Bloomberg

Bloomberg impiega 9.000 ingegneri su una base di codice i cui modi di guasto sono modi di guasto dei mercati finanziari, e questo vincolo plasma ogni decisione di Lei Zhang in materia di IA. Nella nota pubblicata il 2025-11-23, Zhang, che dirige l'infrastruttura tecnologica di Bloomberg, separa l'IA per la programmazione (scrivere nuove funzionalità) dall'IA per l'ingegneria del software (manutenzione e operatività), e fa pesare l'organizzazione sulla seconda.

Due famiglie di agenti sostengono questa scommessa. Gli Uplift Agents gestiscono migrazioni di massa e patch di sicurezza, proponendo correzioni motivate lungo tutta la base di codice. Gli Incident Response Agents analizzano log, telemetria e configurazione durante un'interruzione di servizio; l'argomentazione di Zhang a loro favore è che sono rapidi e privi di pregiudizi, laddove gli umani arrivano con ipotesi preconcette sulla causa probabile.

Il meccanismo di diffusione è il Paved Path: rendere facile il metodo corretto e difficile quello sbagliato. Bloomberg ha costruito una piattaforma centrale con un «AI Gateway», un deployment PaaS semplificato per gli strumenti interni, e un «MCP Hub» affinché i connettori siano condivisi anziché ricostruiti team per team. Zhang osserva inoltre che i collaboratori individuali adottano l'IA più rapidamente dei manager, il che ha spinto Bloomberg a inserire l'IA nella formazione di onboarding e a permettere ai nuovi arrivati di sfidare i colleghi più anziani.

L'altro motivo per cui Bloomberg ricorre è «BloombergGPT». Olivier Rafal l'ha citata nel febbraio 2024 come l'eccezione che conferma la sua regola: costruire un modello fondazionale da zero costa mesi e milioni, e ha senso solo quando si possiedono dati proprietari monetizzabili. La conclusione di Zhang è più circoscritta e più netta: l'IA cambia la funzione di costo dell'ingegneria, quindi i vecchi compromessi vanno riscritti.