L'intelligenza artificiale negli investimenti è il futuro? 5 domande chiave per gli investitori.

Ovunque si guardi, ci sono affermazioni audaci su come l'uso dell'intelligenza artificiale negli investimenti rivoluzionerà il processo decisionale, sconvolgerà interi settori o stravolgerà i modelli di ricerca tradizionali. Ma in mezzo al clamore, è facile perdere di vista ciò che conta davvero per i professionisti della finanza sostenibile: dove l'intelligenza artificiale sta effettivamente aggiungendo valore?

Per gli investitori attenti alla sostenibilità, la posta in gioco è alta. Il volume e la complessità dei dati continuano a crescere, le normative si evolvono rapidamente e le aspettative di trasparenza non fanno che aumentare. L'uso dell'intelligenza artificiale negli investimenti offre opportunità concrete per soddisfare queste esigenze in modo più efficiente. Ma solo se si sa cosa cercare. 

In questo articolo rispondiamo a cinque domande chiave per aiutare gli investitori a capire come l'IA viene utilizzata oggi negli investimenti sostenibili, a quali aspetti bisogna prestare attenzione e quali sviluppi vale la pena seguire.

Prima domanda: quali sono i tipi di intelligenza artificiale negli investimenti?

L'intelligenza artificiale non è un singolo strumento o sistema. È un gruppo di tecnologie in grado di analizzare i dati, identificare schemi e generare intuizioni in modi più rapidi e scalabili rispetto ai metodi tradizionali. Gli investitori stanno già impiegando diversi tipi di IA nei loro flussi di lavoro. L'infografica che segue evidenzia sei diversi tipi di intelligenza artificiale che gli investitori stanno utilizzando per aumentare l'efficienza e prendere decisioni migliori.

Seconda domanda: In che modo l'intelligenza artificiale negli investimenti supporta la sostenibilità?

Sebbene alcune discussioni sull'intelligenza artificiale negli investimenti rimangano teoriche, molti investitori stanno già utilizzando strumenti basati sull'IA per migliorare l'identificazione dei rischi, il monitoraggio delle performance e l'adempimento degli obblighi di informativa. Queste applicazioni non sono speculative. Sono già attive, operative e integrate in flussi di lavoro reali per gli investimenti.

Migliorare la qualità e la disponibilità dei dati

Gli investimenti sostenibili dipendono da grandi volumi di dati, molti dei quali rimangono non strutturati, incoerenti o incompleti. L'uso dell'intelligenza artificiale negli investimenti aiuta a risolvere questo problema, reperendo, estraendo e standardizzando le informazioni da una gamma più ampia di materiali, tra cui le comunicazioni aziendali, la copertura mediatica, le fonti accademiche e i database normativi.

I modelli di apprendimento automatico possono individuare e correggere le anomalie, stimare i valori mancanti e armonizzare gli input tra formati e giurisdizioni diverse. Ciò si traduce in set di dati più completi, in una maggiore copertura delle classi di attività e delle aree geografiche e in una base più solida per l'analisi. Con input migliori, gli investitori possono valutare le performance di sostenibilità con maggiore fiducia e meno lacune.

Migliorare la qualità e la profondità degli approfondimenti

Oltre alla raccolta dei dati, l'IA svolge un ruolo fondamentale nell'analisi e nella contestualizzazione delle informazioni. L'elaborazione del linguaggio naturale, ad esempio, può essere utilizzata per identificare gli schemi di discussione delle aziende in diverse fonti. Questi strumenti possono aiutare a scoprire i rischi emergenti, a valutare il sentiment o a classificare le controversie per tema e gravità.

Altri modelli sono progettati per quantificare i fattori di sostenibilità a livello di emittente o di portafoglio, trasformando i dati grezzi in punteggi, metriche o benchmark che informano le decisioni di investimento. Anziché sommergere i team di dati, l'intelligenza artificiale aiuta a definire le priorità e a filtrare il rumore, migliorando la velocità e la chiarezza.

Queste capacità stanno già dando risultati tangibili in casi d'uso come il monitoraggio delle controversie aziendali e l'automatizzazione delle informazioni sulla sostenibilità. Rafforzando le fondamenta dei dati e affinando il focus dell'analisi, l'intelligenza artificiale aiuta gli investitori a scalare i loro sforzi senza sacrificare la qualità o la supervisione.

Terza domanda: Quali sono i rischi dell'uso dell'intelligenza artificiale negli investimenti?

Con la crescente diffusione degli strumenti di intelligenza artificiale nella finanza sostenibile, si è tentati di pensare che i modelli complessi forniscano automaticamente risposte migliori. Ma la sofisticazione non garantisce l'affidabilità. Molti sistemi di IA sono "scatole nere", opachi nel modo in cui elaborano le informazioni e difficili da verificare. Per gli investitori, questa mancanza di visibilità rappresenta un rischio reale, soprattutto quando le decisioni hanno conseguenze normative o di reputazione.

Un'IA affidabile dipende dalla trasparenza. A cominciare dal sapere che tipo di dati vengono utilizzati, come viene addestrato il modello e quali ipotesi sono contenute nella sua logica. Senza questa chiarezza, diventa quasi impossibile capire perché una certa società abbia ricevuto un rating specifico o come sia stato calcolato il punteggio di rischio di un portafoglio.

La convalida dei modelli è un altro elemento critico. Anche i modelli più performanti possono comportarsi in modo imprevedibile se non vengono testati a fondo su diverse asset class, settori e aree geografiche. Gli investitori devono essere certi che i risultati siano stabili, ripetibili e riflettano le condizioni del mondo reale che devono valutare. Ciò richiede test, monitoraggio e perfezionamento continui da parte di esperti umani, non una valutazione una tantum. 

Anche la distorsione è un problema importante. I modelli di intelligenza artificiale sono validi solo quanto i dati su cui vengono addestrati. Se i dati sono incompleti o distorti, i risultati rifletteranno questi difetti, potenzialmente rafforzando le disuguaglianze o trascurando segnali importanti. Una progettazione responsabile dell'intelligenza artificiale negli investimenti prevede misure di salvaguardia per individuare e correggere i pregiudizi, non solo negli input ma anche nel modo in cui i risultati vengono interpretati e utilizzati. Fortunatamente, è più facile mettere dei paletti rispetto ai pregiudizi umani inconsci spesso presenti nell'analisi tradizionale. 

L'intelligenza artificiale può essere una risorsa potente, ma solo se applicata con rigore. Capire come funziona un modello e quali sono i suoi limiti è essenziale per usarlo in modo responsabile.

Quarta domanda: L'intelligenza artificiale sostituirà il giudizio umano nelle decisioni di investimento?

L'intelligenza artificiale può accelerare notevolmente la ricerca e migliorare l'analisi, ma funziona meglio se abbinata all'esperienza umana. Negli investimenti sostenibili, dove i dati sono complessi, incompleti o altamente contestuali, il ruolo dell'analista umano rimane fondamentale. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono aiutare a far emergere le informazioni, riassumere i documenti o identificare i rischi potenziali, ma non possono applicare il giudizio sugli investimenti o comprendere le sfumature normative.

Neil Brown, Head of Equities di GIB Asset Management, in una recente conversazione con Clarity AI ha descritto come il suo team utilizzi l'intelligenza artificiale nei flussi di lavoro di investimento per analizzare e sintetizzare le relazioni annuali, le trascrizioni degli utili e le informazioni sulla sostenibilità. Questi strumenti consentono loro di coprire più terreno e di arrivare più rapidamente ai punti di decisione.

"ChatGPT mi permette di creare il mio GPT e di dargli una serie di istruzioni molto specifiche. Così, gli chiedo di creare la prima parte di una bozza di ricerca sugli investimenti rispondendo solo ai dati che gli fornisco. Questo mi permette di entrare e iniziare a fare domande e, molto rapidamente, di ridurre il tempo necessario per prendere una decisione".

Ma è anche chiaro che è necessario un coinvolgimento umano.

"Questo modello collaborativo consente agli analisti di coprire più terreno in meno tempo, esaminando i rapporti societari, le informazioni sulla sostenibilità e le trascrizioni degli utili con maggiore velocità e precisione. Ma richiede anche delle protezioni. Gli strumenti di IA possono far emergere le informazioni, ma solo gli esperti possono determinare cosa è rilevante, cosa manca e cosa significa tutto ciò nel contesto.

Mantenendo gli esseri umani nel ciclo, i team di investimento ottengono i vantaggi di efficienza dell'IA senza sacrificare la profondità, la supervisione e la responsabilità che la finanza sostenibile richiede.

Quinta domanda: Quale sarà l'impatto dell'Intelligenza Artificiale Agentica sugli investimenti?

La prossima frontiera dell'intelligenza artificiale negli investimenti è rappresentata dai sistemi agenziali. Questi strumenti sono in grado di pianificare, adattarsi e agire per raggiungere obiettivi definiti senza bisogno di suggerimenti umani a ogni passo. Sono progettati per navigare in ambienti di dati complessi, stabilire priorità e persino agire. In teoria, gli agenti di IA potrebbero funzionare come assistenti di ricerca autonomi, monitoratori della conformità o analisti della sostenibilità.

Immaginate un agente di intelligenza artificiale che monitora gli aggiornamenti normativi nelle varie giurisdizioni, segnala le modifiche rilevanti, redige i piani d'azione iniziali, popola i modelli di reporting utilizzando i dati interni e assegna i compiti al team appropriato. I potenziali guadagni di efficienza sono significativi. Questi sistemi potrebbero ridurre gli attriti operativi e supportare una gestione del rischio più proattiva.

Ma l'autonomia introduce nuovi rischi. La stessa indipendenza che rende potenti gli agenti li rende anche imprevedibili. Cosa succede se un agente interpreta male un regolamento? Se non si accorge di un segnale di allarme critico? Agisce sulla base di dati obsoleti o incompleti? In settori ad alto rischio come gli investimenti e la conformità normativa, queste non sono preoccupazioni ipotetiche.

Per ora, gli agenti veramente autonomi rimangono più un'aspirazione che una pratica. La realtà a breve termine è più conservativa: sistemi supervisionati che automatizzano compiti discreti e ben definiti. Questi strumenti possono riassumere lunghi documenti, estrarre metriche chiave o identificare anomalie, ma richiedono comunque la supervisione umana per interpretare e convalidare i risultati.

Con l'evoluzione di queste tecnologie, il ruolo dell'analista cambierà. Piuttosto che compilare dati o gestire manualmente i flussi di lavoro, i professionisti si concentreranno sempre più sulla definizione degli obiettivi, sull'addestramento dei sistemi, sulla revisione dei risultati e sull'applicazione del giudizio quando sono necessarie sfumature. Un'IA agenziale affidabile dipenderà da vincoli chiaramente definiti, da una validazione rigorosa e da un ragionamento trasparente dietro ogni raccomandazione o azione.

Il futuro appartiene a coloro che si preparano non solo a strumenti più intelligenti, ma anche a collaboratori intelligenti.

Conclusione

L'intelligenza artificiale sta già ridisegnando gli investimenti sostenibili. Non per il clamore, ma per il reale miglioramento della qualità dei dati, della velocità del flusso di lavoro e della profondità analitica. Ma le nuove capacità comportano nuove responsabilità. Gli investitori devono capire non solo cosa può fare l'IA, ma anche come applicarla in modo sicuro, trasparente ed efficace.

Sia che stiate valutando strumenti, costruendo processi interni o semplicemente cercando di stare al passo con il ritmo del cambiamento, una cosa è chiara: il successo con l'IA inizia ponendo le domande giuste. Per uno sguardo più approfondito su come l'IA sta plasmando il futuro della finanza sostenibile e su ciò che gli investitori devono sapere ora, esplorate la guida completa.