L’intelligenza artificiale può rendere irrilevanti gli analisti umani? Questa è la domanda che tutti si pongono poiché i modelli di intelligenza artificiale rivoluzionano completamente la ricerca sugli investimenti. Byron Wien, uno stratega di mercato che ha definito gli anni ’90, ritiene che la migliore ricerca provenga da idee audaci e non consensuali che si rivelano corrette.
Ora la pressione è sull’intelligenza artificiale affinché soddisfi questo standard e potenzialmente sugli analisti marginali che hanno dominato il campo per decenni. Per anni, gli analisti hanno analizzato i rendiconti finanziari e analizzato i titoli dei giornali, il tutto per aiutare gli investitori a prendere decisioni migliori.
L’intelligenza artificiale è entrata in questo spazio con strumenti che semplificano, automatizzano e talvolta superano i metodi tradizionali. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono diventati particolarmente efficaci nell'analisi dei dati finanziari, facendo in pochi minuti ciò che potrebbe richiedere giorni a un team di analisti.
La previsione degli utili, ad esempio, è uno dei punti di forza dell'intelligenza artificiale. I modelli di profitto tendono a seguire tendenze logiche: gli anni buoni portano ad anni più buoni; gli anni brutti portano ad altri brutti. L’intelligenza artificiale prospera in questi spazi prevedibili, surclassando gli analisti umani che a volte lasciano che rumore o pregiudizi offuscano il loro giudizio.
Gli LLM riscrivono il playbook dell'analisi degli investimenti
Il lavoro dell'Università di Chicago con i LLM ha fatto girare la testa. I ricercatori hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per prevedere la varianza degli utili e hanno scoperto che questi modelli superano le stime mediane degli analisti umani. Il segreto? Gli LLM eccellono nel comprendere la storia dietro i rapporti sugli utili, qualcosa che gli algoritmi tradizionali non sono mai riusciti a fare.
Questi modelli imitano i passaggi logici degli analisti senior, come i junior disciplinati di un team finanziario. I modelli di intelligenza artificiale evitano anche una delle più grandi trappole umane: l’eccessiva sicurezza. Gli analisti sono noti per adattare le loro proiezioni a ciò che pensano che gli investitori vogliano sentire. L'intelligenza artificiale non gioca a quel gioco.
Modificando le impostazioni di “temperatura” di un modello di intelligenza artificiale – un termine di fantasia per indicare la casualità – puoi calcolare le fasce di rischio e rendimento con statistiche fredde e difficili. Puoi anche ottenere una stima di confidenza per le sue previsioni. Gli esseri umani, al confronto, tendono a diventare arroganti con le loro previsioni, raddoppiando le decisioni sbagliate invece di rivalutarle.
Nonostante queste vittorie, l’intelligenza artificiale è lungi dall’essere perfetta. Non troverà la prossima Nvidia né prevederà un altro tracollo finanziario globale. Grandi shock di mercato come questi non seguono schemi e l’intelligenza artificiale fatica quando accade l’imprevisto.
Inoltre, non può interrogare i dirigenti dell’azienda durante le chiamate sugli utili o raccogliere risposte evasive su questioni critiche. I mercati sono disordinati e in costante cambiamento e l’intelligenza artificiale non ha l’intuito per adattarsi. È qui che i migliori analisti brillano ancora: sanno quando ruotare, scavare più a fondo e spingere per trovare risposte.
Ma l’entusiasmo per l’IA probabilmente rimarrà forte per molto tempo. I giganti della tecnologia sono ossessionati. Microsoft sta scommettendo molto, 80 miliardi di dollari, sull’intelligenza artificiale e sull’infrastruttura di cui ha bisogno. Per l’anno fiscale 2025, il colosso della tecnologia prevede di spendere più della metà della somma investita negli Stati Uniti in data center per addestrare e implementare modelli di intelligenza artificiale.
Perché la pazzia? L’intelligenza artificiale richiede una potenza di calcolo folle. Modelli di addestramento come ChatGPT significano collegare migliaia di chip in enormi cluster di data center.
I dollari investiti in pubblicità potrebbero alimentare il prossimo boom tecnologico
L’intelligenza artificiale potrebbe seguire la stessa strada delle rivoluzioni tecnologiche del passato: alimentata dal denaro pubblicitario. Ricordi come Google e Facebook sono saliti al potere? Hanno incassato i budget per la costruzione del marchio, prendendo dollari da tutti, da Tide all'idraulico locale.
Anche le aziende con molti abbonamenti come Netflix e Amazon ora si affidano alla pubblicità. Alphabet, la società madre di Google, è un ottimo esempio di quanto lontano possa arrivare questo modello. Dalla sua IPO nel 2004, le entrate di Alphabet sono aumentate di 160 volte, raggiungendo oltre 300 miliardi di dollari nel 2023.
L’intelligenza artificiale ha il potenziale per rimodellare le industrie, proprio come hanno fatto prima la radio, la TV e Internet. In passato, i giornali facevano affidamento sulla pubblicità per due terzi delle loro entrate.
La radio e la TV prosperavano grazie agli spot pubblicitari, mantenendoli gratuiti per il pubblico. L’intelligenza artificiale potrebbe presto diventare la prossima grande piattaforma pubblicitaria, in grado di raccogliere dollari per finanziare sviluppi rivoluzionari.
L’intelligenza artificiale può sputare idee, alcune brillanti, altre prive di senso. Può eseguire scenari infiniti, ricavando dalla storia spunti che potrebbero sfuggire anche a un esercito di ricercatori. Ma non può darti quella “scintilla di genio”. Gli analisti apportano qualcosa che l'intelligenza artificiale non può replicare: la capacità di mettere in discussione, adattarsi e vedere il quadro più ampio in tempo reale.
Quel tocco umano ha ancora un valore inestimabile in un mondo in cui le raccomandazioni non consensuali, quelle che nessuna macchina penserebbe di fare, spesso si rivelano le più redditizie. Il vero cibo da asporto? L’intelligenza artificiale e gli analisti non sono nemici. Sono strumenti l'uno per l'altro.
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