Un settore diviso sul livello giusto di spesa

I risultati provengono dal report “GenAI and the Data Divide”, realizzato sulla base di un’indagine condotta su 178 dirigenti senior — tra cui amministratori delegati, direttori finanziari, responsabili tecnologici e responsabili del rischio — di società di gestione patrimoniale, hedge fund e operatori di private credit in Europa, Stati Uniti e Asia-Pacifico .

Il quadro che emerge è quello di un settore che considera ormai l’IA una componente strategica, ma non ha ancora trovato un criterio condiviso per stabilire quanto investire. Clearwater descrive questa situazione come un vero e proprio paradosso degli investimenti: i budget crescono rapidamente, mentre restano profonde le divergenze sulla soglia di spesa appropriata .

Dove l’IA potrebbe cambiare di più le attività

Nei prossimi 12 mesi, i gestori prevedono un impatto significativo o trasformativo soprattutto in tre aree operative:

• Generazione e sintesi dei dati: il 62% degli intervistati si aspetta un cambiamento trasformativo. È l’area indicata più spesso .
• Sistemi di supporto alle decisioni: il 58% prevede un impatto importante, anche sulle attività di ribilanciamento dei portafogli .
• Modellizzazione predittiva e stress test: il 57% si aspetta trasformazioni rilevanti nei processi di previsione e nella valutazione della tenuta dei portafogli in scenari avversi .

Questi numeri suggeriscono che l’IA sta passando dalla fase dei progetti pilota all’integrazione nei processi centrali della gestione degli investimenti. Due terzi dei gestori affermano inoltre che i propri strumenti di IA riescono ormai a gestire efficacemente i dati alternativi, una tipologia spesso complessa da organizzare e utilizzare su larga scala .

Il 62% dichiara anche di aver ottenuto risultati con l’orchestrazione multi-agente: sistemi autonomi in grado di avviare determinate operazioni quando vengono raggiunte soglie specifiche nei dati .

Il vantaggio non è nel budget, ma nella base dati

La conclusione più importante dello studio è che la distanza tra le società più avanzate nell’adozione dell’IA e quelle rimaste indietro non dipende principalmente dalla quantità di denaro investita o dalla rapidità con cui la tecnologia viene introdotta. Il fattore decisivo è la qualità dell’infrastruttura dati su cui l’IA viene costruita .

Come ha osservato Souvik Das, chief technology officer di Clearwater Analytics, l’adozione dell’IA sta costringendo i gestori a confrontarsi con i fondamenti della gestione dei dati più di quanto sia accaduto con qualsiasi altra tecnologia .

La differenza è evidente nella gestione del rischio: il 44% delle società che giudicano buona o eccellente l’accuratezza dei propri dati afferma che il risk management è diventato molto più proattivo. La percentuale scende al 17% tra le organizzazioni che valutano la qualità dei dati come moderata o scarsa .

Quasi tutti i dirigenti intervistati — il 95% — hanno aumentato il budget per l’IA nell’ultimo anno. Tuttavia, un budget più elevato non si traduce automaticamente in risultati migliori quando i dati di partenza sono frammentati, incompleti o poco affidabili .

Una tendenza più ampia nel settore finanziario

L’accelerazione degli investimenti non riguarda soltanto la gestione patrimoniale. Un’indagine separata di KPMG rileva che le organizzazioni attive nell’asset management e nel private equity prevedono di spendere in media 148 milioni di dollari per l’IA nei prossimi 12 mesi, quasi una volta e mezza in più rispetto al trimestre precedente. Tra le principali categorie di investimento figurano dati e analisi, oltre a ricerca e sviluppo .

Il quadro si inserisce in una dinamica più ampia del mercato: a fronte di 30-40 miliardi di dollari investiti dalle imprese nella GenAI, un report sullo stato dell’IA nel business rileva che il 95% delle organizzazioni non starebbe ottenendo alcun ritorno misurabile. Solo il 5% dei progetti pilota integrati riuscirebbe invece a generare un valore significativo .

Per i gestori patrimoniali, dunque, la domanda non è più soltanto quanto spendere per l’intelligenza artificiale. È se i sistemi, i processi e i dati dell’organizzazione siano abbastanza solidi da trasformare quella spesa in decisioni migliori, controlli più tempestivi e risultati verificabili.

Un settore diviso sul livello giusto di spesa

I risultati provengono dal report “GenAI and the Data Divide”, realizzato sulla base di un’indagine condotta su 178 dirigenti senior — tra cui amministratori delegati, direttori finanziari, responsabili tecnologici e responsabili del rischio — di società di gestione patrimoniale, hedge fund e operatori di private credit in Europa, Stati Uniti e Asia-Pacifico .

Il quadro che emerge è quello di un settore che considera ormai l’IA una componente strategica, ma non ha ancora trovato un criterio condiviso per stabilire quanto investire. Clearwater descrive questa situazione come un vero e proprio paradosso degli investimenti: i budget crescono rapidamente, mentre restano profonde le divergenze sulla soglia di spesa appropriata .

Dove l’IA potrebbe cambiare di più le attività

Nei prossimi 12 mesi, i gestori prevedono un impatto significativo o trasformativo soprattutto in tre aree operative:

• Generazione e sintesi dei dati: il 62% degli intervistati si aspetta un cambiamento trasformativo. È l’area indicata più spesso .
• Sistemi di supporto alle decisioni: il 58% prevede un impatto importante, anche sulle attività di ribilanciamento dei portafogli .
• Modellizzazione predittiva e stress test: il 57% si aspetta trasformazioni rilevanti nei processi di previsione e nella valutazione della tenuta dei portafogli in scenari avversi .

Questi numeri suggeriscono che l’IA sta passando dalla fase dei progetti pilota all’integrazione nei processi centrali della gestione degli investimenti. Due terzi dei gestori affermano inoltre che i propri strumenti di IA riescono ormai a gestire efficacemente i dati alternativi, una tipologia spesso complessa da organizzare e utilizzare su larga scala .

Il 62% dichiara anche di aver ottenuto risultati con l’orchestrazione multi-agente: sistemi autonomi in grado di avviare determinate operazioni quando vengono raggiunte soglie specifiche nei dati .

Il vantaggio non è nel budget, ma nella base dati

La conclusione più importante dello studio è che la distanza tra le società più avanzate nell’adozione dell’IA e quelle rimaste indietro non dipende principalmente dalla quantità di denaro investita o dalla rapidità con cui la tecnologia viene introdotta. Il fattore decisivo è la qualità dell’infrastruttura dati su cui l’IA viene costruita .

Come ha osservato Souvik Das, chief technology officer di Clearwater Analytics, l’adozione dell’IA sta costringendo i gestori a confrontarsi con i fondamenti della gestione dei dati più di quanto sia accaduto con qualsiasi altra tecnologia .

La differenza è evidente nella gestione del rischio: il 44% delle società che giudicano buona o eccellente l’accuratezza dei propri dati afferma che il risk management è diventato molto più proattivo. La percentuale scende al 17% tra le organizzazioni che valutano la qualità dei dati come moderata o scarsa .

Quasi tutti i dirigenti intervistati — il 95% — hanno aumentato il budget per l’IA nell’ultimo anno. Tuttavia, un budget più elevato non si traduce automaticamente in risultati migliori quando i dati di partenza sono frammentati, incompleti o poco affidabili .

Una tendenza più ampia nel settore finanziario

L’accelerazione degli investimenti non riguarda soltanto la gestione patrimoniale. Un’indagine separata di KPMG rileva che le organizzazioni attive nell’asset management e nel private equity prevedono di spendere in media 148 milioni di dollari per l’IA nei prossimi 12 mesi, quasi una volta e mezza in più rispetto al trimestre precedente. Tra le principali categorie di investimento figurano dati e analisi, oltre a ricerca e sviluppo .

Il quadro si inserisce in una dinamica più ampia del mercato: a fronte di 30-40 miliardi di dollari investiti dalle imprese nella GenAI, un report sullo stato dell’IA nel business rileva che il 95% delle organizzazioni non starebbe ottenendo alcun ritorno misurabile. Solo il 5% dei progetti pilota integrati riuscirebbe invece a generare un valore significativo .

Per i gestori patrimoniali, dunque, la domanda non è più soltanto quanto spendere per l’intelligenza artificiale. È se i sistemi, i processi e i dati dell’organizzazione siano abbastanza solidi da trasformare quella spesa in decisioni migliori, controlli più tempestivi e risultati verificabili.