In una fase di mercati finanziari attraversati da valutazioni elevate, retorica dell’innovazione e una crescente paura di essere tagliati fuori dalle opportunità del momento, è legittimo chiedersi se l’AI possa svolgere un ruolo nel distinguere coloro che meritano davvero la fiducia degli investitori.
Mentre le grandi società tecnologiche statunitensi investono ogni anno cifre colossali nello sviluppo dell’intelligenza artificiale, ormai prossime ai 400 miliardi di dollari, cresce il dubbio che tali somme possano davvero essere ripagate nel tempo e non alimentino piuttosto un clima di eccessivo entusiasmo destinato a sgonfiarsi improvvisamente. Il ricordo della cosiddetta “esuberanza irrazionale”, evocata da Alan Greenspan alla vigilia della bolla dotcom, è troppo vicino per essere ignorato, così come gli avvertimenti di alcune voci critiche che nella storia, dal 1929 al 2008, hanno saputo anticipare le grandi crisi mentre la maggioranza preferiva illudersi che “questa volta fosse diverso”.
Stabilire se oggi il mercato sia irrazionale è difficile, ma comprendere se gli investitori si comportino in modo irrazionale è un esercizio ancora più complesso. In tutte le grandi stagioni speculative, dalla South Sea Bubble alla corsa verso le tecnologie digitali, il desiderio di partecipare alla promessa di ricchezza ha spinto masse di operatori a scelte che possono sembrare sconsiderate, ma che in realtà rispondono a una logica particolare. Quando la gestione professionale domina i mercati, la razionalità non scompare, bensì si trasforma in un meccanismo paradossale: gli asset owner affidano ingenti capitali ai gestori attivi e ne monitorano i risultati confrontandoli puntualmente con un indice di riferimento. Questo conduce spesso i fund managers a privilegiare un allineamento opportunistico alle tendenze del momento, piuttosto che valutazioni fondate sui flussi di cassa e sulla solidità delle imprese.
Il conflitto di interessi è evidente. Per evitare di apparire in ritardo quando alcuni titoli iniziano a correre, il gestore tende a comprare ciò che già sale e a vendere ciò che registra cali consistenti, adottando strategie di momentum che proteggono la sua carriera nel breve termine, ma rischiano di penalizzare i rendimenti nel lungo periodo. Il risultato è un mercato che premia più l’inerzia che la competenza e una crescente difficoltà nel distinguere chi genera vero valore fondamentale da chi semplicemente cavalca l’onda prevalente. L’ascesa incontrollata dell’investimento passivo ha ulteriormente consolidato questo schema, amplificando squilibri, riducendo la diversificazione e aumentando la volatilità dei singoli titoli. In condizioni simili, la formazione di una bolla non è un’eccezione, bensì una conseguenza quasi naturale di incentivi distorti.
È in questo contesto che l’AI promette un potenziale cambio di paradigma. La Banca d’Inghilterra ha espresso timori sul fatto che l’adozione di tecniche avanzate di trading automatizzato possa portare gli operatori a posizionamenti sempre più correlati tra loro, accentuando gli shock sistemici. Tuttavia, proprio la stessa tecnologia potrebbe contribuire a mitigare alcune delle inefficienze oggi dominanti. I ricercatori Paul Woolley e Dimitri Vayanos della London School of Economics, in collaborazione con gli specialisti di Oxford guidati da Sir Nigel Shadbolt, hanno sviluppato modelli capaci di scomporre le performance dei gestori in due componenti distinte: la capacità di riconoscere correttamente il valore fondamentale di un titolo e la fortuna di essersi trovati esposti al momentum. Si tratta di analisi basate su portafogli sintetici elaborati a partire da trent’anni di dati reali, con l’obiettivo di individuare in modo più accurato la vera abilità manageriale.
La portata di questo approccio è notevole. Per la prima volta, gli asset owner possono valutare con maggiore trasparenza l’apporto dei propri gestori, sciogliendo quel nodo ambiguo che storicamente rende difficile attribuire con certezza la performance alle decisioni operate. Inoltre, osservando quanto il mercato complessivo sia dominato dalla componente di momentum, tali strumenti possono contribuire a identificare fasi di sopravvalutazione diffusa e dunque il formarsi di una bolla prima che si manifestino gli effetti più distruttivi.
Ciò non significa che la tecnologia potrà eliminare definitivamente le anomalie dei mercati finanziari. L’essere umano rimane incline all’euforia e alla paura, all’avidità e al desiderio di proteggere la propria posizione. Le imprese, dal canto loro, continueranno a sfruttare condizioni favorevoli per espandersi e indebitarsi. La storia insegna che i mercati sono ciclici, e che ogni fase di crescita porta con sé un punto d’inciampo. L’AI potrà aiutare a capire chi naviga questi mari con vera competenza, ma non dirà mai con precisione quando la tempesta si abbatterà sulle quotazioni.
Il maggiore contributo della tecnologia potrebbe dunque consistere non nel prevedere il futuro, ma nel restituire fiducia al processo di allocazione del capitale, ricompensando l’abilità e disincentivando le imitazioni cieche del consenso di mercato. In un mondo finanziario sempre più complesso, la capacità di distinguere tra arte del mestiere e semplice mimetismo potrebbe diventare il vero vantaggio competitivo del prossimo decennio.
