Chiunque provi a chiedere a un consulente finanziario in carne e ossa cosa è meglio mettere in portafoglio per battere il mercato, avrà come risposta una serie di ragionamenti su megatrend, vantaggi competitivi, crescita degli utili e innovazione. La stessa domanda rivolta all’intelligenza artificiale genera risposte simili, e questo non stupisce. Quello che però salta all’occhio, una volta che dalla teoria si passa alla pratica, è la spiccata preferenza di ChatGpt & co. per le aziende legate a doppio filo proprio all’IA stessa. Dalla simulazione commissionata da Moneta a SOStrader, emerge proprio questa tendenza dei maggiori modelli di IA generativa di consigliare titoli affini al proprio mondo.
Ai quattro chatbot più diffusi – ChatGPT, Gemini, Claude e Copilot – è stata sottoposta una richiesta semplice: costruire un portafoglio di dieci titoli in grado di battere l’indice Msci World nel medio-lungo periodo (3-5 anni). Il responso è stato quasi unanime. Nvidia e Microsoft compaiono praticamente ovunque, mentre Alphabet, Amazon, Asml e Tsmc sono presenze ricorrenti in tutti e quattro i portafogli. In altre parole, l’IA punta con decisione sull’ecosistema che alimenta la rivoluzione dell’IA stessa. A colpire è la convergenza delle risposte. Modelli sviluppati da aziende concorrenti, addestrati con metodologie differenti e progettati per scopi in parte diversi arrivano a conclusioni molto simili e le strade indicate per sovraperformare il mercato sono spesso le stesse in termini di settori e singoli titoli su cui puntare. Andando ad analizzare più nel dettaglio emerge che ChatGpt e Claude, che fanno capo rispettivamente a OpenAI e Anthropic, risultano quelli che propongono soluzioni più aggressive. Il portafoglio suggerito da ChatGpt è fortemente orientato verso l’universo IA, cloud, data center e automazione industriale, con un’esplicita sovraesposizione ai grandi vincitori della rivoluzione tecnologica in atto. Lo stesso chatbot sostiene che l’Msci World risulta sottopesato rispetto al potenziale economico dell’IA e indica come principali motori della futura sovraperformance semiconduttori, hyperscaler e monetizzazione dell’IA. Un approccio più equilibrato è quello di Gemini, il chatbot di Alphabet, che dà ampio spazio anche a difesa, utilities e pagamenti digitali. Nel suo portafoglio trovano spazio infatti Lockheed Martin, Mastercard e NextEra Energy accanto ai soliti campioni tecnologici. Copilot si distingue invece per un approccio più prudente sotto il profilo regolamentare: evita di indicare titoli specifici e preferisce ragionare per categorie, megatrend e fattori di mercato. Solo in un secondo momento traduce il modello in nomi concreti, spiegando però che si tratta di «titoli esemplificativi coerenti con ciascuna categoria, non raccomandazioni di acquisto né indicazioni su cosa comprare».
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Non passa inosservato che diversi modelli abbiano inserito nei portafogli raccomandati aziende direttamente collegate all’ecosistema delle società che li sviluppano o ai settori in cui operano. ChatGpt enfatizza Microsoft, principale partner industriale di OpenAI. Gemini include Alphabet, la casa madre di Google. Copilot valorizza ancora Microsoft. Claude concentra gran parte dell’attenzione sull’infrastruttura IA dominata dai grandi protagonisti del settore tech. Naturalmente questo non significa che le indicazioni siano fuorvianti, anzi. «Molte delle aziende citate rappresentano effettivamente leader globali con fondamentali straordinari – rimarca Pietro Di Lorenzo, trader e fondatore di SOStrader – ma c’è un tema importante sotto il profilo deontologico e di neutralità algoritmica. Quando l’IA suggerisce titoli appartenenti al proprio ecosistema industriale, emerge inevitabilmente il dubbio: la scelta deriva da una reale superiorità finanziaria oppure da un bias strutturale del modello?».
Fidarsi a occhi chiusi dei consigli degli assistenti virtuali per analizzare i mercati, cercare idee d’investimento o persino costruire portafogli completi nasconde più di un’insidia. Il rischio non si annida tanto nella capacità dell’IA di selezionare i titoli quanto nel modo in cui interagisce con l’investitore. «Il problema non è che l’intelligenza artificiale sbaglia. È che tende a darti ragione», sintetizza Alessandro Greppi, consulente finanziario di Allianz Bank Financial Advisors; questi sistemi sono infatti progettati per essere collaborativi e soddisfare le richieste dell’utente. Di conseguenza tendono a rafforzare convinzioni già esistenti anziché metterle in discussione. Un meccanismo che in finanza può diventare pericoloso, soprattutto nei momenti di forte volatilità. «Il vero limite non è tecnologico ma comportamentale. Un consulente professionale ha il compito di frenare il cliente quando necessario, di richiamarlo al piano originario e di proteggerlo dalle decisioni impulsive. L’intelligenza artificiale, almeno per ora, non possiede questo vincolo fiduciario», sottolinea Greppi.
Effetto gregge
Altra criticità è il possibile effetto gregge. I consigli dei chatbot sono spesso standardizzati e possono quindi portare a un’eccessiva concentrazione di un numero crescente di investitori in determinati settori, non fa qualcosa di cucito su misura per le esigenze di pianificazione finanziaria dei singoli investitori, con la conseguenza di generare delle “trade affollate” su stessi temi, che possono provocare a violente cadute se qualcosa va storto.
Non va tralasciato un aspetto dirimente. I chatbot non sono regolati come servizi finanziari. Le risposte che forniscono non rientrano infatti nelle tutele previste per la consulenza agli investimenti e non esiste alcun soggetto chiamato a rispondere delle indicazioni fornite. In caso di errori o decisioni sbagliate, non ci sono coperture specifiche né strumenti formali di reclamo. In pratica, una quota crescente di risparmiatori rischia di assumere decisioni di investimento in una zona grigia normativa, dove ciò che appare come una consulenza personalizzata è in realtà qualcosa di molto diverso da ciò che la legge riconosce e disciplina come consulenza finanziaria.
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