Durante le recenti festività natalizie, l'intelligenza artificiale è entrata in quasi tutte le mie riunioni, sia come strumento pratico che come argomento di conversazione. In uno di questi pranzi, circondato da amici appassionati di pittura —e non precisamente di mercati finanziari—, la conversazione è derivata sul ruolo dell'IA nel mondo degli investimenti. Il gruppo era una miscela interessante: alcuni di noi lavorano nella finanza, altri sono investitori. Il dibattito è emerso immediatamente. Ho difeso, con il mio abituale entusiasmo, che l'IA è ancora lontana dal sostituirci nella consulenza finanziaria e nella gestione degli investimenti. La risposta è stata rapida: “Credi davvero di poter analizzare i dati meglio di un'IA?”. Ho riconosciuto di no, nessun umano può elaborare dati alla velocità di una macchina. Ma la vera sfida non è la capacità di calcolo, ma l'uso che se ne fa. Affinché l'IA offra raccomandazioni utili, è fondamentale sapere cosa chiedere; altrimenti, può portarci a decisioni poco sagge. Prima di tornare a temi artistici, qualcuno ha promesso di inviarci un video sui progressi dell'IA e io ho condiviso uno dei miei esperimenti abituali con questi strumenti nel mio lavoro. Dopo decenni nel settore, mi considero in grado di rilevare i loro errori, senza pretendere di essere più di qualcuno con esperienza reale. Come hanno funzionato i fondi gestiti da IA? È importante distinguere tra fondi che investono in aziende di IA e quelli gestiti da algoritmi. Negli Stati Uniti, diversi fondi di questo tipo sono stati lanciati tra il 2017 e il 2020, come l'Amplify AI Powered Equity ETF, il QRAFT AI-Enhanced US Large Cap ETF e il QRAFT AI-Enhanced US Large Cap Momentum ETF (AIEQ, QRFT e AMOM). Anche se in certi periodi superano l'S&P 500, a tre e cinque anni il loro rendimento è inferiore a quello di un ETF tradizionale sull'indice. Per ora, l'IA non ha una sfera di cristallo migliore del mercato. Il 23 dicembre ho fatto una prova semplice: ho chiesto a ChatGPT, dalla mia account a pagamento, in quali valori investire per il 2026. La sua risposta è stata strategica e prudente, suggerendo settori come infrastrutture critiche, energia essenziale e salute, con esempi concreti come Rheinmetall, Thales, Vinci, National Grid, Enagás, Roche e Siemens Healthineers, ma avvertendo sui rischi e raccomandando fondi o ingressi scalari. Ripetendo la domanda senza effettuare il login, il tono è cambiato: avvertimenti legali, mancanza di personalizzazione e riferimenti ad analisi umane. In altre parole, l'IA rimandava all'opinione di esperti umani. Ho provato anche con Perplexity, DeepSeek e Gemini. Tutte le risposte si basavano su ricerche online, con poche coincidenze in valori concreti —solo Rheinmetall si ripeteva—, e tutte raccomandavano cautela e l'uso di fondi o ETF, anche se finivano per citare azioni specifiche. Tuttavia, prima di dare raccomandazioni, chiederei sempre all'investitore se avrà bisogno di quel denaro nel 2026. Se la risposta è sì e non vuole rischiare di perdere capitale, forse il reddito fisso a breve termine è la migliore opzione. Seguire consigli generici senza personalizzare le domande all'IA può essere rischioso. Significa questo che l'IA non serve per consigliare investimenti? Non esattamente. Il valore dell'IA dipende da come e cosa le si chiede, e dalle informazioni che le si forniscono. Inoltre, bisogna considerare la gestione di dati sensibili e chi vi accede. Nella gestione dei fondi, è bene ricordare che nemmeno l'IA può prevedere il futuro dei mercati. Può aiutare ad analizzare informazioni e migliorare la produttività nella presa di decisioni, ma non supera gli indici. Certo, se un giorno l'IA riuscisse ad anticipare il futuro, sarebbe la protagonista indiscussa di qualsiasi pranzo natalizio.