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Pictet
Pictet dà Claude Code e Cowork a circa 700 dipendenti e riduce una revisione di conformità da settimane a ore
Pictet, banca privata svizzera, ha introdotto Claude Code e Claude Cowork di Anthropic per circa 700 persone, partendo dalla divisione tecnologica. Secondo il racconto di Anthropic, la verifica di oltre 50 direttive interne rispetto alla normativa vigente ha richiesto ore invece delle due settimane previste per un piccolo team.
Dati chiave
Copiati esattamente dalle fonti. Copiate qualsiasi dato insieme alla sua citazione.
circa 700
Persone con accesso a Claude Code e Claude Cowork finora1
più di 500
Persone formate in workshop pratici su Claude Code condotti con Artefact1
oltre 50, completate in sole ore
Direttive interne verificate rispetto agli standard normativi attuali in un'analisi dei gap di conformità (inizialmente previste in due settimane per un team di tre persone)1
due ore invece di due settimane
Tempo per ottenere un prototipo funzionante (il racconto contrappone le ore a un ciclo tradizionale di settimane)1
Il problema
Pictet è una banca privata svizzera di 221 anni che serve un piccolo numero di clienti molto grandi. Il suo approccio dichiarato: un servizio molto personale in prima linea e quanta più automazione possibile dietro le quinte. Dopo un assistente di chat interno per tutto il gruppo, la maggior parte del personale era ancora limitata a strumenti di domanda e risposta, e gli assistenti di programmazione davano agli ingegneri solo una piccola spinta. Alcune attività di back office restavano fuori portata. Verificare un grande insieme di direttive interne rispetto alle ultime normative di diversi paesi era stimato in due settimane per un team di due o tre persone, e gli strumenti esistenti non ci riuscivano.
Cosa hanno costruito
All'inizio del 2026 Pictet ha iniziato a dare al personale due strumenti di Anthropic. Claude Code è uno strumento di programmazione che lavora in autonomia su molti passaggi: legge il codice, modifica file ed esegue comandi. Claude Cowork estende capacità simili ai colleghi che non sono ingegneri. L'accesso è partito dalla divisione tecnologica di 1.500 persone e ora copre circa 700 persone in ingegneria, prodotto e team di business.
Come ci sono riusciti
Ottenere l'approvazione ha richiesto una stretta collaborazione con le funzioni rischio, sicurezza e protezione dei dati della banca. La banca ha scritto una politica sull'IA sopra il proprio quadro di rischio. Gli usi aziendali devono girare nell'UE, e alcuni solo in Svizzera, con un gateway costruito apposta che controlla l'accesso. La politica stabilisce anche che i dati non devono mai essere conservati per addestrare modelli. L'uso è rimasto interno, rivolto alle operazioni più che ai prodotti per i clienti.
L'introduzione è avvenuta per tipo di utente. Gli sviluppatori sono partiti per primi perché per loro i limiti di residenza sono più morbidi. È seguito un hackathon con la società di consulenza Artefact, in cui ogni team doveva costruire un prototipo funzionante. Artefact ha poi tenuto un workshop di mezza giornata 25 volte per gruppi di circa 20 persone, e hanno partecipato più di 500 persone. Alcuni product manager hanno ottenuto anche collegamenti anticipati a strumenti come GitHub, Jira, Figma e la wiki interna.
Risultati
Secondo il racconto di Anthropic, il risultato più notevole è arrivato dalla conformità. Un'analisi dei gap che confrontava oltre 50 direttive interne con la normativa vigente è stata completata in ore, mentre il piano era di due settimane per un team dedicato di tre persone. I product manager producono prototipi funzionanti in minuti o ore invece che in una o due settimane. Un team di infrastruttura ha costruito un sistema centrale di allerta in ore anziché settimane, e un altro ha automatizzato una newsletter settimanale che richiedeva tre ore.
Il racconto riporta anche un team che ha aggiunto una funzione di disaster recovery dopo che altri strumenti di IA avevano fallito. I team di gestione patrimoniale e di investimento sono i prossimi, e alcuni team di investimento usano già Claude Code per gestire pipeline di machine learning.
Lezioni per il vostro progetto
Coinvolgere presto i team rischio, sicurezza delle informazioni e protezione dei dati, e scrivere una politica sull'IA sopra il quadro di rischio esistente prima di chiedere l'approvazione dello strumento.
Procedere per gruppo di utenti e tipo di utilizzo. Partire dove le regole di residenza dei dati sono più morbide, come gli sviluppatori, e poi passare ai team che toccano dati aziendali sensibili.
Pagare la formazione, non solo le licenze. Pictet ha tenuto 25 workshop pratici perché le persone imparassero a usare lo strumento su lavoro reale.
Organizzare un hackathon in cui ogni team deve produrre un prototipo funzionante, per trasformare la curiosità in casi d'uso concreti.
Cercare attività di back office che non valeva mai la pena presidiare con personale, come confrontare molte politiche con la normativa, e provare lo strumento lì.
Avvertenze
- L'unica fonte è il caso cliente di Anthropic stessa. Nessuna testata indipendente conferma le cifre, e Anthropic ha un interesse commerciale a presentarle bene.
- Il racconto non è datato, quindi la data di pubblicazione è sconosciuta. L'avvio dell'introduzione è indicato solo come inizio 2026.
- Il racconto nomina i prodotti, Claude Code e Claude Cowork, ma non la versione del modello sottostante.
- Il risultato di conformità confronta il tempo effettivo (ore) con una previsione (due settimane per tre persone), non con un'esecuzione precedente misurata. Il racconto presenta inoltre in due modi l'accelerazione dei prototipi (due ore contro due settimane, e minuti contro una o due settimane).
- L'elaborazione dei dati aziendali è limitata a UE e Svizzera, e per alcuni usi alla sola Svizzera, tramite un gateway costruito apposta. I risultati potrebbero non essere trasferibili ad aziende con regole di residenza più morbide.
Fonti
- Pictet turns weeks of work into hours with Claude Code
Anthropic · Senza data · Caso di studio del fornitore · claude.com
Riassunto con parole nostre a partire dalle fonti sopra indicate. Avete notato un errore? Consultate le rettifiche.