L’Intelligenza Artificiale (IA) ha trasformato rapidamente diversi settori, e quello degli investimenti non fa eccezione. Gli asset manager ne stanno sempre più esplorando le potenzialità, dall’analisi predittiva al trading automatizzato e altro ancora, con l’obiettivo di migliorare i propri processi d’investimento. Se da una parte l’IA può avere significativi effetti positivi sulla performance, dall’altra la sua integrazione nelle strategie di investimento può presentare alcune sfide che richiedono un’attenta considerazione. Prima di fare il grande passo, è di cruciale importanza assicurarsi che la sua implementazione sia in linea con obiettivi e capacità della propria azienda.
Sono cinque domande le essenziali da porsi prima di incorporare l’IA nel processo di investimento secondo Daniele Grassi (nella foto), ceo e co-founder, Axyon AI. Quest’ultima è una società fintech con sede a Modena che migliora le performance degli asset manager attraverso strategie basate sull’intelligenza artificiale. Axyon AI ha appena completato un round di finanziamenti da 2,1 milioni di euro che ha visto la partecipazione della società di venture capital statunitense Green Sands Equity, della holding italiana Investment Opportunity 1 e di altri angel investors.
Ecco, di seguito le 5 domande
1: Avete chiaro l’obiettivo che vi spinge ad adottare l’IA?
È fondamentale identificare i problemi specifici da affrontare e capire perché l’IA può rappresentare la soluzione ottimale. Questo assicura che la sua implementazione sia specifica e mirata piuttosto che un tentativo potenzialmente superficiale di incorporare una tecnologia di tendenza. Nel mondo degli investimenti – complesso, frenetico e basato sui dati – l’IA può offrire vantaggi significativi quali l’analisi predittiva, la gestione dei rischi e il miglioramento delle capacità decisionali. Senza aver effettuato prima una chiara comprensione dei problemi, tuttavia, c’è il rischio di applicarla in maniera errata, portando a soluzioni inefficaci che non riescono a ottenere i risultati desiderati. Definendo esplicitamente gli obiettivi, gli asset manager possono adattare le applicazioni di IA per massimizzarne l’impatto, garantendo che la tecnologia affronti sfide reali come il miglioramento della generazione di alpha, l’ottimizzazione del portafoglio e la conformità alle normative vigenti.
2: Quale tipo di IA offrirà la soluzione necessaria?
Nell’attuale ondata di entusiasmo, grazie alla popolarità dell’IA generativa e dei Large Language Model (LLM), i modelli linguistici ampi come ChatGPT, l’IA è spesso erroneamente vista come una soluzione universale in grado di affrontare qualsiasi problema.
In realtà esistono molti tipi differenti di IA e la scelta di quella giusta consentirà di ottimizzare i risultati: i mercati finanziari sono intrinsecamente complessi e richiedono un tipo di IA in grado di navigare le complessità che li caratterizzano. L’IA predittiva è uno strumento potente per gli investitori perché utilizza dati storici e algoritmi avanzati per prevedere eventi o trend futuri; analizza i comportamenti passati dei mercati per prevedere i movimenti, valutare i rischi e ottimizzare le strategie d’investimento, aiutando i gli asset manager a prendere decisioni informate e proattive.
Questo tipo di IA può offrire impareggiabili capacità di sintesi e analisi di grandi quantità di dati, consentendo previsioni accurate sull’andamento dei mercati e modelli di valutazione del rischio superiori, fondamentali per la gestione attiva degli asset. La sua capacità di apprendimento e adattamento continuo si adatta alla natura volatile dei mercati finanziari.
3: Avete comprensione delle risorse e il tempo necessario per implementare efficacemente le soluzioni di IA?
Per integrare bene l’IA, è necessario impegnare risorse adeguate, sia in termini di talento che di tecnologia. Un’implementazione di successo dell’IA negli investimenti non significa semplicemente “spuntare la casella”, ma comporta l’adozione di modelli di apprendimento continuo, una solida convalida dei dati e aggiornamenti regolari per adattarsi ai cambiamenti dei mercati. Tutto ciò garantisce che i sistemi rimangano efficaci e precisi nel tempo. La comprensione dei problemi specifici e delle soluzioni desiderate aiuta ad allocare le risorse in modo efficiente, garantendo che il progetto non sia sottofinanziato o sottorganico. Questo approccio globale previene le insidie di un’implementazione a metà, come l’overfitting, in cui soluzioni superficiali producono risultati fuorvianti senza profondità tecnica. Affrontare con chiarezza problemi specifici e impegnare le risorse necessarie pone solide basi affinché l’IA migliori il processo d’investimento e produca benefici sostanziali e misurabili.
4: L’IA sostituirà i processi esistenti o lavorerà in tandem?
Una domanda essenziale prima di implementare l’IA è chiarire il ruolo che si intende questa possa svolgere all’interno dell’organizzazione per garantire aspettative realistiche e allineamento strategico. Nel settore della gestione degli investimenti, l’IA spesso funziona meglio se integrata con le competenze umane piuttosto che sostituendole.
Per fare un esempio, l’utilizzo dell’IA per generare intuizioni preliminari, che in un momento successivo gli analisti umani perfezionano, può migliorare il processo decisionale e l’efficienza. Al contrario, il tentativo di sostituire completamente i processi umani con l’IA potrebbe portare a criticità quali distorsioni dei modelli, imprecisioni dei dati e problemi etici. Capire se l’IA migliorerà o si sostituirà completamente a compiti specifici è fondamentale per implementarla con successo e garantire che agisca come un potente strumento per integrare e aumentare le capacità umane piuttosto che creare una dipendenza irrealistica.
5: Siete consapevoli di cos’altro è necessario per garantire un approccio ottimale all’IA?
Sebbene i vantaggi dell’implementazione di soluzioni di IA nei processi di investimento siano apparentemente infiniti, ci sono anche potenziali problemi da considerare prima della sua implementazione. I sistemi di IA, per conservare la loro efficacia, necessitano di aggiornamenti e manutenzione continui e c’è il rischio che i modelli presentino delle distorsioni che possono portare a un processo decisionale errato.
Un altro aspetto da considerare è il rischio di obsolescenza. I moderni sistemi di IA ad alte prestazioni sono essenzialmente degli apprendisti statistici, il che significa che l’accuratezza può diminuire significativamente se utilizzata in un contesto completamente diverso dai “dati di addestramento”. In contesti non stazionari e in rapida evoluzione quali sono i mercati finanziari, questo rischio deve essere considerato e mitigato attraverso una serie di sistemi come il monitoraggio, il rilevamento delle derive e i meccanismi di sicurezza.
Occorre inoltre affrontare questioni etiche, come la privacy dei dati e la trasparenza delle decisioni generate. La sua implementazione richiede risorse consistenti, tra cui talenti qualificati che potrebbero scarseggiare a causa del recente aumento della domanda. Valutando a fondo ogni aspetto, gli asset manager possono prepararsi meglio alle sfide e assicurarsi che le soluzioni di IA siano efficaci a lungo termine e funzionanti.
La comprensione di queste sfumature aiuta a prendere decisioni ben informate sull’integrazione dell’IA, a garantire che essa integri le competenze umane piuttosto che sostituirle del tutto, massimizzando così i benefici e mitigando i rischi.