Intelligenza artificiale, i gestori accelerano ma solo uno su cinque è pronto a scalarla

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Secondo un sondaggio di Alfi ed Efama, il 97% ricorre strumenti generativi e il 60% ha già introdotto gli agenti, Ma solo il 20% ha raggiunto una fase di implementazione avanzata. A fare da ostacolo qualità dei dati, competenze e difficoltà nel misurare il ritorno degli investimenti

L’intelligenza artificiale è entrata nell’asset management, ma non ha ancora trasformato in profondità i loro modelli operativi. Se infatti il 97% degli operatori utilizza strumenti di AI generativa e il 60% dice di avere già adottato soluzioni agentiche, solo il 20% ha raggiunto una fase di implementazione avanzata o su larga scala. È quanto evidenzia il primo sondaggio sul tema condotto da Efama ed Alfi, l’associazione che rappresenta l’industria dei fondi lussemburghesi, nel quale sono confluite le risposte di 63 società di gestione e operatori finanziari con sede nel Gran Ducato o attivi sul mercato internazionale. Un risultato che evidenzia come la distanza tra sperimentazione e integrazione nei processi aziendali resta il principale nodo da sciogliere per un settore che, nel 90% dei casi, prevede di aumentare gli investimenti nella tecnologia nei prossimi tre anni.

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Analisi documentale e ricerca gli impieghi maggiori

Lo studio, il cui campione è composto al 90,5% da management company e asset manager, mostra anzitutto come l’adozione tenda a concentrarsi sulle attività in cui la tecnologia può produrre guadagni di produttività senza richiedere una revisione radicale dei processi decisionali. Ecco allora che l’analisi di documenti e informazioni non strutturate risulta già in produzione nel 79,4% delle società, davanti allo sviluppo IT (60,3%) e alla ricerca sugli investimenti (55,6%). Seguono operations e middle office, indicati dal 50,8% degli intervistati, mentre appare più contenuta la diffusione nelle attività a diretto contatto con la clientela (28,6%) e nella gestione dei rischi e della supervisione (19%). Una progressione che riflette anche la natura degli strumenti utilizzati. Se infatti AI generativa viene impiegata da quasi la totalità della popolazione e le soluzioni agentiche da due terzi, il machine learning tradizionale resta fermo al 57,1%. Quanto invece alla maturità dell’adozione, le dimensioni aziendali sono il fattore che incide maggiormente sulla variabilità delle risposte: il 64% delle realtà con meno di 50 dipendenti si trova ancora nelle fasi di esplorazione o sperimentazione, quelle di medie dimensioni sono concentrate soprattutto tra sviluppo e produzione limitata e il 41% di quelle oltre mille dipendenti dichiara di avere già raggiunto un livello di implementazione scalato o avanzato.

Livello attuale di maturità nell’adozione dell’intelligenza artificiale

Fonte: ALFI-EFAMA AI Survey 2026

Governance diffusa, ma responsabilità ancora poco chiare

Il divario tra adozione e maturità emerge anche sul fronte organizzativo. Il 92,1% delle SGR dichiara di avere già introdotto o di stare sviluppando un quadro formale di governance, nel 73,8% dei casi è stata approvata una strategia specifica e nel 77,4% è disponibile un inventario aziendale degli utilizzi della tecnologia. Le politiche vengono definite prevalentemente a livello di gruppo o globale, mentre la supervisione è affidata soprattutto a strutture trasversali alle diverse funzioni. La formalizzazione, tuttavia, non coincide sempre con una chiara attribuzione delle responsabilità. Oltre l’80% dei partecipanti sostiene infatti che il board o il senior management ricevono aggiornamenti periodici sull’AI, ma soltanto il 67% ha definito con precisione ruoli e responsabilità lungo le tre linee di difesa. Dato che conferma come la presenza di un sistema di reporting non garantisce ancora che ogni fase di sviluppo e utilizzo abbia una figura di riferimento ben identificata. Anche il controllo umano, pur essendo quasi generalizzato, non è sempre proporzionato al rischio: il 98,3% degli intervista richiede una revisione da parte di una persona prima delle decisioni rilevanti, ma solo il 51,7% adatta l’intensità della supervisione alla rischiosità del singolo caso d’uso. Il 67,2% dichiara inoltre di disporre di sistemi in grado di fornire spiegazioni sui risultati prodotti. Sul fronte delle preoccupazioni, prevalgono non solo conformità normativa (76,2%) ma anche protezione dei dati personali (74,6%), sicurezza informatica e rischio di utilizzi impropri (69,8%).

La vostra società dispone attualmente di un framework formale di governance dell’intelligenza artificiale?

Fonte: ALFI-EFAMA AI Survey 2026

Dati e competenze il freno

Il principale ostacolo all’implementazione non è quindi la disponibilità di nuove tecnologie, ma la capacità di alimentarle con informazioni affidabili. Qualità e accessibilità dei dati sono infatti state indicate dal 64% dei partecipanti come la barriera più rilevante, seguite dalla mancanza di competenze interne (48%) e dalla difficoltà di misurare il ritorno economico (44%). Proprio quest’ultimo aspetto appare particolarmente evidente guardando alle riposte del campione: solo il 34,5% delle società dispone di un modello formale per valutare il ritorno degli investimenti in AI, mentre il 53,4% ha definito indicatori specifici di performance. In altre parole, molte realtà hanno iniziato a monitorare i risultati ma non hanno ancora sviluppato un metodo strutturato per quantificare il valore generato e giustificare l’estensione dei progetti. Anche le scelte infrastrutturali riflettono l’importanza dei fornitori esterni. Il cloud pubblico o privato è il modello, adottato dal 50,9% dei rispondenti, mentre il 30,9% utilizza architetture ibride. Il 39% si affida prevalentemente a vendor esterni e il 50,8% combina soluzioni proprietarie e capacità acquistate sul mercato. La sovranità dei dati resta un vincolo rilevante, con il 61,4% che vuole un hosting interno a all’Unione europea o all’Eurozona.

Sì al cambio delle mansioni, no a licenziamenti

La trasformazione riguarda anche l’organizzazione del lavoro. Nei prossimi tre anni, il 51% delle società si aspetta una riallocazione dei ruoli ma non una riduzione complessiva dell’organico. Le funzioni destinate a subire l’impatto maggiore sono operations e middle office (58,7%), seguite da ricerca sugli investimenti e portfolio management (50,8%). Il cambiamento atteso coinvolgerà quindi soprattutto la composizione delle attività e la distribuzione delle competenze, ecco perché la formazione è già entrata nelle strategie aziendali: l’86,7% ha avviato programmi di aggiornamento delle competenze in ambito AI e il 78,9% considera lo skilling o il reskilling una priorità. Molto meno diffusi sono però i percorsi formali di riconversione professionale, presenti appena nell’8,9% dei casi. Il settore si prepara dunque a rafforzare le capacità dei dipendenti, ma è ancora poco attrezzato per accompagnare chi dovrà assumere mansioni profondamente diverse. Il rapporto individua quattro priorità per passare dalla sperimentazione a un’adozione sostenibile: chiarire governance e responsabilità, introdurre controlli proporzionati al rischio, misurare i risultati con criteri omogenei e pianificare la trasformazione delle competenze.

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 Gli investimenti accelerano, specie grandi operatori

Intanto le intenzioni di spesa confermano che l’intelligenza artificiale è destinata a diventare una priorità crescente per il settore nei prossimi tre anni. La propensione ad aumentare gli investimenti è infatti diffusa in tutte le fasce dimensionali, anche se le dimensioni fanno cambiare l’intensità dello sforzo previsto. Tra le società più grandi, il 61% si aspetta un incremento significativo delle risorse destinate all’AI e un ulteriore 33% un aumento moderato: complessivamente, il 94% prevede quindi di investire di più. Tra gli medi la quota sale all’85% (25% con un aumento significativo e 60% moderato), mentre tra quelli più piccoli raggiunge l’86% ma con una maggiore cautela: solo il 36% prospetta una crescita marcata della spesa e la metà si orienta verso un incremento moderato.

Investimenti attesi nell’intelligenza artificiale nei prossimi tre anni (quota per fascia dimensionale)

Fonte: ALFI-EFAMA AI Survey 2026

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