AlphaAI: così Goldman Sachs vuole trasformare l’IA in un motore per gli investimenti

Il riferimento ai mercati pubblici riguarda, in termini generali, attività come azioni e obbligazioni negoziate sui mercati. I mercati privati, invece, comprendono investimenti in aziende non quotate, private equity e altre attività meno liquide e spesso più complesse da valutare.

Chi guiderà la piattaforma

A dirigere AlphaAI sarà Lou D’Ambrosio, con il nuovo titolo di presidente per l’intelligenza artificiale nell’asset management .

D’Ambrosio ha fondato e guidato nel 2018 il Value Accelerator di Goldman Sachs, presiede il comitato direttivo della società dedicato agli investimenti nell’IA e in precedenza è stato amministratore delegato di aziende private e quotate .

La sua nomina colloca AlphaAI all’interno di una struttura strategica, più ampia di un semplice progetto tecnologico: l’IA viene trattata come una possibile leva per il modo stesso in cui Goldman prende decisioni d’investimento.

Il cambio alla guida del Value Accelerator

Il lancio della piattaforma comporta anche un avvicendamento manageriale. Darius Adamczyk, che in precedenza co-guidava il Value Accelerator, diventerà il responsabile globale del Value Accelerator e delle attività di gestione operativa dei portafogli .

Il Value Accelerator aiuta le società presenti nei portafogli a crescere e a creare valore facendo leva sulla rete e sulle risorse operative di Goldman Sachs . Con il passaggio di D’Ambrosio ad AlphaAI, Adamczyk assumerà quindi la guida dell’attività che aveva contribuito a dirigere.

La corsa all’IA di Wall Street

AlphaAI non è un’iniziativa isolata. Si inserisce in una trasformazione più ampia del settore finanziario, nel quale banche e società di gestione stanno cercando di incorporare l’IA nelle attività fondamentali, non soltanto nelle funzioni amministrative o di back office.

Investimenti sempre più legati all’infrastruttura IA

La dimensione della corsa emerge anche dagli investimenti dei grandi operatori tecnologici. Goldman Sachs Research ha stimato che nel 2026 le società di IA definite hyperscaler potrebbero destinare 527 miliardi di dollari alla spesa in conto capitale, rispetto ai 465 miliardi stimati all’inizio dell’anno . Si tratta degli investimenti necessari a sostenere l’enorme espansione di data center, chip e infrastrutture informatiche alla base dell’economia dell’IA.

Goldman sperimenta l’IA in tutto il gruppo

L’asset management è soltanto uno dei fronti della strategia di Goldman Sachs. Nel giugno 2025 la banca ha esteso a circa 10.000 dipendenti un assistente basato sull’IA generativa, con funzioni come la sintesi di documenti, la preparazione di prime bozze e l’analisi dei dati .

Nel maggio 2026, il presidente e direttore operativo John Waldron ha inoltre illustrato un piano per introdurre in tutta l’organizzazione “robot” di IA, cioè agenti digitali in grado di automatizzare parti di quella che ha definito la “catena di montaggio umana”. Waldron ha affermato che il progetto non avrebbe comportato licenziamenti di massa .

La banca ha anche rafforzato le competenze interne. All’inizio del 2025 ha nominato Daniel Marcu responsabile globale dell’ingegneria e della ricerca sull’IA, mentre il direttore informatico Marco Argenti ha guidato la strategia tecnologica e la sperimentazione di strumenti come l’agente di programmazione Devin, sviluppato da Cognition Labs .

Questi progetti rientrano nella più ampia iniziativa pluriennale OneGS 3.0, descritta dal direttore finanziario Denis Coleman come un percorso per integrare l’IA nelle attività della banca e ripensarne il funzionamento operativo .

Dal supporto alla decisione d’investimento

Il significato di AlphaAI sta soprattutto nel suo posizionamento. Assistenti interni e agenti di programmazione usano l’IA per rendere il lavoro più rapido o produttivo. AlphaAI mira invece a trasformare l’IA in un motore diretto del processo d’investimento.

La scommessa è che l’analisi automatizzata e l’elaborazione di grandi quantità di dati possano contribuire a individuare opportunità e migliorare le decisioni nei mercati pubblici e privati. Il lancio mostra così come la finanza stia passando dalla semplice adozione di strumenti di IA a modelli di gestione sempre più progettati intorno a questa tecnologia.