Investimenti e intelligenza artificiale, il nuovo vantaggio competitivo è saper fare le domande giuste

Oltre dieci anni fa, un gruppo di ricercatori amatoriali superò gli analisti di intelligence nella previsione di eventi geopolitici, nonostante questi ultimi avessero accesso a informazioni riservate. I dilettanti facevano parte del Good Judgment Project, un torneo di previsioni promosso dall’intelligence statunitense. La loro storia è stata raccontata nel libro Superforecasting di Philip Tetlock e Dan Gardner.

Oggi l’IA potrebbe essere sul punto di mettere alla prova anche i migliori analisti sul fronte nella previsione di eventi. Secondo Gardner, se le tendenze attuali proseguiranno, l’AI potrebbe eguagliare i migliori super-previsori umani già nel 2027 o nel 2028. Per gli investitori si pone dunque una domanda cruciale: se le macchine diventeranno brave quanto i migliori esseri umani nel prevedere ciò che accadrà, da dove verrà il vantaggio competitivo negli investimenti? La risposta di Gardner è sorprendentemente semplice: porre domande migliori. Man mano che l’AI renderà sempre più accessibili risposte di alta qualità, il loro valore relativo potrebbe diminuire, mentre la capacità di individuare le domande giuste acquisirà maggiore importanza.

Per decenni, il vantaggio negli investimenti è dipeso in parte dall’accesso a informazioni migliori, a ricerche più approfondite e ad analisi di qualità superiore. Secondo Justin Thomson, Head of the T. Rowe Price Investment Institute, l’IA potrebbe modificare il modo in cui parte di questo vantaggio viene generato. Se gli investitori analizzassero gli stessi documenti societari, gli stessi dati finanziari e le stesse tendenze di mercato con strumenti sempre più sofisticati, la semplice capacità di elaborare le informazioni più rapidamente potrebbe non garantire più lo stesso vantaggio competitivo.

Ciò non significa, osserva Thomson, che un’analisi di qualità superiore perda importanza. Quello che potrebbe cambiare è il modo in cui gli investitori giungono alle proprie intuizioni di investimento. La capacità di valutare le informazioni, mettere in discussione le ipotesi, affinare le conclusioni e tradurle in decisioni di investimento resterà un importante elemento di differenziazione. Per gli investitori attivi, precisa Thomson, ciò solleva una questione fondamentale: se tutti hanno accesso a potenti strumenti di IA, che cosa distinguerà i migliori investitori?

La risposta potrebbe risiedere non solo nel disporre di più informazioni, ma nel sapere, innanzitutto, che cosa valga la pena approfondire. Quali ipotesi stanno trascurando i mercati? Che cosa potrebbe mettere in discussione la visione di investimento prevalente? E quali evidenze ci indurrebbero a cambiare idea? L’IA può aiutare gli investitori a trovare risposte più rapidamente, ma la capacità di porre le domande giuste e di esercitare un solido giudizio potrebbe diventare ancora più preziosa.

Una delle lezioni più interessanti dei super-previsori originari è che il loro successo non era dovuto semplicemente all’intelligenza o a competenze specialistiche. Ciò che li distingueva, spiega Thomson, era il loro modo di ragionare. Erano curiosi, analitici e a proprio agio con l’incertezza. Soprattutto, erano disposti ad ammettere di aver sbagliato. Questo è rilevante negli investimenti.Una volta formata un’opinione su una società, un settore o un mercato, si è tentati di concentrarsi sulle informazioni che la confermano. Le evidenze che mettono in discussione le nostre ipotesi possono risultare più facili da ignorare che da accettare.

I super-previsori adottavano un approccio diverso. Aggiornavano regolarmente le proprie previsioni man mano che emergevano nuove informazioni, generalmente con piccoli aggiustamenti anziché con cambiamenti drastici. Per gli investitori, evidenzia Thomson, la lezione è chiara: la convinzione conta, ma conta altrettanto sapere quando le evidenze non la supportano più.

La curiosità da sola non basta. Deve essere accompagnata da un approccio disciplinato all’analisi e al processo decisionale. Anziché chiedersi semplicemente che cosa significherà l’AI per i mercati finanziari, gli investitori possono porsi domande più specifiche. Che cosa deve accadere affinché si concretizzi un determinato esito di investimento? Su quali ipotesi si fonda tale visione? E quali evidenze suggerirebbero che queste ipotesi sono errate?

Anche associare probabilità alle previsioni può essere utile. Termini come “probabile” o “improbabile” possono avere significati diversi per persone diverse. Assegnare una probabilità impone una maggiore precisione e rende più semplice rivalutare una posizione al mutare delle circostanze. Individuare le domande giuste, tuttavia, è solo una parte del processo. Secondo Thomson, gli investitori devono anche valutare le risposte, mettere in discussione le proprie conclusioni e decidere come agire alla luce delle nuove informazioni. L’obiettivo non è prevedere il futuro con certezza, bensì comprendere la gamma dei possibili scenari,riconoscere ciò che potrebbe andare storto e prendere decisioni di investimento più consapevoli.

L’IA non eliminerà l’importanza di un’analisi degli investimenti di qualità superiore, sottolinea Thomson, ma potrebbe cambiare il modo in cui tale analisi viene condotta e dove gli investitori trovano il proprio vantaggio competitivo. Man mano che strumenti analitici sofisticati diventeranno più diffusi, la capacità di valutare, mettere in discussione e affinare le informazioni, e di tradurre queste intuizioni in decisioni di investimento, resterà fondamentale.
Il prossimo vantaggio competitivo negli investimenti potrebbe non derivare dall’avere più risposte degli altri, ma dal porre domande a cui altri non hanno ancora pensato, conclude Thomson, dall’applicare un giudizio superiore alle risposte e dall’avere la disciplina di cambiare idea quando le evidenze mettono in discussione le proprie convinzioni.