Goldman Sachs zakázal bankéřům Claude Code a GitHub Copilot. Kdo ve firmě smí používat AI?

Největší investiční banka světa odebrala svým bankéřům a obchodníkům přístup ke dvěma nejpopulárnějším AI kódovacím nástrojům — Claude Code od Anthropicu a GitHub Copilot od Microsoftu. Přístup si ponechalo jen dvanáct tisíc inženýrů.

Největší investiční banka světa odebrala svým bankéřům a obchodníkům přístup ke dvěma nejpopulárnějším AI kódovacím nástrojům — Claude Code od Anthropicu a GitHub Copilot od Microsoftu. Přístup si ponechalo jen dvanáct tisíc inženýrů. Za rozhodnutím stojí měsíce interního vyhodnocování produktivity a rizik — a je to signál, který by neměl uniknout žádnému podnikateli.

Co se stalo na Wall Street

Začátkem listopadu agentura Bloomberg odhalila, že Goldman Sachs v říjnu tiše aktualizoval interní směrnice pro používání AI nástrojů. Změna proběhla bez velkých oznámení. Bankéři a obchodníci, kteří ještě před několika měsíci běžně pracovali s Claude Code a GitHub Copilotem, jednoho dne zjistili, že jim přístup zmizel.

Claude Code je terminálový asistent od firmy Anthropic, který dokáže psát, upravovat a ladit kód přímo v prostředí vývojáře. GitHub Copilot od Microsoftu funguje podobně — navrhuje kód přímo v editoru a automatizuje opakující se úkoly. Oba nástroje patří k nejrozšířenějším AI asistentům pro práci s kódem na světě a používají je miliony vývojářů i lidí, kteří vývojáři nejsou, ale s kódem občas pracují.

Goldman Sachs tyto nástroje nasadil plošně — přístup měli nejen inženýři, ale i bankéři, obchodníci s cennými papíry a analytici. Po interním auditu, který trval několik měsíců, banka rozhodla jinak. Přístup zůstal jen přibližně dvanácti tisícům softwarových inženýrů a takzvaným „strats“ — hybridním pozicím na pomezí programování a kvantitativní analýzy. Právě tito lidé v investičním bankovnictví staví algoritmické obchodní systémy a rizikové modely.

Všichni ostatní zaměstnanci si musí vystačit s vlastním firemním nástrojem GS AI Assistant, který zvládá sumarizaci dokumentů a analýzu dat, ale kód nepíše. Mluvčí Goldman Sachs k rozhodnutí uvedl jen stručně: nástroje dali do rukou těm, kteří je dokážou nejlépe využít z dlouhodobého hlediska.

Proč Goldman přitáhl ruční brzdu

Za krokem banky nestojí strach z umělé inteligence. Goldman patří naopak k jejím největším propagátorům na Wall Street a do AI technologií investuje miliardy dolarů ročně. Jde o pragmatický závěr interního auditu, který odhalil tři zásadní problémy.

Produktivita se lišila dramaticky. Softwaroví inženýři, kteří s kódem pracují denně a rozumí architektuře systémů, z AI asistentů vytěžili měřitelné zrychlení vývoje. Bankéři a obchodníci, kteří kód psali jen příležitostně, naopak generovali výstupy nízké kvality. Ty pak vyžadovaly přepracování od inženýrských týmů, čímž se efektivní přínos blížil nule — nebo byl dokonce záporný. Místo aby AI bankéřům ušetřila čas, vytvářela práci navíc pro někoho jiného.

Nekontrolovaný kód znamenal nekontrolované riziko. Obchodníci začali s pomocí AI nástrojů stavět vlastní modely pro sledování klientských toků a analýzu tržních pozic. Takový kód ale vznikal mimo standardní inženýrský review proces — bez code review, bez testování, bez dokumentace. U regulované finanční instituce, která podléhá dohledu americké Komise pro cenné papíry a Federálního rezervního systému, představuje nekontrolovaný software vážné compliance riziko. Stačí jedna chyba v modelu sledujícím pozice klientů a banka může čelit regulatornímu vyšetřování.

Ekonomika licencí přestávala dávat smysl. Claude Code i GitHub Copilot se účtují za uživatele — řádově desítky dolarů měsíčně na osobu. Při desítkách tisíc zaměstnanců jde o miliony dolarů ročně. Pokud podstatná část licencí negeneruje dostatečnou návratnost, jde o zbytečný výdaj. Goldman současně investuje do vývoje vlastního GS AI Assistanta šitého na míru interním procesům, takže platit paralelně za generické nástroje pro uživatele bez měřitelného přínosu postrádá ekonomickou logiku.

Klíčové ale je, co Goldman Sachs neudělal. Nezakázal umělou inteligenci. Inženýrský tým má nadále plný přístup k externím nástrojům a firma pokračuje ve vývoji vlastních AI řešení. Nejde o ústup od AI, ale o přechod od modelu „dáme to všem“ k modelu „dáme to těm, kdo z toho vytěží maximum“.

Nástroje jsme dali do rukou těm, kteří je dokážou nejlépe využít z dlouhodobého hlediska. — mluvčí Goldman Sachs pro Bloomberg

Nejde jen o Goldman. Celý finanční sektor přehodnocuje přístup k AI

Goldman Sachs není jediný. Na podzim 2026 je vidět širší trend přehodnocování ve finančním sektoru. Banky a investiční firmy, které v roce 2025 nadšeně nasazovaly AI nástroje plošně, nyní vyhodnocují skutečný dopad na produktivitu i rizikový profil svých organizací.

Franklin Templeton, jedna z největších globálních asset management firem, postupuje od začátku jinak. AI workflow zavádí cíleně pro konkrétní role a konkrétní úkoly v akciové analýze. Portfolio manažeři využívají AI k porovnávání výzkumných pohledů a vyhodnocování investičních rizik — nejde o plošné nasazení, ale o chirurgicky přesnou integraci do existujících procesů. Tento přístup se ukazuje jako udržitelnější než strategie „všem všechno“.

Současně roste debata o odpovědnosti za výstupy AI. Pokud obchodník na základě kódu vygenerovaného AI nástrojem udělá chybné obchodní rozhodnutí, kdo nese odpovědnost? Obchodník, protože kód použil? Firma, protože mu nástroj poskytla? Nebo tvůrce AI, protože jeho model vygeneroval vadný výstup? Právní odpověď na tuto otázku zatím neexistuje v žádné jurisdikci — a právě proto Goldman raději přístup omezil dříve, než na ni bude muset odpovídat u soudu nebo před regulátorem.

Tento posun není jen záležitostí Wall Street. V Evropě vstupuje v platnost nařízení EU AI Act, které zavádí povinnosti pro nasazování AI systémů v regulovaných odvětvích. České firmy v sektorech jako finance, zdravotnictví nebo energetika budou muset dokumentovat, kdo AI nástroje používá a jaké výstupy generují. Proaktivní přístup ve stylu Goldman Sachs je tedy nejen rozumný, ale brzy může být i zákonně vyžadovaný.

Co to znamená pro český byznys

Goldman Sachs není česká střední firma, ale princip za jeho rozhodnutím je univerzální. Každá společnost, která v roce 2026 používá AI nástroje, stojí před stejnou otázkou: komu je dát, jak měřit jejich přínos a kde leží hranice mezi přínosem a rizikem?

Odpověď „dáme to všem a uvidíme“ zní inovativně. Goldman právě ukázal, proč nemusí být nejchytřejší. Několik poučení, která se dají aplikovat bez ohledu na velikost firmy:

Začněte měřit. Většina českých firem, které v posledním roce zaplatily za licence AI kódovacích nástrojů, neví, kolik zaměstnanců je skutečně používá a s jakým výsledkem. Goldman zjistil, že návratnost investice se dramaticky liší podle oddělení. Než utratíte za další rok licencí, položte si stejnou otázku. Kolik z vašich zaměstnanců nástroj používá denně? Kolik ho otevřelo naposledy před měsícem? A kolik z vygenerovaného kódu se skutečně dostalo do produkce?

AI nástroje potřebují kompetenci. Claude Code nebo GitHub Copilot nejsou kouzelné hůlky. V rukou vývojáře, který rozumí architektuře a dokáže vygenerovaný kód kriticky posoudit, jsou vynikající — studie ukazují zrychlení vývoje o 25 až 55 procent. V rukou někoho, kdo chce jen rychle něco spočítat, mohou generovat kód, který nikdo nezkontroluje a který skončí v produkci se všemi riziky, která to přináší.

Zvažte vlastní řešení. Goldman si staví GS AI Assistanta, protože potřebuje nástroj, který rozumí specifickým procesům investičního bankovnictví. Pro firmu s dvaceti zaměstnanci to nemá smysl. Ale pro středně velký podnik se specifickým workflow — účetní kancelář, výrobní firma s vlastním ERP, logistická společnost — může cílený AI nástroj postavený na firemních datech přinést víc než generický kódovací asistent.

V regulovaných odvětvích neotálejte. Finance, zdravotnictví, energetika, potravinářství — v každém z těchto sektorů představuje nekontrolovaný AI kód potenciální compliance problém. Goldman jedná proaktivně, protože ví, že čekat na regulátora je vždycky dražší než jednat sám. České firmy v regulovaných odvětvích by měly zvážit vlastní audit dříve, než to po nich bude vyžadováno — ať už českým, nebo evropským regulátorem.

Rozhodnutí Goldman Sachs není signálem, že AI nefunguje. Právě naopak — je důkazem, že umělá inteligence funguje natolik dobře, že vyžaduje strategické řízení. Éra bezstarostného experimentování končí. Nastupuje éra, kdy firma přesně ví, kdo AI nástroje používá, k čemu a s jakou návratností.

Pro českého podnikatele z toho plyne jeden konkrétní krok: udělejte si vlastní audit. Projděte si, kdo ve vaší firmě AI nástroje skutečně využívá, co s nimi dělá a jestli to přináší měřitelnou hodnotu. Odpověď vás možná překvapí — stejně jako překvapila největší investiční banku světa.