حوّلت شركة Goldman Sachs بهدوء واحدة من أكبر رهانات وول ستريت التكنولوجية إلى تجربة عملية حول مستقبل هندسة البرمجيات. يمثل إطلاق البنك لأدوات Goldman Sachs Devin AI داخل قسم التكنولوجيا لديه واحدًا من أوضح الأمثلة حتى الآن على مؤسسة مالية كبرى تسند عملًا إنتاجيًا حقيقيًا إلى وكيل برمجة مستقل، وليس مجرد مساعد دردشة يقترح مقاطع من الشيفرة. وتشير النتائج الأولية، وفقًا لمدير قسم المعلومات ماركو أرجنتي، إلى أن هذا ليس سوى البداية.
Summary
أهم النقاط
- نشرت Goldman Sachs في عام 2025 أداة Devin، وهي مهندس برمجيات وكيل قائم على الذكاء الاصطناعي طوّرته شركة Cognition الناشئة، عبر قسم التكنولوجيا لديها.
- يعمل Devin جنبًا إلى جنب مع ما يقرب من 12,000 مهندس بشري، حيث يقوم بشكل مستقل بتحديد نطاق المشاريع، وكتابة الشيفرة، واختبارها، وتصحيح الأخطاء.
- يقول مدير قسم المعلومات ماركو أرجنتي إن أداء Devin أفضل بثلاث إلى أربع مرات من أدوات الذكاء الاصطناعي السابقة التي استخدمها البنك.
- إحدى المؤسسات التي تستخدم هذه التقنية شهدت انخفاض وقت إصلاح الثغرات من 30 دقيقة إلى 1.5 دقيقة لكل مشكلة.
- تخطط Goldman للتوسع في استخدام Claude من Anthropic في عام 2026 لأغراض التداول، والمعاملات، وإدخال العملاء الجدد.
- يقدّر المحللون أن ما يصل إلى 200,000 وظيفة مصرفية في الولايات المتحدة، يشغل الكثير منها مطورون مبتدئون، قد تكون معرضة للخطر.
Goldman Sachs تنشر مهندس البرمجيات الوكيلي بالذكاء الاصطناعي Devin
أصبحت Goldman Sachs أول بنك كبير يوظف مهندسي برمجيات افتراضيين للعمل على مهام إنتاجية حقيقية بدلًا من مشاريع تجريبية معزولة. ففي عام 2025، نشر البنك Devin، وهي أداة طوّرتها شركة الذكاء الاصطناعي الناشئة Cognition، عبر قسم التكنولوجيا لديه، واضعًا مئات من الوكلاء المعتمدين على الذكاء الاصطناعي للعمل جنبًا إلى جنب مع ما يقرب من 12,000 مهندس ومطور بشري.
ما ميّز هذه الخطوة عن أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي السابقة التي كانت البنوك قد بدأت بالفعل في تجربتها هو مستوى الاستقلالية. فـ Devin لا يكتفي بتوليد الشيفرة عند الطلب؛ بل يمكنه العمل بشكل مستقل داخل البنية التحتية لتقنية المعلومات القائمة لدى Goldman، مع الاستمرار في العمل بالتوازي مع الفرق البشرية، وهو فارق مهم لأنه يغيّر طبيعة المسؤوليات الملقاة على عاتق الذكاء الاصطناعي.
القدرات الذاتية لـ Devin
بدلًا من مجرد كتابة ما يُملى عليه من تعليمات، صُمّم Devin ليحدد بنفسه النطاق الكامل لمتطلبات أي مشروع هندسي. فهو يكتب الشيفرة، ويختبرها، ويقدّم العمل للمراجعة البشرية، ثم يجري التصحيحات أو إصلاحات الأخطاء حسب الحاجة. هذا التسلسل الكامل من البداية إلى النهاية هو ما يميز النظام الوكيلي عن مساعد البرمجة التقليدي المعتمد على الذكاء الاصطناعي.
النشر الأولي والاندماج مع الفرق البشرية
بدأ استخدام Goldman لهذه التقنية بعملية تحديث البنية القديمة، وهي مشكلة محددة جيدًا ويسهل قياسها. لكن سرعان ما اتضح أن فائدة Devin تتجاوز بكثير تلك النقطة الأولى، مما دفع البنك إلى توسيع نطاق وأماكن نشر الذكاء الاصطناعي الوكيلي عبر عملياته الهندسية.
مكاسب الإنتاجية والأثر التقني للذكاء الاصطناعي الوكيلي
تشير الأرقام وراء تجربة Goldman إلى قفزة ملموسة في المخرجات بدلًا من مجرد تحسن هامشي. فقد قال أرجنتي لقناة CNBC إن Devin “يشبه موظفًا جديدًا” ومن المتوقع أن يكون أكثر إنتاجية بثلاث إلى أربع مرات من أدوات الذكاء الاصطناعي التي استخدمها البنك سابقًا.
إنتاجية أعلى بمقدار 3–4 مرات مقارنة بأدوات الذكاء الاصطناعي السابقة
لم تنشر Goldman إحصاءات تفصيلية خاصة بنشرها الداخلي، لكن مراجعة أداء أجرتها Cognition عبر قاعدة عملائها في أواخر عام 2025 توفر لمحة عما هو ممكن. فقد أفادت التقارير بأن مؤسسة كبيرة واحدة وفّرت ما بين خمسة إلى عشرة بالمئة من وقت التطوير باستخدام Devin لإصلاح مشكلات الأمان في الشيفرة.
تقليص وقت إصلاح الثغرات
بالنسبة لعميل آخر، وجدت مراجعة Cognition أن الوقت اللازم لإصلاح ثغرة ما انخفض من 30 دقيقة لكل مشكلة إلى 1.5 دقيقة فقط عند المقارنة بالمطورين البشريين الذين يعملون بمفردهم. كما تحسن أداء النظام مع الاستخدام: إذ ارتفعت نسبة طلبات السحب (pull requests) التي يقبلها المراجعون البشريون دون إعادة كتابة كبيرة من نحو الثلث إلى ما يقرب من الثلثين بمرور الوقت. وتكتسب هذه المسار أهمية لأنه يشير إلى أن التقنية تصبح أكثر موثوقية كلما طال اندماجها في سير العمل، وليس فقط أكثر قدرة عند الإطلاق.
لماذا يهم ذلك: بالنسبة لبنك بحجم Goldman Sachs، فإن تقليص دقائق من وقت إصلاح الثغرات الروتينية عبر آلاف المهام الهندسية يتراكم ليشكل تحولًا كبيرًا في كيفية التخطيط لميزانيات وتوقيتات التكنولوجيا.
التوسع والتكامل الأوسع للذكاء الاصطناعي في Goldman Sachs
مدفوعة بهذه النتائج، توسّع Goldman بصمتها في مجال الذكاء الاصطناعي الوكيلي إلى ما هو أبعد من الشيفرة. ففي عام 2026، يخطط البنك لاعتماد Claude من Anthropic في الأعمال المتعلقة بالتداول والمعاملات، وكذلك فحص العملاء الجدد وإدخالهم، مما يمدد الأتمتة الوكيلية إلى وظائف أقرب بكثير إلى العمليات المالية الأساسية للبنك.
اعتماد Claude من Anthropic للتداول والمعاملات وإدخال العملاء
قال أرجنتي لمجلة Fortune إنه غيّر الطريقة التي يقيس بها أثر هذه التقنية. فبدلًا من تتبع عدد الموظفين الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي، أصبح يراقب مدى سرعة تحوّل الأفكار إلى نماذج أولية ثم إلى نماذج إنتاجية عاملة، واصفًا التحول بأنه جعل البنك قادرًا على “الطباعة ثلاثية الأبعاد للبرمجيات”. هذا إعادة تأطير لإطلاق Devin AI وClaude في Goldman، من مقاييس التبنّي إلى سرعة التسليم، يشير إلى مدى مركزية الأنظمة الوكيلية في استراتيجية البنك الهندسية.
تداعيات القوى العاملة والتحديات في تطوير المواهب
أوضح توتر في دفع Goldman نحو الذكاء الاصطناعي ليس تقنيًا بل بشري. فقد دأب أرجنتي على تصوير الأتمتة الوكيلية كأداة تحرر الناس للقيام بأعمال ذات قيمة أعلى بدلًا من استبدالهم بالكامل. لكن هذا التصور لم يحسم الجدل.
رؤية مدير قسم المعلومات للذكاء الاصطناعي كتعزيز للعنصر البشري
يرى أرجنتي أن الأتمتة تحوّل انتباه البشر نحو مشكلات أكثر قيمة بدلًا من إلغاء الحاجة إلى الأشخاص تمامًا. وهذه رؤية تتردد في معظم القطاع المصرفي بينما تحاول الشركات تبرير استثماراتها الكبيرة في الذكاء الاصطناعي دون إثارة قلق القوى العاملة لديها.
تقديرات فقدان الوظائف والمخاطر على مسار المطورين المبتدئين
يرى الباحثون، بمن فيهم المحللون في Bloomberg Intelligence، الأمر بشكل مختلف. فهم يقدّرون أن ما يصل إلى 200,000 وظيفة، بما في ذلك العديد من الوظائف التي يشغلها مطورون في المستويات المبتدئة، قد تُفقد عبر القطاع المصرفي الأمريكي مع تولي الذكاء الاصطناعي الوكيلي مهام كانت في السابق تدرب المهندسين في بدايات مسيرتهم المهنية. وتثير هذه التقديرات سؤالًا حادًا: إذا اختفت أدوار البرمجة للمبتدئين، فمن أين ستأتي الجيل التالي من كبار المطورين الذين سيتولون في النهاية قيادة المشاريع والنشرات الكبرى عبر الخدمات المالية؟
لقد تحدث الرئيس التنفيذي لـ Goldman، ديفيد سولومون، بالفعل عن تقييد عدد الموظفين، ويتوقع أرجنتي نفسه أن تمتد تخفيضات الوظائف المدفوعة بالذكاء الاصطناعي إلى ما بعد هندسة تقنية المعلومات لتشمل أقسامًا أخرى. ولم يقدم أي من التنفيذيين حتى الآن إجابة واضحة عن سؤال مسار المواهب.
وجدت مراجعة Cognition الخاصة لنشرات العملاء حدًا كاشفًا: إذ يعمل Devin بمستوى مطور كبير عندما يتعلق الأمر بفهم الشيفرة، لكنه يتصرف أشبه بموظف مبتدئ عندما يتعلق الأمر بالتنفيذ، خصوصًا في المهام ذات الأهداف الغامضة أو غير المحددة بدقة. ويعزز هذا الفارق سبب بقاء التعليمات المحددة جيدًا والمنظمة أمرًا أساسيًا عند نشر الأنظمة الوكيلية، كما يشكل إشارة تحذير لأي مؤسسة تُغرى بإسناد أعمال مبهمة التعريف إلى هذه الأنظمة.
لماذا يهم ذلك: إن مكاسب الكفاءة نفسها التي تجعل الذكاء الاصطناعي الوكيلي جذابًا للبنوك هي الأكثر احتمالًا في إفراغ الأدوار المبتدئة التي كانت تقليديًا تدرب مهندسي المستقبل الكبار، وهو توتر يتجاوز Goldman Sachs ليشمل أي صناعة توسّع هذا النوع من الأتمتة.
الأسئلة الشائعة
ما هو Devin وكيف يعمل في Goldman Sachs؟
Devin هو مهندس برمجيات وكيلي قائم على الذكاء الاصطناعي نشرته Goldman Sachs في عام 2025، وقادر على تحديد نطاق المشاريع البرمجية، وكتابة الشيفرة، واختبارها، وتصحيح الأخطاء بشكل مستقل داخل البنية التحتية لتقنية المعلومات في البنك.
ما مقدار التحسن في الإنتاجية الذي حققه Devin؟
أفاد مدير قسم المعلومات في Goldman Sachs بأن Devin من المتوقع أن يكون أكثر إنتاجية بثلاث إلى أربع مرات من أدوات الذكاء الاصطناعي السابقة التي استخدمها البنك.
ما الأثر المحتمل للذكاء الاصطناعي الوكيلي على الوظائف المصرفية؟
قد تُفقد ما يصل إلى 200,000 وظيفة مصرفية في الولايات المتحدة، خاصة للمطورين المبتدئين، بسبب أتمتة الذكاء الاصطناعي، مما يخلق مخاطر على مسار القوى العاملة في المستقبل.
كيف تنظر Goldman Sachs إلى دور الذكاء الاصطناعي في مكان العمل؟
يرى مدير قسم المعلومات في البنك أن الذكاء الاصطناعي الوكيلي أداة لتعزيز عمل البشر، حيث يحرر الموظفين للتركيز على مهام ذات قيمة أعلى، رغم بقاء مخاوف فقدان الوظائف كبيرة.
{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”ما هو Devin وكيف يعمل في Goldman Sachs؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Devin هو مهندس برمجيات وكيلي قائم على الذكاء الاصطناعي نشرته Goldman Sachs في عام 2025، وقادر على تحديد نطاق المشاريع البرمجية، وكتابة الشيفرة، واختبارها، وتصحيح الأخطاء بشكل مستقل داخل البنية التحتية لتقنية المعلومات في البنك.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ما مقدار التحسن في الإنتاجية الذي حققه Devin؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”أفاد مدير قسم المعلومات في Goldman Sachs بأن Devin من المتوقع أن يكون أكثر إنتاجية بثلاث إلى أربع مرات من أدوات الذكاء الاصطناعي السابقة التي استخدمها البنك.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ما الأثر المحتمل للذكاء الاصطناعي الوكيلي على الوظائف المصرفية؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”قد تُفقد ما يصل إلى 200,000 وظيفة مصرفية في الولايات المتحدة، خاصة للمطورين المبتدئين، بسبب أتمتة الذكاء الاصطناعي، مما يخلق مخاطر على مسار القوى العاملة في المستقبل.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”كيف تنظر Goldman Sachs إلى دور الذكاء الاصطناعي في مكان العمل؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”يرى مدير قسم المعلومات في البنك أن الذكاء الاصطناعي الوكيلي أداة لتعزيز عمل البشر، حيث يحرر الموظفين للتركيز على مهام ذات قيمة أعلى، رغم بقاء مخاوف فقدان الوظائف كبيرة.”}}]}
تم إعداد هذه المقالة بمساعدة الذكاء الاصطناعي ومراجعتها من قبل الفريق التحريري.
