Nel dibattito sull’impatto dell’intelligenza artificiale nel settore del risparmio gestito, il tema non è più se questa tecnologia avrà un ruolo, ma quale sarà la sua reale funzione all’interno dei processi decisionali. Tra entusiasmo e prudenza, le società di gestione stanno valutando come integrare strumenti avanzati senza snaturare la centralità dell’analisi umana e del controllo qualitativo.

In questo contesto si inserisce la posizione di Thomas Candolo, capo dell’ufficio studi di Copernico Sim che chiarisce come in  l’Ai non venga utilizzata per generare automaticamente decisioni di investimento, ma venga osservata e sperimentata come possibile leva di efficienza operativa. Nelle risposte che seguono, Candolo approfondisce opportunità, limiti e ambiti applicativi dell’intelligenza artificiale, delineando un approccio pragmatico che mette al centro competenza, responsabilità e presidio umano.

Il vostro team di analisti utilizza l’intelligenza artificiale? Quanto è importante e quanto influisce nei vostri report?

«Attualmente, come sim, non utilizziamo l’intelligenza artificiale per finalità operative o per generare automaticamente decisioni di investimento. Il nostro approccio rimane fondato su un processo di analisi tradizionale, verificabile e pienamente presidiato dal team, in cui le valutazioni, l’interpretazione dei dati e le conclusioni restano responsabilità degli analisti. Detto ciò, l’Ai è una tecnologia che seguiamo con grande attenzione, perché può rappresentare un supporto utile soprattutto sul piano dell’efficienza: può velocizzare la lettura e l’organizzazione di grandi volumi di informazioni, aiutare a sintetizzare documenti complessi e facilitare la strutturazione di contenuti informativi, riducendo i tempi necessari per la fase preliminare di ricerca. L’impatto sui nostri report, quindi, non è la sostituzione dell’analisi umana, ma la capacità di renderla più rapida e ordinata nella parte di raccolta e rielaborazione delle informazioni. Per quanto riguarda l’individuazione di trend non coglibili con analisi umane, a oggi non abbiamo evidenze tali da attribuire all’Ai un’expertise autonoma e affidabile di generare segnali di mercato “nuovi”: il valore aggiunto è piuttosto ampliare la copertura informativa e migliorare la produttività, fermo restando che l’analisi finale richiede sempre competenza, esperienza e controllo qualitativo».

Ci sono campi o settori nei quali le risposte sono più efficaci?

«In generale, l’efficacia dell’intelligenza artificiale tende a essere maggiore nei contesti in cui l’informazione è abbondante e prevalentemente testuale, e dove il lavoro consiste nel sintetizzare e organizzare contenuti complessi. In questi casi, può essere particolarmente utile come strumento di supporto, ad esempio nell’analisi macroeconomica e nel commento ai principali dati, nella lettura di comunicazioni societarie o nella raccolta di elementi utili a costruire un quadro settoriale. Al contrario, l’uso dell’Ai richiede maggiore cautela quando si entra in ambiti dove è necessario che la precisione numerica sia assoluta o dove l’output rischia di essere poco preciso, sia per ragioni di affidabilità, sia per esigenze di compliance e controllo del rischio».

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