Goldman Sachs hat den meisten Tradern und Bankern KI-Coding-Tools wie Claude Code und GitHub entzogen. Laut Bloomberg gilt seit Oktober eine interne Richtlinie, die die Werkzeuge auf Ingenieure beschränkt. Die Kehrtwende zeigt, wo eine große Bank die Grenze zwischen Experiment und kontrolliertem Betrieb zieht.
Was Goldman Sachs geändert hat
Trader und Banker hatten die Tools nach dem Bericht monatelang genutzt. Sie verfolgten damit etwa Handelsströme von Kunden, modellierten Marktbewegungen und Positionen und erstellten Texte und Grafiken. Ausgenommen sind die sogenannten Strats, deren Arbeit Softwareentwicklung, quantitative Analyse und Handel verbindet. Den Zugang behalten außerdem die rund 12.000 Ingenieure der Bank (Stand: November 2026, laut Bloomberg).
Bank-Sprecher Nick Carcaterra nannte gegenüber Bloomberg mehrere Gründe, darunter Produktivität und Risikomanagement. Die Experimentierphase sei beendet. Die Tools lägen nun bei den Mitarbeitern, die sie langfristig am besten einsetzen könnten. Intern sorgt der Schritt nach dem Bericht für Unmut.
Warum die Kehrtwende bemerkenswert ist
Noch im Juli hatte CIO Marco Argenti in einem Interview das sogenannte Vibe Coding in den Fachabteilungen gelobt. Sein Bild: Ein Trader oder Asset Manager baut mit KI einen schnellen Prototyp. Ein Ingenieur macht daraus anschließend eine produktionsreife Anwendung. Dieses Modell hat die Bank nun für den Großteil der Belegschaft aufgegeben.
Es ist nicht der erste Eingriff in die KI-Nutzung der Bank. Bereits im April hatte Goldman nach einem Bericht von Reuters Bankern in Hongkong den Zugang zu Claude entzogen. Damals standen Datensensibilität und die Spannungen zwischen den USA und China im Vordergrund.
Welche Befunde die aktuelle Prüfung ergeben hat, geht aus der Berichterstattung nicht hervor. Nach Einschätzung von altii liegt das Risiko vor allem in dem, was mit dem Werkzeug entsteht. Ein Prototyp, der Kundenströme auswertet, ist schnell mehr als ein Experiment. Er greift auf sensible Daten zu, beeinflusst Entscheidungen und läuft oft ohne Test, Dokumentation und Freigabe.
Was Banken und Asset Manager daraus ableiten können
Für deutsche Institute ist die Frage aufsichtlich nicht neu. Die am 30. Juni 2026 veröffentlichte Neufassung der MaRisk erstreckt die Anforderungen an Modelle ausdrücklich auf künstliche Intelligenz und technologiegestützte Innovation. Verlangt werden unter anderem Validierung, Datenqualität und hinreichende Erklärbarkeit. Ein selbst gebautes Tool zur Positionsmodellierung dürfte nach unserer Einschätzung schnell darunter fallen.
Für Kapitalverwaltungsgesellschaften gelten eigene Mindestanforderungen. Die Frage nach der Kontrolle selbst gebauter Anwendungen stellt sich dort nach unserer Einschätzung ebenso. Entscheidend ist deshalb weniger, wer ein Tool nutzen darf, als wo die damit gebauten Anwendungen landen. Ein Inventar solcher Anwendungen, klare Übergaben an die IT und feste Freigaben bestimmen, ob Fachbereiche den Produktivitätsgewinn behalten.
Offen bleibt, ob andere Häuser folgen oder eigene Leitplanken für Fachbereiche einziehen. Ebenso ist nicht bekannt, ob Goldman Tradern und Bankern kontrollierte Alternativen anbietet. Davon hängt ab, ob die Produktivitätsgewinne der vergangenen Monate verloren gehen oder nur in geordnete Bahnen gelenkt werden.
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