Nel trading Forex (FX), le distinzioni tra trading automatizzato, intelligenza artificiale tradizionale (AI) e intelligenza artificiale generativa stanno diventando sempre più difficili da distinguere. Questa confusione è un obbligo fondamentale che può compromettere la sostenibilità dei servizi commerciali con esigenze non realistiche. C’è una grande necessità di chiarire le differenze tra queste tecnologie in modo che possano essere incorporate in modo efficace e mantenere un vantaggio competitivo.
Automazione vs IA tradizionale
L'automazione è una procedura che stabilisce le regole che determineranno l'ordine di esecuzione delle azioni predefinite. Tali sistemi informatici sono molto efficaci per attività ripetitive e hanno un'elevata precisione ed efficienza.
In questo modo, questi sistemi agevolano l’intero processo senza esserne parte, riducendo così il rischio di errore umano. Tuttavia, un fattore chiave da tenere presente è che l’automazione priva l’intelligenza artificiale della capacità di apprendere e prendere decisioni autonome, ed è qui che l’intelligenza artificiale intercede.
Mentre le norme sull’intelligenza artificiale fanno sì che le macchine emulino i processi decisionali umani, l’intelligenza artificiale convenzionale induce le macchine ad apprendere dai dati e a ragionare da sole. La tecnologia potrebbe portare il cambiamento nella strategia commerciale individuando tendenze e facendo previsioni, pertanto il sistema può facilmente adattarsi alle situazioni. Sebbene l’intelligenza artificiale possa essere molto utile, è molto importante notare il fatto che il suo utilizzo potrebbe essere eccessivo per alcune attività semplici e ripetitive che possono essere eseguite con l’automazione.
Le percezioni dell'intelligenza artificiale e dell'automazione
Il settore dei servizi finanziari, come nuovo termine di tendenza, ha generato il termine “intelligenza artificiale generativa” (GenAI), dove tali termini sono normalmente intesi per indicare due strumenti: grandi modelli linguistici e sofisticati flussi di lavoro automatizzati e strumenti di apprendimento automatico. Tuttavia, questa pratica può comportare un’errata comprensione delle tecnologie e delle loro capacità e, quindi, un’errata allocazione degli investimenti e delle aspettative tecnologiche, poiché le tecnologie hanno funzionalità e applicazioni distinte non chiaramente definite.
Il responsabile del trading di strategie di prodotto presso SwissQuote sottolinea che la percezione confusa dell'automazione dell'IA rende difficile realizzare chiaramente le capacità, i limiti e le caratteristiche dinamiche dei sistemi di trading dell'IA. Suggerisce che ciò equivale ad avere un portafoglio di investimenti equilibrato, prevedendo allo stesso tempo alcune risorse sia per la ricerca sull’intelligenza artificiale che per i programmi di automazione. Questo approccio rappresenta la migliore diversificazione. Rende l’implementazione tecnologica più resiliente e riduce i rischi associati alla dipendenza da un’unica soluzione tecnologica.
Eccessiva dipendenza ed esposizione al rischio
David Morrison, analista di mercato senior presso Trade Nation, evidenzia un'altra potenziale trappola delle aspettative irrealistiche riguardo alle capacità dell'automazione: la spesa eccessiva per l'automazione e il rischio di fare il gioco direttamente nelle mani degli hacker sono un altro fattore. Secondo lui, l’automazione non è onnipotente, quindi le aziende devono trovare il mezzo tra l’uso delle tecnologie a vantaggio del tempo e il mantenimento delle competenze dei lavoratori umani nel ciclo
Eugene Markman, COO di Ion Markets (FX), sottolinea l'importanza di una comunicazione chiara. L'intelligenza artificiale del marketing e l'automazione del marketing in modo intercambiabile potrebbero fuorviare e causare disconnessione dagli investimenti e dalle aspettative tecnologiche, principalmente perché è più probabile che l'intelligenza artificiale e l'automazione del marketing abbiano caratteristiche essenziali che non corrispondono a quelle previste.