti dell'hardware non sono spariti. Tom's Hardware ha riportato il 3 novembre che NTDEV, lo sviluppatore dietro Tiny11, ha avviato Windows 11 26H2 su un sistema con 128 MB di RAM, circa il 3,1% dei 4 GB minimi richiesti da Microsoft, arrivando al desktop, a File Explorer e a Notepad. NTDEV ha definito il risultato "dolorosamente lento" e lo ha trattato come un esperimento. Il parallelo non è esatto, ma la lezione è questa: i sistemi alleggeriti fanno cose notevoli finché qualcuno non ha bisogno di contarci davvero.

Altrove nello stack

LG CNS ha completato un data center per l'IA da 30 MW a Jakarta, ha riportato Light Reading il 2 novembre, e prevede di estendere lo sviluppo di data center per l'IA in Malaysia, Thailandia, Vietnam, Filippine e Giappone. La prima fase è una struttura di 11 piani con 46.281 metri quadrati di superficie e capacità per oltre 100.000 server, con sistemi di alimentazione che gestiscono più di 300 kilowatt per rack. LG CNS afferma di aver affittato il 100% della struttura prima del completamento. L'offerta di potenza di calcolo non è il vincolo che Goldman sta gestendo, ma è la ragione per cui quegli strumenti esistono.

La robotica segue lo stesso copione. Agility Robotics e Churchill Capital Corp XI ora prevedono circa 465.000.000 di dollari nella proposta di fusione SPAC di Agility, ha riportato The Robot Report il 30 ottobre, in calo rispetto ai 620.000.000 previsti a giugno su una valutazione di 2.500.000.000 di dollari. L'azienda prevede di chiudere il 4 novembre e dichiara di avere oltre 300.000.000 di dollari in ordini pluriennali confermati per Digit 5, con consegne ai clienti in accesso anticipato nella prima metà del 2027. La rassegna di ottobre di The Robot Report ha anche segnalato l'accordo di Schneider Electric per acquisire PTC per circa 22.600.000.000 di dollari e la nuova mano a quattro dita di Boston Dynamics con 13 gradi di libertà.

Niente di tutto questo cambia ciò che è successo in Goldman. Mostra però che l'appetito per l'automazione non si sta riducendo, solo quello per l'automazione senza governo.

Cosa tenere d'occhio

Le domande aperte sono concrete. Se altre banche seguiranno la restrizione di Goldman, e se al loro interno vincerà l'argomento della produttività o quello del rischio, si vedrà nelle assunzioni e nei budget per gli strumenti prima che nei comunicati stampa. Non è confermato nemmeno se Claude Code e GitHub resteranno riservati agli ingegneri in Goldman oltre le linee guida attuali; il dossier non contiene alcuna dichiarazione che la restrizione sia permanente.

Per gli sviluppatori, il segnale di breve periodo è che il livello di revisione sta diventando il prodotto. Change Review di Google, il registry di strumenti disattivati per impostazione predefinita di Uber e la ritirata di Goldman puntano tutti nella stessa direzione: l'assistente scrive, ma qualcuno deve ancora approvare. Il dossier non dice come gli ingegneri di Goldman gestiranno quell'approvazione, né se i trader che hanno perso l'accesso riceveranno uno strumento più limitato. Alla richiesta di dettagli oltre la dichiarazione del portavoce, il dossier non offre nulla.