L’intelligenza artificiale è spesso presentata come la prossima grande rivoluzione nel settore dei fondi d’investimento. Tuttavia, uno studio globale rivela che la realtà è ben diversa dall’hype. Nonostante l’attenzione mediatica, l’adozione dell’IA nei processi di gestione dei fondi è ancora limitata.
Solo una manciata di asset manager a livello globale ha integrato in modo significativo l’IA nei propri processi. Questo divario tra retorica e realtà è emerso da un’analisi condotta su circa 3.200 strategie d’investimento dal 2019 al 2026.
L’uso attuale dell’IA nei fondi d’investimento
I gestori che hanno adottato l’IA la utilizzano principalmente per migliorare l’efficienza della ricerca e dell’analisi dei dati. Modelli di machine learning vengono impiegati per la ponderazione dei segnali di mercato e la costruzione del portafoglio. Più recentemente, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) noti come intelligenza artificiale generativa sono utilizzati per identificare temi di investimento e potenziare la ricerca.
Tuttavia, l’adozione dell’IA rimane limitata. La maggior parte dei gestori la utilizza principalmente per migliorare la produttività, piuttosto che per prendere decisioni di investimento fondamentali. Questo è dovuto a diversi fattori, tra cui la difficoltà di verificare i risultati dei modelli LLM e la mancanza di competenze necessarie per interpretare i dati generati dall’IA.
I principali ostacoli all’adozione dell’IA
Uno dei principali ostacoli all’adozione dell’IA è la difficoltà di verificare i risultati. I modelli LLM producono esiti non deterministici, il che significa che lo stesso prompt può generare risultati diversi. Inoltre, i modelli sono soggetti a un bias prospettico poiché vengono addestrati su dati che includono conoscenze future relative ai periodi oggetto di test, rendendo inaffidabile il backtesting tradizionale.
Altri ostacoli includono l’accesso ai dati e la loro qualità la criticità di condividere ricerche interne e confidenziali con piattaforme esterne, e le incertezze normative. Le autorità di regolamentazione hanno esteso i quadri normativi esistenti per includere l’IA, ma le normative potrebbero ancora cambiare.
Le linee guida dell’Esma
Le linee guida dell’Esma (Autorità europea degli strumenti finanziari e dei mercati) del maggio 2024 impongono alle società di conformarsi ai requisiti pertinenti della direttiva Mifid II in particolare per quanto riguarda gli aspetti organizzativi, la condotta aziendale e l’obbligo di agire nel migliore interesse del cliente quando utilizzano l’intelligenza artificiale.
Il futuro dell’IA nei fondi d’investimento
Nonostante i limiti attuali, l’industria dei fondi si trova a un punto di svolta. L’intelligenza artificiale generativa permette di sintetizzare grandi volumi di informazioni non strutturate, analizzare documenti e ampliare la copertura della ricerca senza richiedere l’infrastruttura specializzata dei modelli di machine learning.
I gestori patrimoniali che stanno effettuando gli investimenti più rilevanti nelle infrastrutture di intelligenza artificiale potrebbero crearsi un vantaggio competitivo. Tuttavia, resta da vedere se tale vantaggio si tradurrà in una sovraperformance duratura e se gli strumenti odierni che consentono di distinguersi diventeranno domani il costo di fare business.
I gestori devono affrontare diversi ostacoli, tra cui la difficoltà di verificare i risultati, l’accesso ai dati e le incertezze normative. Tuttavia, con l’evoluzione della tecnologia e l’adattamento delle normative, l’IA potrebbe diventare un elemento fondamentale nei processi di investimento.
