Milano, 22 maggio 2025 - Negli ultimi anni, l’intelligenza artificiale ha compiuto progressi significativi, affermandosi come una leva strategica in grado di trasformare profondamente il modo in cui i dati finanziari vengono raccolti, analizzati e utilizzati nei processi decisionali. L’integrazione dell’AI promette di aumentare l’efficienza, migliorare la precisione e aprire nuove possibilità operative. Tuttavia, a queste opportunità si affiancano sfide complesse, che spaziano da aspetti culturali e regolamentari a tematiche legate all’evoluzione delle competenze professionali.
Durante l’evento organizzato da Axyon AI a Milano la scorsa settimana, che ha riunito autorevoli esperti del mondo della gestione e della tecnologia, si è discusso in modo approfondito di queste dinamiche. Il punto di partenza del confronto è stato chiaro e provocatorio: l’intelligenza artificiale rappresenta un cambiamento di paradigma per il settore finanziario o si tratta, piuttosto, di una naturale evoluzione dei modelli esistenti?
La tavola rotonda ha offerto spunti concreti e visioni complementari per comprendere come l’AI stia ridefinendo l’intero ecosistema degli investimenti.
Il dibattito oscilla tra chi vede l’AI come una rivoluzione e chi la considera una evoluzione incrementale. Secondo PwC AI Predictions 2025, il 73% dei leader finanziari ritiene che l’AI cambierà radicalmente la gestione degli asset nei prossimi 3 anni. Parallelamente, la crescita dell’AI solleva domande profonde sul futuro del lavoro nel settore finanziario: McKinsey stima che il 44% delle attività nel wealth management potrebbero essere automatizzate entro il 2030.
Durante la discussione, un’immagine emblematica emersa è quella del passaggio dalla macchina da scrivere al primo personal computer: l’adozione dell’AI, come quella del computer negli anni ’80, non è un atto rivoluzionario immediato, ma un processo graduale.
“Il vero cambiamento sarà determinato dalla capacità delle aziende di andare oltre il ‘paradosso del pilota’ e scalare i progetti AI a livello strategico,” è stato osservato.
In Italia, infatti, la penetrazione dell’AI per il momento è ancora in crescita e ancora fortemente dipendente dalla leadership visionaria e dall’impegno delle singole funzioni aziendali.
Durante la discussione, si è parlato che nel contesto finanziario, uno degli aspetti più rilevanti dell’intelligenza artificiale è la scalabilità, ovvero la capacità di operare con la stessa efficacia su volumi di dati e processi che crescono in modo esponenziale.
“Quando si parla di sviluppo e adozione dell’IA, la scalabilità diventa un fattore cruciale: è ciò che abilita l’espansione e accelera esponenzialmente la velocità di implementazione.”
Questa caratteristica non solo consente di affrontare complessità che altrimenti richiederebbero risorse umane e infrastrutture ingestibili, ma rappresenta anche un fattore abilitante per l’innovazione. In particolare, la scalabilità dell’AI permette alle istituzioni finanziarie di automatizzare e raffinare l’analisi su universi di investimento sempre più ampi, di personalizzare l’offerta su larga scala e di rispondere con maggiore prontezza ai cambiamenti. È proprio questa combinazione tra capacità di scala e velocità di adattamento a rendere l’IA un vantaggio competitivo concreto.
Uno dei temi ricorrenti è stato l’impatto dell’AI sul ruolo del gestore. Se per alcuni ambiti quantitativi l’AI rappresenta una naturale evoluzione (“Quant 2.0”), in altri – specialmente nella gestione tradizionale – si delinea un cambio di paradigma. La crescente richiesta di personalizzazione da parte delle nuove generazioni impone un cambio di passo:
“Senza strumenti avanzati per l’analisi dei dati e la costruzione dinamica dei portafogli, i gestori tradizionali rischiano di non essere più competitivi.”
In ogni caso, nessuno scenario di sostituzione totale appare verosimile:
“Non possiamo rimpiazzare il genio umano. Ma possiamo – e dobbiamo – aumentarlo.”
L’introduzione di AI, blockchain e quantum computing potrebbe portare a una trasformazione epocale. La combinazione di capacità computazionale elevatissima, nuovi strumenti di automazione dei processi potrebbe generare portafogli iper-ottimizzati, a basso costo e gestiti dinamicamente, in grado di cambiare il ruolo dell’intermediario tradizionale.
📌 Analisi Dati e Infrastruttura
Le nuove generazioni – in particolare i clienti under 45 con alto patrimonio – richiedono un rapporto radicalmente diverso con la finanza: digitale, personalizzato, trasparente. Non è un caso che molte soluzioni emergenti arrivino dall’Asia, dove piattaforme integrate stanno già unendo banking, wealth management e intelligenza artificiale.
“La domanda di agency nella scelta è fortissima. Il fondo d’investimento, con i suoi oltre 100 anni di storia, non è più uno strumento percepito come adeguato.”
📌 Impatto Immediato dell’AI: Performance & Efficienza
Come migliorare l’“explainability” per renderla accettabile agli investitori?
In un contesto in cui l’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più pervasivo nella gestione degli investimenti, la capacità di spiegare come funzionano e su quali basi prendono decisioni diventa cruciale. La fiducia degli investitori dipende dalla comprensibilità e trasparenza dei processi decisionali automatizzati. Inoltre, l’adozione responsabile dell’AI passa attraverso un equilibrio tra innovazione e accountability, dove la spiegabilità rappresenta un ponte fondamentale tra tecnologia e persone.
Se il cambiamento non sarà immediato, la vera spinta arriverà dai costi. “La fee sensitivity delle nuove generazioni, unita alla possibilità di ottenere portafogli dinamici e ottimizzati a costi marginali, sarà il detonatore della disruption.” L’esempio di un giovane che provano a costruire un portafoglio completo attraverso l’AI è la fotografia di un cambiamento già in atto.
Le autorità europee e italiane – tra cui ESMA, Banca d’Italia e CONSOB – stanno avviando tavoli di lavoro e consultazioni sul tema. Il quadro normativo è ancora in fase di definizione, ma emergono già alcune priorità chiave, tra cui la spiegabilità dei modelli e la responsabilità degli attori coinvolti.
Il panel si è chiuso con un invito a mantenere alta l’attenzione sulla direzione tracciata: l’AI non è una moda, ma una traiettoria di lungo periodo. Non sarà una rivoluzione improvvisa, ma una lenta riconfigurazione dei ruoli, delle competenze e degli strumenti di tutta l’industria.
“Meglio prepararsi oggi per una transizione che sarà inevitabile – e prima di quanto molti si aspettino.”