โกลด์แมน แซคส์ ได้แปลงหนึ่งใน การเดิมพันด้านเทคโนโลยีที่ใหญ่ที่สุดของวอลล์สตรีท ให้กลายเป็นการทดลองใช้งานจริงเกี่ยวกับอนาคตของวิศวกรรมซอฟต์แวร์อย่างเงียบๆ การเปิดตัวเครื่องมือ Goldman Sachs Devin AI ภายในฝ่ายเทคโนโลยีของธนาคาร ถือเป็นหนึ่งในตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดของสถาบันการเงินรายใหญ่ที่มอบงานโปรดักชันจริงให้กับเอเจนต์เขียนโค้ดอัตโนมัติ ไม่ใช่แค่แชตผู้ช่วยที่แนะนำโค้ดสั้นๆ และจากผลลัพธ์ระยะแรก ตามคำกล่าวของ CIO มาร์โก อาร์เจนติ บ่งชี้ว่านี่เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น
Summary
ประเด็นสำคัญ
- โกลด์แมน แซคส์ ได้นำ Devin ซึ่งเป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ AI แบบเอเจนต์ที่สร้างโดยสตาร์ทอัพ Cognition มาใช้งานทั่วทั้งฝ่ายเทคโนโลยีในปี 2025
- Devin ทำงานเคียงข้างวิศวกรมนุษย์ราว 12,000 คน โดยกำหนดขอบเขต เขียนโค้ด ทดสอบ และดีบักโปรเจ็กต์ต่างๆ ได้อย่างอัตโนมัติ
- CIO มาร์โก อาร์เจนติ ระบุว่า Devin ทำงานได้ดีกว่าเครื่องมือ AI รุ่นก่อนที่ธนาคารเคยใช้ถึงสามถึงสี่เท่า
- หนึ่งในองค์กรที่ใช้เทคโนโลยีนี้พบว่าเวลาที่ใช้ในการแก้ไขช่องโหว่ลดลงจาก 30 นาที เหลือเพียง 1.5 นาทีต่อหนึ่งปัญหา
- โกลด์แมนมีแผนจะขยายการใช้งานไปยัง Claude ของ Anthropic ในปี 2026 สำหรับการเทรด การทำธุรกรรม และการรับลูกค้าใหม่
- นักวิเคราะห์ประเมินว่างานด้านธนาคารในสหรัฐฯ สูงสุดถึง 200,000 ตำแหน่ง ซึ่งจำนวนมากเป็นนักพัฒนาระดับจูเนียร์ อาจตกอยู่ในความเสี่ยง
โกลด์แมน แซคส์ นำวิศวกรซอฟต์แวร์ AI แบบเอเจนต์ Devin มาใช้งาน
โกลด์แมน แซคส์ กลายเป็นธนาคารรายใหญ่รายแรกที่นำ วิศวกรซอฟต์แวร์เสมือนจริง มาทำงานกับงานโปรดักชันจริง แทนที่จะเป็นเพียงโครงการนำร่องแบบแยกส่วน ในปี 2025 ธนาคารได้นำ Devin ซึ่งเป็นเครื่องมือที่สร้างโดย สตาร์ทอัพ AI ชื่อ Cognition มาใช้งานทั่วทั้งฝ่ายเทคโนโลยี โดยนำเอเจนต์ AI หลายร้อยตัวมาทำงานเคียงข้างวิศวกรและนักพัฒนามนุษย์ราว 12,000 คน
สิ่งที่ทำให้แตกต่างจากเครื่องมือเขียนโค้ด AI รุ่นก่อนๆ ที่ธนาคารเคยทดลองใช้คือระดับของความเป็นอิสระ Devin ไม่ได้แค่สร้างโค้ดเมื่อถูกสั่งเท่านั้น มันสามารถ ทำงานอย่างอิสระภายใน โครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีที่มีอยู่ของโกลด์แมน ขณะเดียวกันก็ยังทำงานร่วมกับทีมมนุษย์ ซึ่งเป็นความแตกต่างที่สำคัญเพราะมันเปลี่ยนขอบเขตความรับผิดชอบที่ AI ต้องรับ
ความสามารถแบบอัตโนมัติของ Devin
แทนที่จะเพียงแค่เขียนตามคำสั่งที่ได้รับ Devin ถูกออกแบบมาให้สามารถกำหนดขอบเขตความต้องการทั้งหมดของโปรเจ็กต์วิศวกรรมได้ด้วยตัวเอง มันเขียนโค้ด ทดสอบ ส่งงานให้มนุษย์ตรวจสอบ แล้วจึงแก้ไขหรือซ่อมบั๊กตามความจำเป็น เวิร์กโฟลว์แบบครบวงจรนี้เองที่ทำให้ระบบแบบเอเจนต์แตกต่างจากผู้ช่วยเขียนโค้ด AI แบบดั้งเดิม
การนำมาใช้ครั้งแรกและการผสานการทำงานกับทีมมนุษย์
การใช้เทคโนโลยีของโกลด์แมนเริ่มจากการปรับปรุงสถาปัตยกรรมเดิมให้ทันสมัย ซึ่งเป็นปัญหาที่มีขอบเขตชัดเจนและวัดผลได้ง่าย แต่ไม่นานก็เห็นได้ชัดว่า Devin มีประโยชน์มากกว่านั้นมาก ทำให้ธนาคารขยายขอบเขตและรูปแบบการนำ AI แบบเอเจนต์มาใช้ทั่วทั้งงานวิศวกรรม
ผลลัพธ์ด้านประสิทธิภาพและผลกระทบทางเทคนิคของ AI แบบเอเจนต์
ตัวเลขที่อยู่เบื้องหลังการทดลองของโกลด์แมนบ่งชี้ถึงการเพิ่มขึ้นของผลผลิตที่มีนัยสำคัญ ไม่ใช่แค่การปรับปรุงเล็กน้อย อาร์เจนติให้สัมภาษณ์กับ CNBC ว่า Devin “เหมือนพนักงานใหม่คนหนึ่ง” และคาดว่าจะมีประสิทธิภาพมากกว่าเครื่องมือ AI ที่โกลด์แมนเคยใช้ก่อนหน้านี้ถึงสามถึงสี่เท่า
รายงานประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น 3–4 เท่าเมื่อเทียบกับเครื่องมือ AI รุ่นก่อน
โกลด์แมนยังไม่ได้เผยแพร่สถิติโดยละเอียดที่เฉพาะเจาะจงกับการใช้งานของตนเอง แต่การประเมินประสิทธิภาพที่ Cognition ทำกับฐานลูกค้าทั้งหมดในช่วงปลายปี 2025 ให้ภาพที่พอจะมองเห็นศักยภาพได้ องค์กรขนาดใหญ่แห่งหนึ่งรายงานว่าสามารถประหยัดเวลาในการพัฒนาได้ 5–10 เปอร์เซ็นต์ โดยใช้ Devin ในการแก้ไขปัญหาด้านความปลอดภัยในโค้ด
การลดเวลาการแก้ไขช่องโหว่
สำหรับลูกค้าอีกรายหนึ่ง การประเมินของ Cognition พบว่าเวลาที่ใช้ในการแก้ไขช่องโหว่ลดลงจาก 30 นาทีต่อหนึ่งปัญหา เหลือเพียง 1.5 นาที เมื่อเทียบกับการให้มนุษย์นักพัฒนาทำงานเพียงลำพัง ประสิทธิภาพของระบบยังดีขึ้นเมื่อใช้งานต่อเนื่อง: สัดส่วนของคำขอดึงโค้ด (pull request) ที่ผู้ตรวจสอบมนุษย์ยอมรับโดยไม่ต้องเขียนโค้ดใหม่จำนวนมาก เพิ่มจากประมาณหนึ่งในสามเป็นราวสองในสามเมื่อเวลาผ่านไป แนวโน้มนี้มีความสำคัญเพราะบ่งชี้ว่าเทคโนโลยีมีความน่าเชื่อถือมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อฝังตัวอยู่ในเวิร์กโฟลว์ ไม่ใช่แค่เก่งตั้งแต่ตอนเปิดตัว
เหตุผลที่เรื่องนี้สำคัญ: สำหรับธนาคารขนาดใหญ่เท่าโกลด์แมน แซคส์ การลดเวลาทีละไม่กี่นาทีจากงานแก้ไขช่องโหว่ประจำที่มีอยู่ในงานวิศวกรรมหลายพันงาน จะทบรวมกันกลายเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ต่อวิธีการวางแผนงบประมาณและไทม์ไลน์ด้านเทคโนโลยี
การขยายตัวและการผสาน AI ในวงกว้างที่โกลด์แมน แซคส์
จากผลลัพธ์ที่น่าพอใจเหล่านี้ โกลด์แมนกำลังขยายการใช้ AI แบบเอเจนต์ให้กว้างไกลเกินกว่างานเขียนโค้ด ในปี 2026 ธนาคารมีแผนจะนำ Claude ของ Anthropic มาใช้กับงานที่เกี่ยวข้องกับการเทรดและการทำธุรกรรม ตลอดจนการตรวจสอบและรับลูกค้าใหม่ ขยายการทำงานอัตโนมัติแบบเอเจนต์ไปสู่ฟังก์ชันที่อยู่ใกล้กับแกนหลักของการดำเนินงานทางการเงินของธนาคารมากขึ้น
การนำ Claude ของ Anthropic มาใช้สำหรับการเทรด การทำธุรกรรม และการรับลูกค้าใหม่
อาร์เจนติให้สัมภาษณ์กับ Fortune ว่าเขาได้เปลี่ยนวิธีการวัดผลกระทบของเทคโนโลยีนี้ แทนที่จะติดตามว่ามีพนักงานกี่คนที่ใช้เครื่องมือ AI เขาหันมาดูว่าความคิดหนึ่งๆ ถูกแปลงเป็นต้นแบบและกลายเป็นโมเดลโปรดักชันที่ใช้งานได้จริงเร็วแค่ไหน โดยอธิบายการเปลี่ยนแปลงนี้ว่าเป็นการที่ธนาคารมีความสามารถในการ “พิมพ์ซอฟต์แวร์แบบสามมิติ” การมองการเปิดตัว Devin AI และ Claude ของโกลด์แมนในมุมของความเร็วในการส่งมอบแทนตัวเลขการใช้งาน สะท้อนให้เห็นว่าระบบแบบเอเจนต์ได้กลายมาเป็นศูนย์กลางของกลยุทธ์ด้านวิศวกรรมของธนาคารเพียงใด
ผลกระทบต่อแรงงานและความท้าทายด้านการพัฒนาบุคลากร
ความตึงเครียดที่ชัดเจนที่สุดในความพยายามด้าน AI ของโกลด์แมนไม่ใช่เรื่องเทคนิค แต่เป็นเรื่องมนุษย์ อาร์เจนติมักอธิบายการทำงานอัตโนมัติแบบเอเจนต์ว่าเป็นเครื่องมือที่ช่วยให้คนมีเวลาทำงานที่มีมูลค่าสูงขึ้น แทนที่จะมาแทนที่คนโดยตรง แต่กรอบความคิดนี้ก็ยังไม่สามารถยุติการถกเถียงได้
มุมมองของ CIO ต่อ AI ในฐานะการเสริมศักยภาพมนุษย์
อาร์เจนติเชื่อว่าการทำงานอัตโนมัติช่วยเปลี่ยนความสนใจของมนุษย์ไปสู่ปัญหาที่มีคุณค่ามากขึ้น แทนที่จะทำให้ไม่จำเป็นต้องมีคนเลย มุมมองนี้สะท้อนกับทั้งภาคธนาคารที่พยายามอธิบายการลงทุนด้าน AI ขนาดใหญ่โดยไม่ทำให้พนักงานของตนเองตื่นตระหนก
การประเมินการสูญเสียงานและความเสี่ยงต่อสายป้อนนักพัฒนาระดับจูเนียร์
นักวิจัยรวมถึงนักวิเคราะห์จาก Bloomberg Intelligence มองต่างออกไป พวกเขาประเมินว่างานสูงสุดถึง 200,000 ตำแหน่ง รวมถึงจำนวนมากที่เป็น นักพัฒนาระดับจูเนียร์ อาจหายไปจากภาคธนาคารสหรัฐฯ เมื่อ AI แบบเอเจนต์เข้ามารับงานที่เคยใช้ฝึกวิศวกรช่วงต้นอาชีพ การประเมินนี้ทำให้เกิดคำถามสำคัญ: หากตำแหน่งเขียนโค้ดระดับเริ่มต้นหายไป แล้วคนรุ่นต่อไปที่จะเติบโตเป็นนักพัฒนาระดับอาวุโส ซึ่งจะเป็นผู้นำโปรเจ็กต์และการติดตั้งระบบครั้งใหญ่ในภาคการเงิน จะมาจากไหน?
เดวิด โซโลมอน ซีอีโอของโกลด์แมนได้พูดถึงการจำกัดจำนวนพนักงานไปแล้ว และตัวอาร์เจนติเองก็คาดว่าการลดงานด้วย AI จะขยายจากฝ่ายวิศวกรรมไอทีไปยังแผนกอื่นๆ ด้วย ผู้บริหารทั้งสองยังไม่ได้ให้คำตอบที่ชัดเจนต่อคำถามเรื่องสายป้อนบุคลากรนี้
การประเมินการใช้งานลูกค้าของ Cognition เองพบข้อจำกัดที่น่าสนใจ: Devin ทำงานได้ในระดับนักพัฒนาระดับอาวุโสเมื่อพูดถึงความเข้าใจโค้ด แต่มีพฤติกรรมคล้ายน้องใหม่เมื่อพูดถึงการลงมือทำ โดยเฉพาะกับงานที่มีวัตถุประสงค์คลุมเครือหรือกำหนดไม่ชัดเจน ช่องว่างนี้ตอกย้ำว่าคำสั่งที่มีขอบเขตชัดเจนและมีโครงสร้างยังคงมีความสำคัญอย่างยิ่งเมื่อจะนำระบบแบบเอเจนต์มาใช้ และเป็นสัญญาณเตือนสำหรับองค์กรใดก็ตามที่คิดจะมอบงานที่กำหนดไม่ชัดเจนให้กับระบบเหล่านี้
เหตุผลที่เรื่องนี้สำคัญ: ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นแบบเดียวกันซึ่งทำให้ AI แบบเอเจนต์น่าดึงดูดสำหรับธนาคาร ก็คือสิ่งที่มีแนวโน้มจะทำให้ตำแหน่งระดับเริ่มต้นที่เคยใช้ฝึกวิศวกรอาวุโสในอนาคตหายไป เป็นความตึงเครียดที่ขยายเกินกว่าโกลด์แมน แซคส์ ไปสู่ทุกอุตสาหกรรมที่กำลังขยายการใช้ระบบอัตโนมัติประเภทนี้
คำถามที่พบบ่อย
Devin คืออะไร และทำงานอย่างไรที่โกลด์แมน แซคส์?
Devin เป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ AI แบบเอเจนต์ที่โกลด์แมน แซคส์ นำมาใช้ในปี 2025 ซึ่งสามารถกำหนดขอบเขต เขียนโค้ด ทดสอบ และดีบักโปรเจ็กต์ซอฟต์แวร์ภายในโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีของธนาคารได้อย่างอัตโนมัติ
Devin ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้มากแค่ไหน?
CIO ของโกลด์แมน แซคส์ รายงานว่า Devin คาดว่าจะมีประสิทธิภาพมากกว่าเครื่องมือ AI รุ่นก่อนที่ธนาคารเคยใช้ถึงสามถึงสี่เท่า
AI แบบเอเจนต์อาจส่งผลอย่างไรต่องานในภาคธนาคาร?
งานด้านธนาคารในสหรัฐฯ สูงสุดถึง 200,000 ตำแหน่ง โดยเฉพาะตำแหน่งของนักพัฒนาระดับจูเนียร์ อาจสูญเสียไปจากการทำงานอัตโนมัติด้วย AI ซึ่งสร้างความเสี่ยงต่อสายป้อนแรงงานในอนาคต
โกลด์แมน แซคส์ มองบทบาทของ AI ในที่ทำงานอย่างไร?
CIO ของธนาคารมองว่า AI แบบเอเจนต์เป็นเครื่องมือในการเสริมการทำงานของมนุษย์ ช่วยให้พนักงานมีเวลาทำงานที่มีมูลค่าสูงขึ้น แม้ว่าความกังวลเรื่องการสูญเสียงานจะยังคงมีอยู่มากก็ตาม
{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”Devin คืออะไร และทำงานอย่างไรที่โกลด์แมน แซคส์?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”Devin เป็นวิศวกรซอฟต์แวร์ AI แบบเอเจนต์ที่โกลด์แมน แซคส์ นำมาใช้ในปี 2025 ซึ่งสามารถกำหนดขอบเขต เขียนโค้ด ทดสอบ และดีบักโปรเจ็กต์ซอฟต์แวร์ภายในโครงสร้างพื้นฐานด้านไอทีของธนาคารได้อย่างอัตโนมัติ”}},{“@type”:”Question”,”name”:”Devin ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้มากแค่ไหน?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”CIO ของโกลด์แมน แซคส์ รายงานว่า Devin คาดว่าจะมีประสิทธิภาพมากกว่าเครื่องมือ AI รุ่นก่อนที่ธนาคารเคยใช้ถึงสามถึงสี่เท่า”}},{“@type”:”Question”,”name”:”AI แบบเอเจนต์อาจส่งผลอย่างไรต่องานในภาคธนาคาร?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”งานด้านธนาคารในสหรัฐฯ สูงสุดถึง 200,000 ตำแหน่ง โดยเฉพาะตำแหน่งของนักพัฒนาระดับจูเนียร์ อาจสูญเสียไปจากการทำงานอัตโนมัติด้วย AI ซึ่งสร้างความเสี่ยงต่อสายป้อนแรงงานในอนาคต”}},{“@type”:”Question”,”name”:”โกลด์แมน แซคส์ มองบทบาทของ AI ในที่ทำงานอย่างไร?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”CIO ของธนาคารมองว่า AI แบบเอเจนต์เป็นเครื่องมือในการเสริมการทำงานของมนุษย์ ช่วยให้พนักงานมีเวลาทำงานที่มีมูลค่าสูงขึ้น แม้ว่าความกังวลเรื่องการสูญเสียงานจะยังคงมีอยู่มากก็ตาม”}}]}
บทความนี้จัดทำขึ้นโดยได้รับความช่วยเหลือจากปัญญาประดิษฐ์และผ่านการตรวจทานโดยทีมบรรณาธิการ
