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L’intelligenza artificiale entra sempre più concretamente nei processi di investimento. Non soltanto come strumento per aumentare la produttività o automatizzare attività, ma anche come tecnologia capace di individuare nei mercati informazioni difficili da intercettare con i modelli quantitativi tradizionali. È il terreno su cui si muove Pictet Asset Management, che a Milano, con la cerimonia del “Ring the Bell” a Borsa Italiana, ha celebrato la quotazione dei primi quattro ETF della gamma Pictet-AI Enhanced Active ETFs, dedicati rispettivamente ai mercati globale, USA, globale ex-USA ed europeo.
A fare da sfondo al lancio, un confronto sull’evoluzione dell’intelligenza artificiale che ha coinvolto, tra gli altri, Filippo Rizzante, chief Technology officer di Reply, e Gabriele Susinno, head of Quantitative Research di Pictet Asset Management. Due prospettive complementari: la prima sull’evoluzione della tecnologia e sui suoi effetti per le imprese, la seconda sull’applicazione dell’AI alla selezione dei titoli e alla costruzione dei portafogli.
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Per Rizzante, il primo elemento da mettere a fuoco è che l’attuale attenzione verso l’AI generativa rappresenta soltanto una parte di un universo tecnologico molto più ampio. Machine learning, modelli generativi e agenti stanno evolvendo rapidamente, mentre scende il costo necessario per sviluppare sistemi specializzati. Proprio questi ultimi possono rappresentare una strada particolarmente interessante per le imprese: modelli più piccoli, addestrati su dati e problemi molto verticali, possono infatti risultare più efficaci dei grandi sistemi generalisti in specifici ambiti applicativi.
La partita, quindi, non si gioca semplicemente sull’accesso alla tecnologia. Strumenti sempre più potenti sono a disposizione di tutti e il vantaggio competitivo dipenderà dalla capacità delle aziende di integrarli nell’organizzazione, specializzarli e costruire attorno ad essi processi proprietari. Un cambiamento, a detta dell’esperto, destinato a incidere profondamente anche sul lavoro, con una crescente collaborazione tra persone e sistemi automatizzati.
È proprio su questo passaggio che si innesta l’esperienza di Pictet AM. “Il modello proprietario alla base della nuova gamma”, racconta Susinno, “è il risultato di oltre un decennio di ricerca quantitativa e viene riaddestrato ogni trimestre su quindici anni di dati di mercato”. Il modello, fa sapere l’esperto, analizza contemporaneamente circa 400 variabili, tra fondamentali, dinamiche dei prezzi e indicatori di sentiment, “con l’obiettivo di individuare relazioni che l’analisi tradizionale fatica a cogliere”.
Susinno ha spiegato poi il processo ricorrendo all’immagine di una grande squadra di analisti virtuali. Attraverso alberi decisionali e migliaia di modelli che cooperano tra loro, il sistema cerca di stimare l’alpha relativo di ciascuna società rispetto alle aziende comparabili. Il singolo modello può sbagliare, ma l’interazione di migliaia di previsioni consente di far emergere segnali legati a inefficienze locali, relazioni tra molte variabili e movimenti di breve periodo che spesso vengono classificati come semplice ‘rumore’ dai modelli tradizionali. Il risultato non è però un portafoglio delegato alla macchina: “Il modello produce segnali di rendimento atteso, mentre ai gestori restano la definizione dei vincoli, la costruzione del portafoglio e il controllo del rischio”. La strategia, chiosa Susinno, punta a mantenere un profilo vicino al benchmark, con un tracking error massimo del 2% e un contributo atteso di rendimento aggiuntivo nell’ordine dell’1-1,5% annuo. “L’intelligenza artificiale non è una scorciatoia per prevedere il futuro”, ha sintetizzato l’esperto. Il valore, piuttosto, nasce dalla capacità di interrogare grandi quantità di dati in modo sistematico e trasformare le informazioni ottenute in portafogli investibili.
Una filosofia che Paolo Paschetta, Equity partner e country head Italia di Pictet Asset Management, ha ricondotto all’incontro tra due trasformazioni dell’industria: la crescita degli ETF e l’affermazione dell’intelligenza artificiale come strumento di investimento. L’obiettivo dichiarato è rendere l’alpha più accessibile attraverso veicoli semplici ed efficienti. Più che sostituire il gestore, dunque, l’AI sembra destinata ad ampliarne il campo visivo. La macchina può osservare contemporaneamente relazioni che sfuggono alla capacità umana; all’uomo rimangono la definizione degli obiettivi, il controllo dei rischi e, soprattutto, la responsabilità della decisione finale.
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