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L’intelligenza artificiale sta smettendo di essere un semplice terreno di sperimentazione per diventare una componente strutturale del risparmio gestito. È quanto emerge da una nuova ricerca di Mercer, secondo cui oltre metà degli asset manager avrebbe già integrato strumenti di AI in almeno una fase dei propri processi di investimento. Un cambiamento che, secondo la società di consulenza, starebbe modificando non solo il modo in cui vengono generate idee di investimento e analizzati i mercati ma anche l’organizzazione operativa delle case.
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I dati del report, che ha coinvolto 131 operatori a livello globale, parlano chiaro sullo stato di implementazione degli algoritmi nella attività aziendali: il 55% ha già integrato l’intelligenza artificiale in almeno un processo di investimento, un ulteriore 27% si trova ancora in una fase sperimentale che va dal progetto pilota al cosiddetto ‛proof of concept’ mentre la quota di chi ha affermato di non aver ancora adottato la tecnologia si ferma al 18%. Le aree dove l’utilizzo risulta più diffuso sono soprattutto generazione di idee e ricerca finanziaria, con quasi un gestore su due che ha rivelato di servirsene per supportare attività di analisi e individuazione delle opportunità di mercato. Un risultato che ha portato il global manager research leader di Mercer Beverley Sharp a sottolineare come l’IA stia già producendo benefici concreti in termini di efficienza e capacità analitica, pur rimanendo ancora prevalentemente “un partner di supporto” e non un decisore autonomo nei processi di investimento.
Secondo lo studio, molte società stanno però sfruttando l’AI soprattutto per elaborare grandi quantità di dati non strutturati o provenienti da fonti esterne. Il 40% degli intervistati ha indicato proprio questa funzione tra le principali applicazioni operative della tecnologia, mentre un altro 31% ha menzionato attività di signal generation e analisi dei trend di mercato. Più limitato rimane invece l’utilizzo nell’esecuzione operativa delle negoziazioni, con appena il 7% delle case di gestione che ha integrato gli algoritmi nei processi di trade execution. Un dato che conferma come il settore continui a mantenere un approccio prudente nei segmenti più delicati e direttamente collegati all’assunzione di rischio di mercato. L’impatto più immediato sembra però essere quello sulla produttività interna. Quasi tre quarti del campione utilizzano i LLM per migliorare l’efficienza operativa dei team, automatizzando attività ripetitive o a basso valore aggiunto. A livello di benefici, il 69% ha riportato aumenti dell’efficienza organizzativa mentre il 55% sostiene di aver ottenuto insight più rapidi o decisioni di qualità superiore.
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Nonostante la crescente diffusione della tecnologia, quello che emerge con maggiore chiarezza dallo studio è che l’industria sembra ancora lontana dall’affidare all’AI piena autonomia nelle decisioni di investimento. Solo il 5% delle società intervistate ha infatti dichiarato di concedere sistemi autonomi o semi-autonomi il potere di formulare raccomandazioni operative o prendere decisioni di trading senza supervisione umana, dato che anche le principali criticità evidenziate dalla ricerca. Mercer segnala infatti che qualità e accesso ai dati rappresentano ancora il principale ostacolo all’adozione più estesa degli algoritmi, con quasi il 70% degli asset manager che considera questo aspetto una barriera rilevante. A pesare sono anche le incertezze normative e i temi di compliance, indicati dal 59% degli operatori come uno dei principali fattori di frizione.
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