Investimenti e AI: il valore è nell'adozione a scala
Incarnato (EY): gli operatori devono costruire le fondamenta infrastrutturali, di governo dell'AI e di riconoscimento del valore generato per basare il percorso di trasformazione
L'<strong>Intelligenza Artificiale (AI)</strong> è considerata una tecnologia con un enorme potenziale di creazione di valore economico per gli <strong>Investment Manager</strong>, ma la sua adozione è ancora agli inizi. Secondo l'<strong>EY European Financial Services AI Survey 2024</strong>, solo il 5% degli <strong>Investment Manager</strong> si considera all'avanguardia nell'utilizzo di questa tecnologia. <strong>EY</strong>, in collaborazione con <strong>MDOTM</strong>, ha realizzato l'analisi <em>"Artificial Intelligence: il valore è nella scala"</em>, presentata al Salone del Risparmio di Milano. L'analisi esplora il sentiment degli operatori nel settore <strong>Wealth e Asset Management</strong>, esaminando le motivazioni e i fattori di successo per l'implementazione dell'AI, oltre alle barriere che ne ostacolano l'adozione.
<strong>Giovanni Andrea Incarnato</strong>, <strong>Italy Wealth & Asset Management Leader di EY</strong>, ha commentato: <em>"Secondo l'EY Financial Services AI Survey 2024, ben il 41% degli intervistati è indietro nella curva di adozione dell'Intelligenza Artificiale o non ha sviluppato alcuna pianificazione al riguardo. Ad oggi, la maggioranza degli Investment Managers ha approcciato l’AI in modalità sperimentale, integrandola solo su singole funzioni aziendali. Per superare i vincoli attuali ed estrarre il pieno valore dall’AI, è necessario un cambio di paradigma verso il digitale con una mentalità di apprendimento continuo. Gli operatori devono costruire le fondamenta infrastrutturali, di governo dell'AI e di riconoscimento del valore generato per basare il percorso di trasformazione. Inoltre, è di fondamentale importanza riconoscere il valore dei partner esterni nella creazione di tali fondamenta in logica di ecosistema, per poter accelerare l’adozione e sfruttare le economie di scala ed esperienza già maturate, procedendo ad una progressiva internalizzazione."</em>L'indagine evidenzia una <strong>frammentazione nell'adozione dell'AI</strong> tra gli <strong>Investment Manager</strong>. Circa il 32% ha riconosciuto l'importanza di accelerare l'adozione negli ultimi 12 mesi, ma manca una visione strategica per la generazione di valore tramite l'AI. La maggior parte degli operatori (67%) mira a sviluppare casi d'uso di <strong>AI generativa</strong> solo in determinate aree di business, mentre solo il 27% ambisce a una strategia a lungo termine. Si nota anche un <strong>bias</strong> nella percezione delle potenzialità dell'AI, vista principalmente come strumento di <strong>riduzione dei costi</strong> piuttosto che di innovazione e sviluppo del business. Il 56% dei casi d'uso attuali si concentra sulle attività di <strong>Back Office</strong>, trascurando le applicazioni di <strong>Front Office</strong> e <strong>Customer Experience</strong>.
Negli <strong>immediati 6-12 mesi</strong>, gli <strong>Investment Manager</strong> prevedono impatti positivi dell'AI sul loro business. Il miglioramento della <strong>employee experience</strong> è il beneficio più citato (68%), seguito dall'incremento dell'<strong>efficienza aziendale</strong> (59%) e dalla maggiore focalizzazione sulle attività a valore aggiunto (43%). I 5 casi d'uso con maggiore impatto saranno: sintesi e analisi di documenti; automazione dei processi di back office; <strong>knowledge management</strong> e ricerca informazioni evoluta; <strong>consulenza personalizzata</strong>; analisi di mercato e previsioni economiche. Al contrario, i benefici derivanti da applicazioni nel <strong>Risk Management</strong>, normative, <strong>cybersecurity</strong> e prevenzione delle frodi sono considerati meno promettenti.
Nonostante il potenziale trasformativo dell'AI, diverse <strong>sfide ostacolano la sua adozione completa</strong>. Secondo l'<strong>EY European Financial Services AI Survey 2024</strong>, tra le principali si trovano: la comprensione limitata delle applicazioni dell'AI (64%), l'<strong>incertezza normativa</strong> (50%), i <strong>costi di implementazione</strong> (27%) e i sistemi tecnologici obsoleti (27%). Inoltre, il 59% degli <strong>Investment Manager</strong> ritiene insufficienti le <strong>competenze dei propri dipendenti</strong>, e la difficoltà nel reperire risorse qualificate aggrava la situazione. Solo il 14% ha implementato programmi di formazione, evidenziando una scarsa integrazione della tecnologia nella cultura aziendale.
L'analisi evidenzia il "<strong>paradosso del pilota</strong>": molti <strong>Investment Manager</strong> si trovano intrappolati in una fase sperimentale, senza riuscire a scalare i progetti pilota. Le barriere alla scalabilità vanno oltre l'aspetto degli investimenti e comprendono tre ambiti principali: <strong>business</strong>, <strong>tecnologia</strong> e <strong>risk management</strong>. Per superare queste barriere, è necessario un approccio trasformativo <em>AI-enabled</em> che crei le fondamenta per guidare le sperimentazioni pilota verso applicazioni scalabili e di valore. Il successo è legato all'adozione di un <strong>approccio olistico</strong>, che include una chiara strategia, un modello operativo efficace, abilitatori tecnologici adeguati, attenzione alle persone (gli utenti), una solida <strong>governance</strong> e la costruzione di fiducia nell'AI. Il futuro del settore <strong>Investment Management</strong> dipenderà dalla capacità di superare queste sfide e di sfruttare appieno il potenziale dell'AI.
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