L'intelligenza artificiale può rendere irrilevanti gli analisti umani? Questa è la domanda che tutti si pongono mentre i modelli di IA rivoluzionano completamente la ricerca sugli investimenti. Byron Wien, un stratega di mercato che ha definito gli anni '90, crede che la migliore ricerca derivi da idee audaci e non consensuali che si dimostrano corrette.
Ora la pressione è su l'IA per soddisfare questo standard e potenzialmente mettere da parte gli analisti che hanno dominato il campo per decenni. Per anni, gli analisti hanno analizzato i bilanci e setacciato i titoli, tutto per aiutare gli investitori a prendere decisioni migliori.
L'IA è entrata in questo spazio con strumenti che semplificano, automatizzano e talvolta superano i metodi tradizionali. I modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) sono diventati particolarmente efficaci nell'analizzare dati finanziari, facendo in pochi minuti ciò che potrebbe richiedere giorni a un team di analisti.
Prevedere gli utili, ad esempio, si adatta perfettamente ai punti di forza dell'IA. I modelli di profitto tendono a seguire tendenze logiche: anni buoni portano a più anni buoni; anni cattivi portano a più anni cattivi. L'IA prospera in questi spazi prevedibili, superando gli analisti umani che a volte lasciano che il rumore o il pregiudizio offuschino il loro giudizio.
LLM che riscrivono il manuale di analisi degli investimenti
Il lavoro dell'Università di Chicago con i LLM ha attirato l'attenzione. I ricercatori hanno utilizzato l'IA per prevedere la varianza degli utili e hanno scoperto che questi modelli superano le stime mediane degli analisti umani. Il segreto? I LLM eccellono nella comprensione della storia dietro i rapporti sugli utili, qualcosa che gli algoritmi tradizionali non sono mai riusciti a fare.
Questi modelli imitano i passi logici degli analisti senior, come junior disciplinati in un team finanziario. I modelli di IA evitano anche uno dei più grandi difetti umani: l'eccesso di fiducia. Gli analisti sono noti per adattare le loro proiezioni in base a ciò che pensano che gli investitori vogliano sentire. L'IA non gioca a questo gioco.
Regolando le impostazioni di “temperatura” di un modello di IA - un termine elegante per la casualità - puoi calcolare bande di rischio e rendimento con freddi, duri dati statistici. Puoi persino ottenere una stima di fiducia per le sue previsioni. Gli esseri umani, in confronto, tendono a diventare arroganti con le loro previsioni, raddoppiando le chiamate sbagliate invece di riconsiderare.
Nonostante questi successi, l'IA è tutt'altro che perfetta. Non troverà la prossima Nvidia o preverrà un'altra crisi finanziaria globale. Grandi shock di mercato come questi non seguono schemi, e l'IA fatica quando accadono eventi imprevisti.
Non può nemmeno interrogare i dirigenti aziendali durante le chiamate sugli utili o cogliere risposte evasive su questioni critiche. I mercati sono disordinati e in costante cambiamento, e l'IA manca dell'intuizione per adattarsi. È qui che i migliori analisti brillano ancora: sanno quando pivotare, scavare più a fondo e chiedere risposte.
Ma l'hype dell'IA probabilmente rimarrà forte a lungo. I giganti della tecnologia sono ossessionati. Microsoft sta scommettendo in grande - 80 miliardi di dollari - sull'IA e sull'infrastruttura di cui ha bisogno. Per l'anno fiscale 2025, il gigante tecnologico prevede di spendere più della metà di quella cifra negli Stati Uniti per centri di dati per addestrare e distribuire modelli di IA.
Perché questa spesa? L'IA richiede un'enorme potenza di calcolo. Addestrare modelli come ChatGPT significa collegare migliaia di chip in enormi cluster di data center.
I dollari pubblicitari potrebbero alimentare il prossimo boom tecnologico
L'IA potrebbe seguire la stessa strada delle rivoluzioni tecnologiche passate: alimentata dai soldi della pubblicità. Ricordi come Google e Facebook sono saliti al potere? Hanno incassato budget per la costruzione del marchio, prendendo dollari da chiunque - da Tide al tuo idraulico locale.
Anche le aziende fortemente basate su abbonamenti come Netflix e Amazon si stanno ora orientando verso la pubblicità. Alphabet, la società madre di Google, è un esempio principale di quanto possa arrivare questo modello. Dalla sua IPO nel 2004, le entrate di Alphabet sono aumentate di 160 volte, superando i 300 miliardi di dollari nel 2023.
L'IA ha il potenziale per rimodellare le industrie, proprio come la radio, la TV e Internet hanno fatto in passato. Ai tempi, i giornali si affidavano agli annunci per due terzi delle loro entrate.
La radio e la TV fiorivano grazie ai spot pubblicitari, mantenendoli gratuiti per il pubblico. L'IA potrebbe presto essere la prossima grande piattaforma pubblicitaria, attirando dollari per finanziare sviluppi rivoluzionari.
L'IA può sfornare idee - alcune brillanti, alcune insensate. Può eseguire scenari infiniti, estraendo intuizioni dalla storia che anche un esercito di ricercatori potrebbe perdere. Ma non può darti quel “colpo di genio”. Gli analisti portano qualcosa che l'IA non può replicare: la capacità di mettere in discussione, adattarsi e vedere il quadro generale in tempo reale.
Quel tocco umano è ancora inestimabile in un mondo in cui le raccomandazioni non consensuali - quelle che nessuna macchina penserebbe di fare - spesso si rivelano le più redditizie. La vera lezione? L'IA e gli analisti non sono nemici. Sono strumenti l'uno per l'altro.
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