Goldman Sachs-junioren beheren nu ai-agents in plaats van financiële modellen te bouwen

Beginnende bankiers leiden virtuele teams terwijl automatisering de training en middenkaderrollen op Wall Street verandert.

Nieuwe aanwas bij grote Wall Street-bedrijven stapt in rollen die weinig lijken op het traditionele instappunt in de financiële sector. In plaats van spreadsheets te doorploegen en pitchdecks te polijsten, besteden de nieuwste lichting analisten en associates bij Goldman Sachs Group en JPMorgan Chase nu veel tijd aan het aansturen van kunstmatige-intelligentiesystemen die die basistaken uitvoeren.

AI neemt routinewerk over terwijl mensen toezicht houden

Een juni-enquête van Boston Consulting Group toonde dat bijna de helft van de werknemers in verschillende sectoren meer tijd besteedt aan het toezicht houden op ai-uitkomsten dan aan het onderliggende werk zelf. Bij Goldman is deze verschuiving expliciet geworden. President van Asia Pacific ex-Japan Kevin Sneader vertelde deelnemers aan de Milken Institute Asia Summit in Singapore vorige week dat recente afgestudeerden klaar zijn om ai aan te sturen in plaats van taken handmatig uit te voeren.

Wanneer onze jonge mensen nu aan het werk gaan, beheren ze [AI]-agents. Ze moeten het maximale halen uit dit virtuele leger dat ze nu hebben.

— Kevin Sneader, Goldman Sachs president of Asia Pacific ex-Japan, Milken Institute Asia Summit in Singapore

Trainingskloven ontstaan terwijl bedrijven tekorten in toezicht aanpakken

Veel nieuwe werknemers missen eerdere ervaring met het leiden van teams of het evalueren van complexe uitkomsten, waardoor organisaties dit gat moeten dichten met gerichte programma’s. Belastingsoftwareleverancier Intuit en adviesbureau PwC hebben gespecialiseerde trainingen geïntroduceerd die gericht zijn op het opbouwen van vakkennis, zodat juniors ai-gegenereerd werk beter kunnen beoordelen. Bedrijven versnellen ook de aanname van ervaren professionals die het oordeelsvermogen hebben om kwalitatief hoogwaardige resultaten te scheiden van fouten of verzinsels.

Jeremy Korst, partner bij GBK Collective en co-auteur van een aankomend Wharton School-rapport over ai-adoptie, merkte op dat bedrijven aannemen dat nieuwe aanwas al begrijpt hoe delegatie en monitoring werken. Basisvaardigheden voor toezicht blijven voor veel organisaties een uitdaging, zei hij.

Middenmanagers staan voor generatievraagstukken

Sneader erkende de bredere implicaties voor bestaande middenkaderfunctionarissen wier traditionele verantwoordelijkheden steeds meer overlappen met wat ai en zijn junior toezichthouders nu kunnen doen. Hij beschreef de situatie als een generatie-uitdaging waarvan de langetermijneffecten nog onduidelijk zijn. Naarmate ai-capaciteiten verbeteren, inclusief recente gevallen waarin modellen onjuiste informatie produceerden, verwachten bedrijven dat duidelijkere protocollen en meer ervaren begeleiding beschikbaar komen voor wie de systemen beheert.

De transitie weerspiegelt een bredere verschuiving in de sector naar automatisering van routinematige financiële analyse, waarbij menselijke rollen evolueren naar toezicht, kwaliteitscontrole en besluitvorming op hoger niveau.

Tags bij dit artikel