Per entrare in UBS come junior banker servirà anche dimostrare dimestichezza con l’IA

UBS alza l’asticella per chi punta a un primo ruolo nell’investment banking. Per l’ingresso 2027 in Global Banking and Markets, laureati e stagisti dovranno dimostrare dimestichezza con l’intelligenza artificiale, oltre alla volontà di continuare a imparare. Non è richiesto un attestato tecnico specifico: l’attenzione è rivolta alla capacità di usare l’IA per migliorare risultati ed efficienza. 136

Il cambiamento ridefinisce il profilo del junior banker. Invece di essere valutato soprattutto per la produzione manuale di una prima bozza di modello finanziario, nota di ricerca o presentazione, il neoassunto dovrà saper lavorare su materiali generati o accelerati dall’IA, verificarli e trasformarli in contenuti affidabili per il cliente.

L’IA entra nella selezione, non solo nella formazione

UBS continua a puntare sulla formazione interna. Nel suo programma per laureati, l’AI Fluency Pathway promette una base su casi d’uso concreti, applicazione responsabile e giudizio professionale. 5

In una banca regolamentata e orientata al cliente, questo punto è essenziale: usare uno strumento non equivale a potersi fidare ciecamente del suo risultato. Occorre capire quando una risposta va controllata, corretta o portata all’attenzione di un responsabile.

Le attività indicate da UBS per un ruolo graduate in Global Banking a Hong Kong danno un’idea dei compiti coinvolti: valutare aziende, costruire modelli per operazioni di fusioni e acquisizioni, preparare analisi di settore per i pitch e supportare l’esecuzione di operazioni in corso. 12 L’IA può rendere più rapida la ricerca, la sintesi e la stesura iniziale; accuratezza, contesto e supervisione restano però responsabilità del banker.

Cosa cambia davvero per un analista junior

Strumenti generativi come ChatGPT e Claude possono produrre rapidamente un modello finanziario o un pitchbook. Alcuni banker hanno già segnalato l’uso dell’IA per preparare riunioni e riassumere risultati societari.

Tuttavia, velocità non significa affidabilità automatica. I team senior devono consegnare materiali corretti, contestualizzati e adatti a essere discussi con i clienti. Per chi inizia, il vantaggio competitivo si sposta quindi sulla capacità di:

• formulare bene il problema e la richiesta allo strumento;
• controllare fonti, ipotesi, calcoli e affermazioni fattuali;
• individuare errori, omissioni o risultati non adatti al contesto;
• proteggere informazioni riservate e rispettare le procedure interne;
• spiegare con chiarezza la logica finanziaria e commerciale dietro il risultato.

Il Financial Services AI Job Barometer 2026 di PwC rileva che, nei ruoli junior più esposti all’IA, è sette volte più probabile che vengano richieste capacità considerate tradizionalmente senior, tra cui leadership e pensiero strategico. 4 L’automazione del lavoro ripetitivo, in altre parole, può aumentare — non ridurre — il peso del giudizio umano all’inizio della carriera.

La differenza rispetto ai tagli nelle classi di analisti

L’approccio attribuito a UBS non consiste semplicemente nell’attendere l’arrivo dei neoassunti per insegnare loro a usare nuovi strumenti. La competenza entra già nella selezione e viene poi sviluppata con un percorso strutturato. 35

L’enfasi è diversa da una strategia concentrata soltanto sulla riduzione delle assunzioni junior man mano che la tecnologia assorbe alcune attività ripetitive. Non ci sono elementi sufficienti per un confronto completo banca per banca, ma Fortune ha riportato che in alcuni casi gli istituti stanno riducendo le classi di junior analyst fino a due terzi, pur attingendo alle stesse coorti per reperire talenti IA.

La tensione è evidente: l’investment banking è un settore fondato sull’apprendistato. Gli analisti junior maturano competenze tecniche e commerciali lavorando sulle operazioni, per poi diventare i senior banker del futuro. Richiedere dimestichezza con l’IA prova a conservare questo percorso, modificando però ciò che ci si aspetta da un analista al primo anno.

PwC: le imprese prevedono tagli, ma la pianificazione è indietro

Una distinta indagine PwC, condotta su 1.004 dirigenti di livello director o superiore di società finanziarie statunitensi, mostra quanto sia ampia la trasformazione attesa e quanto la preparazione organizzativa resti incompleta. 10

Quasi otto intervistati su dieci prevedono che l’organico della propria azienda si ridurrà di almeno il 20% nei prossimi cinque anni per effetto dell’IA. Il 30% indica le posizioni entry-level come il livello più vulnerabile. Si tratta di previsioni, non di piani di licenziamento già confermati. 17

Solo il 42% afferma che la propria organizzazione ha svolto una modellazione su scala aziendale dell’impatto dell’IA sul fabbisogno di lavoro. E, tra le aziende che hanno effettuato questa analisi, solo la metà ha esaminato il necessario ridisegno di processi e flussi operativi. 17

Il divario è significativo: ridurre la capacità lavorativa e riprogettare il lavoro non sono la stessa cosa. Senza flussi ben definiti, le banche rischiano di eliminare attività formative prima di aver stabilito come i junior debbano imparare, validare l’output dell’IA e assumere responsabilità di maggior valore.

Investimenti, retribuzioni e resistenze interne

Il 77% dei dirigenti interpellati da PwC afferma che la maggior parte degli investimenti in IA non sta ancora producendo un ritorno misurabile. Il dato non prova che l’IA non generi valore; segnala piuttosto la difficoltà di molte aziende nel misurare benefici su scala aziendale mentre implementano la tecnologia e modificano i processi.

Un’altra ricerca PwC, dedicata al settore finanziario di Hong Kong, ha rilevato ritorni moderati nelle implementazioni su scala: il 56% delle istituzioni finanziarie ha indicato un ROI fra l’11% e il 25% per le principali applicazioni IA. Le indagini hanno perimetro e impostazione differenti, ma entrambe descrivono un settore ancora in transizione dalla sperimentazione a modelli operativi replicabili e misurabili. 15

Nel frattempo, le competenze IA valgono già un premio. Il 91% degli intervistati dichiara di aumentare la retribuzione per i dipendenti con tali capacità, mentre il 58% prevede di collegare direttamente una parte della remunerazione alla produttività resa possibile dall’IA. L’86% ritiene inoltre che, per molte nuove assunzioni, la formazione sulle competenze IA sia più preziosa di un MBA. 10

Restano però timori e resistenze. Il 44% segnala preoccupazioni dei dipendenti per la sicurezza del posto o per il cambiamento delle mansioni; il 43% riferisce che il personale usa l’IA solo quando obbligato; il 40% parla di lavoratori sopraffatti dalla rapidità del cambiamento e il 34% indica la stanchezza da cambiamento come ostacolo alla diffusione dell’IA.

Il 77% dei dirigenti ritiene anche che la propria organizzazione non si muova abbastanza velocemente per tenere il passo con l’innovazione nell’IA. Tra gli ostacoli alla pianificazione e all’implementazione figurano dati frammentati o di bassa qualità, citati dal 41% degli intervistati.

Cosa significa per chi vuole lavorare in banca

Per un candidato, la «competenza nell’IA» non coincide con l’uso disinvolto di un chatbot né con l’idea di sostituire la preparazione finanziaria. Il linguaggio adottato da UBS — casi reali, responsabilità e giudizio — indica un obiettivo più concreto: saper usare lo strumento senza delegargli la decisione finale. 5

Il requisito 2027 di UBS va quindi letto come la ridefinizione delle competenze d’ingresso nella finanza. L’IA può ridurre una parte del lavoro manuale di produzione, ma aumenta il valore di chi sa guidarla, controllarne il risultato e prendere decisioni solide quando l’errore ha un costo elevato. 145