Perché gli investitori ancora non si fidano completamente dei consigli azionari dell’IA

L’adozione dell’intelligenza artificiale (IA) continua ad accelerare a una “velocità storica”. Man mano che la tecnologia migliora e raggiunge più persone che mai, ora sta silenziosamente diventando parte del kit di strumenti degli investitori al dettaglio.

Dallo screening delle azioni al riassunto delle conference call sugli utili, dalla creazione di idee di trading all’analisi dei portafogli e all’esecuzione di operazioni, l’IA sta rapidamente diventando una parte integrante degli investimenti.

Ma nonostante i notevoli progressi nell’IA generativa e nel machine learning, persiste una riluttanza tra gli investitori a fare affidamento sull’IA per decisioni di acquisto e vendita effettive. Gli investitori sono felici di chiedere a un modello IA di segnalare un rischio o spiegare un bilancio, ma meno sono disposti a fidarsi dello stesso modello quando è in gioco denaro reale.

Ciò dimostra che la fiducia è in ritardo rispetto alle capacità, con gli investitori preoccupati per le allucinazioni, i bias algoritmici, la qualità dei dati, la cybersicurezza e l’incapacità dell’IA di tenere pienamente conto di eventi macroeconomici o geopolitici imprevedibili.

Mentre l’industria e i regolatori definiscono cosa significhi la responsabilità, la maggior parte degli investitori sta usando l’IA come strumento per supportare il proprio processo decisionale piuttosto che come sostituto del giudizio umano. La domanda che rimane è: gli investitori al dettaglio si fideranno dell’IA abbastanza da lasciarla influenzare le decisioni di portafoglio?

AI Is Reshaping the Investment Playbook

L’IA sta vivendo un mercato in forte espansione, con la tecnologia destinata a generare una crescita economica significativa nei prossimi decenni. Rispetto alle ferrovie, all’energia elettrica e a Internet, la tecnologia trasformativa promette di sconvolgere tutto, dalle ricerche quotidiane su Internet ai flussi di lavoro industriali complessi, alla produzione avanzata e alla scoperta di farmaci.

Il rapido avanzamento dell’IA sta influenzando anche i mercati finanziari. Oggi, istituzioni finanziarie, broker, hedge fund e società fintech stanno impiegando l’IA nelle loro piattaforme per una vasta gamma di compiti.

Queste entità utilizzano l’IA per l’analisi del sentiment, la modellazione del rischio, il rilevamento delle frodi, il trading quantitativo, l’ottimizzazione del portafoglio, raccomandazioni di investimento personalizzate e il supporto clienti.

L’IA generativa ha ulteriormente ampliato queste capacità, offrendo vantaggi significativi per l’investitore medio. Consente agli investitori di interrogare informazioni finanziarie complesse usando il linguaggio naturale, abbassando le barriere alla ricerca di mercato sofisticata.

Poi c’è la capacità dell’IA di analizzare enormi quantità di dati in modo continuo e a una velocità molto più elevata rispetto a un analista umano, che potrebbe impiegare giorni per esaminarli tutti.

Mentre analizza volumi di dati strutturati e non strutturati, la tecnologia monitora migliaia di attività simultaneamente e identifica pattern nascosti. Automatizza inoltre compiti di ricerca ripetitivi e reagisce quasi istantaneamente a nuove informazioni.

Essendo una macchina, l’IA non è guidata da paura o avidità; al contrario, applica metodologie coerenti che riducono i bias emotivi come l’eccessiva fiducia, l’avversione alla perdita e il comportamento di gregge che distorcono le decisioni umane.

Tutte queste capacità rendono la ricerca di investimento più efficiente e accessibile, soprattutto per gli investitori al dettaglio che in precedenza non disponevano di strumenti analitici di livello istituzionale.

In più, è stato dimostrato che l’IA supera gli esseri umani nella selezione di azioni, battendo il “93% dei gestori in un periodo di 30 anni con una media del 600%”.

Tuttavia, l’IA non è infallibile. Ci sono limitazioni significative a questa tecnologia, incluso il fatto che la maggior parte dei sistemi IA avanzati operano come scatole nere, il che significa che non è possibile sapere come generano le loro raccomandazioni.

La tecnologia è buona solo quanto i dati su cui è stata addestrata. Di conseguenza, i modelli IA possono produrre non solo informazioni inaccurate ma anche informazioni inventate.

Il problema delle allucinazioni dell’IA è ben documentato. Non solo fornisce risposte errate, ma le presenta con sicurezza, rendendole più difficili da rilevare.

“Le allucinazioni sono affermazioni plausibili ma false generate dai modelli linguistici. Possono comparire in modi sorprendenti, anche per domande apparentemente semplici,” spiegato OpenAI nel suo blog intitolato ‘Why language models hallucinate.’ “Ad esempio, quando abbiamo chiesto a un chatbot ampiamente usato il titolo della tesi di dottorato di Adam Tauman Kalai (uno degli autori di questo documento), ha prodotto con sicurezza tre risposte diverse — nessuna delle quali corretta. Quando abbiamo chiesto la sua data di nascita, ha fornito tre date diverse, anch’esse tutte sbagliate.”

Non è tutto. I modelli IA hanno anche difficoltà durante eventi di mercato senza precedenti perché apprendono da pattern storici anziché comprendere realmente le condizioni economiche in evoluzione.

Inoltre, se la maggior parte degli investitori inizia a utilizzare gli stessi modelli IA, ciò porterebbe solo a operazioni affollate, amplificando la volatilità anziché ridurla. Tutte queste preoccupazioni hanno creato la necessità di una maggiore trasparenza e supervisione umana negli investimenti assistiti dall’IA.

Le evidenze suggeriscono che l’adozione della tecnologia rimane disomogenea, con la fiducia e il rischio percepito identificati comunemente dai ricercatori come barriere chiave.

Confidence in AI Advice Remains a Work in Progress

L’IA è tra le poche tecnologie che sono diventate mainstream estremamente rapidamente. Un grande esempio è ChatGPT di OpenAI, che ha raggiunto il suo primo milione di utenti in soli cinque giorni e poi ha toccato i 100 milioni di utenti entro due mesi. Più recentemente, ChatGPT ha superato il traguardo di 1 miliardo di utenti attivi mensili a livello globale, circa tre anni dopo il lancio, diventando l’app più veloce di sempre a raggiungerlo.

Mentre questi dati mostrano un uso più ampio dell’IA, le evidenze suggeriscono che gli investitori sono anche a loro agio nell’utilizzare l’IA per compiti legati agli investimenti.

Un numero crescente di investitori al dettaglio sta ora usando la tecnologia per ricercare azioni, riassumere report finanziari, interpretare gergo finanziario sconosciuto, selezionare opportunità e ottenere una lettura più rapida delle notizie di ultima ora.

Un sondaggio di Investing.com su 938 investitori al dettaglio statunitensi ha rilevato che quasi due terzi (62%) stanno già usando strumenti IA per prendere decisioni di investimento informate.

Tra questi, il 23,6% usa regolarmente gli strumenti IA e il 27,4% occasionalmente. Solo l’11,5% li ha provati una o due volte. È notevole che il 21% degli intervistati ha dichiarato di non aver ancora usato l’IA ma di starla valutando, mentre il 16,6% non ha alcuna intenzione di utilizzare strumenti IA per investire.

“Si può sostenere che ci siano solo una manciata di settori in cui l’IA ha dimostrato di essere così dirompente così rapidamente come ha fatto nell’industria finanziaria,” ha detto Thomas Monteiro, senior analyst di Investing.com. “Questo è ancora più pronunciato per gli investitori al dettaglio, dove le aziende possono ora offrire l’accesso a tutti i tipi di strumenti di livello finanziario a una frazione di quello che costavano solo un paio di anni fa. Man mano che questi modelli evolvono e diventano sempre più rilevanti, l’uso è destinato a continuare a crescere — anche tra coloro che interagiscono già con qualche tipo di assistente di investimento IA.”

Un sondaggio HSBC Ipsos su quasi 10.000 investitori benestanti e ad alto patrimonio netto (HNWI) in 10 mercati ha anche rilevato che finanza e investimento erano gli usi più comuni dell’IA tra gli individui ricchi, davanti anche a carriera o sviluppo personale.

È importante notare che la Generazione Z e i Millennials stanno adottando l’IA più rapidamente. Queste coorti più giovani usano l’IA per individuare rischi, accelerare la ricerca o ottenere una “seconda opinione” prima di parlare con un consulente umano.

Detto ciò, gli investitori sono notevolmente meno a loro agio nel permettere all’IA di gestire i loro portafogli o eseguire operazioni in modo autonomo. Le preoccupazioni sulla qualità delle risposte e sulla privacy dei dati sono le maggiori barriere all’adozione più ampia.

Secondo il sondaggio di Investing.com, tra gli utenti IA, il 38,9% è preoccupato per raccomandazioni errate o fuorvianti, e il 24,2% è preoccupato per il “herding”, dove numerosi investitori usano gli stessi segnali generati dall’IA.

Un sondaggio britannico di Good Money Guide ha rilevato un pattern simile: quasi sette investitori su dieci hanno usato una piattaforma IA, ma solo il 18,8% ha detto che si fiderebbe di strumenti come ChatGPT o Claude per fornire consigli finanziari, rispetto al 60,2% che si fidava dei siti finanziari consolidati.

La necessità di consulenza professionale rimane in tutti i gruppi di età, con un approccio ibrido come modello decisionale ideale per il futuro.

“I clienti stanno sempre più usando l’IA per esplorare le loro opzioni, ma quando si tratta di prendere decisioni di investimento, apprezzano il giudizio, il contesto e la responsabilità da parte di un consulente patrimoniale di fiducia.”

– Barry O’Byrne, CEO di International Wealth & Premier Banking presso HSBC

Research Shows Trust Matters More Than Technology

Un nuovo studio intitolato “Mind over machine: Un viaggio bibliometrico nelle percezioni degli investitori sull’IA nei mercati azionari¹” fornisce una panoramica completa della ricerca accademica che esamina come gli investitori percepiscono l’IA nei mercati finanziari.

La letteratura esplora anche l’antropomorfismo, che consiste nel progettare l’IA per apparire più umana, come fattore che potrebbe potenzialmente influenzare la fiducia degli investitori, sebbene questo rimanga per ora un’area di ricerca in evoluzione.

Curiosamente, nella loro ricerca precedente intitolata “Hey AI, dovrei comprare questa azione?” – Fiducia, tecnologia e l’ascesa del giovane investitore, pubblicata nel dicembre 2025, gli autori hanno esaminato come i giovani investitori interagiscono con gli strumenti di investimento basati sull’IA.

Hanno scoperto che i Millennials e la Gen Z ora si affidano sempre più a sistemi intelligenti come robo-advisor, screener di azioni e chatbot quando prendono decisioni di investimento. Tra questi giovani investitori, la fiducia è il fattore chiave che determina se adottano e continuano a usare gli strumenti IA. Inoltre, vogliono che i sistemi IA spieghino il ragionamento alla base delle raccomandazioni azionarie perché si preoccupano anche di etica, equità e responsabilità.

Lo studio più recente amplia questi risultati, sostenendo che costruire fiducia attraverso trasparenza e spiegabilità è importante quanto migliorare le prestazioni tecniche dell’IA.

Per questo, i ricercatori non hanno testato un nuovo modello IA; invece, hanno condotto un’analisi bibliometrica di oltre 700 pubblicazioni in lingua inglese, peer-reviewed, provenienti dal database Scopus, coprendo il periodo tra il 1993 e il 2025.

Utilizzando il framework di screening PRISMA e il pacchetto Bibliometrix in R, lo studio mappa l’evoluzione della ricerca sull’adozione dell’IA negli investimenti azionari negli ultimi trentadue anni.

La revisione ha scoperto che la letteratura è cresciuta rapidamente insieme ai progressi nel machine learning, deep learning e nei servizi di robo-consulenza, identificando quattro temi di ricerca dominanti: ottimizzazione tecnica dei modelli IA, questioni etiche e di governance, psicologia comportamentale e fiducia degli investitori, e applicazioni pratiche nei servizi finanziari.

Per quanto riguarda le prestazioni tecniche, l’IA è migliorata notevolmente nella previsione, nella gestione del rischio e nell’ottimizzazione del portafoglio. Tuttavia, mentre l’IA offre benefici significativi in termini di efficienza, automazione e personalizzazione, questi non si traducono automaticamente in adozione.

Gli investitori rimangono scettici, e ciò, secondo lo studio, deriva in gran parte dai rischi percepiti piuttosto che da carenze tecniche.

“Il rischio percepito rimane una forza contraria persistente,” hanno affermato gli autori. La fiducia è un altro grande ostacolo che impedisce una più ampia adozione tra gli investitori.

Altre preoccupazioni ruotano attorno all’opacità, all’equità, al bias algoritmico, alle questioni di privacy, all’incertezza normativa, alla responsabilità e alla natura “black-box” di molti modelli IA, che indeboliscono la valutazione da parte degli investitori dell’utilità della tecnologia e riducono la loro disponibilità a fare affidamento su di essa per decisioni di investimento.

In questo senso, “fiducia e rischio percepito non sono preoccupazioni periferiche ma meccanismi interpretativi centrali che spiegano perché la sola capacità tecnica è insufficiente per un’accettazione sostenuta degli utenti nei mercati azionari guidati dall’IA,” ha affermato lo studio.

Il documento indica che l’adozione dei robo-advisor è influenzata meno dall’efficienza che da un equilibrio tra fiducia e rischio percepito. Qui, il design simile a quello umano e la fiducia favoriscono l’accettazione, mentre i problemi di interazione e la scarsa consapevolezza ostacolano l’adozione.

“L’adozione da parte degli investitori è modellata non solo dall’efficienza tecnica, ma dall’interazione tra rischio percepito, caratteristiche di design dell’IA… e fiducia,” ha osservato lo studio. “Questa sintesi è in linea con recenti evidenze empiriche che mostrano che l’impegno dei giovani investitori con gli strumenti di consulenza azionaria basati sull’IA è principalmente governato da meccanismi di formazione della fiducia radicati nella trasparenza, personalizzazione e percezione di equità piuttosto che nella sola performance algoritmica.”

La revisione evidenzia inoltre che i fattori psicologici svolgono un ruolo critico nelle decisioni di adozione.

Gli investitori sono più propensi ad accettare l’IA quando i sistemi forniscono spiegazioni comprensibili, dimostrano affidabilità nel tempo e consentono una supervisione umana significativa.

Studi precedenti hanno anche rivelato una tensione nell’interazione uomo-IA che può essere affrontata con elementi di design sociali o simili all’umano, i quali possono ridurre l’incertezza per alcuni investitori ma aumentare i bias comportamentali per altri.

Le interfacce conversazionali dei robo-advisor che incorporano segnali sociali, ad esempio, possono aumentare la fiducia affettiva, elevando così l’accettazione delle raccomandazioni da parte degli investitori, anche quando la raccomandazione non è coerente con il loro profilo di rischio reale.

Secondo lo studio, l’IA non dovrebbe essere analizzata come “solo tecnologia” perché anche qualità apparentemente tecniche, come l’equità e la spiegabilità, sono in parte modellate dal più ampio sistema sociotecnico, come istituzioni, regole e strutture di governance, in cui l’IA è integrata e si prevede che funzioni.

Ricerche recenti sulla governance dell’IA dimostrano ulteriormente che la fiducia degli investitori nei sistemi algoritmici è influenzata da salvaguardie etiche, credibilità istituzionale e strutture di responsabilità percepite.

Ciò sottolinea il punto che “la fiducia nasce dall’allineamento sociotecnico piuttosto che dall’ottimizzazione tecnica isolata”.

Nel complesso, lo studio conclude che i progressi futuri dipendono non solo dal miglioramento della precisione predittiva, ma anche dalla progettazione di sistemi IA trasparenti, spiegabili e allineati alle aspettative degli investitori riguardo responsabilità e controllo.

Per gli strumenti di investimento IA, ciò significa che stanno entrando in una seconda fase decisiva, in cui il vantaggio competitivo non è solo generare segnali di mercato migliori, ma rendere l’analisi sufficientemente affidabile perché gli investitori vi agiscano.

Interactive Brokers

Nel settore finanziario, Interactive Brokers (IBKR ) si distingue per andare oltre la funzionalità tradizionale di brokeraggio verso flussi di lavoro di investimento assistiti dall’IA.

Il broker elettronico globale automatizzato custodisce e gestisce conti per ETF, hedge fund e fondi comuni, consulenti di investimento registrati, gruppi di trading proprietari e investitori individuali. L’azienda elabora operazioni su ETF, azioni, opzioni, futures, forex, obbligazioni, metalli preziosi, fondi comuni e contratti futures su oltre 170 borse in tutto il mondo.

I clienti possono anche utilizzare la sua piattaforma per negoziare alcune criptovalute tramite fornitori terzi.

Le piattaforme di trading di Interactive Brokers includono IBKR Desktop, IBKR Mobile, IBKR Trader Workstation, IBKR Client Portal e altre, mentre le sue principali offerte di prodotto includono IBKR Lite, IBKR Pro e IBKR Universal Account.

Per quanto riguarda l’uso dell’IA, il broker non la presenta come un gestore di portafoglio autonomo; piuttosto, ha integrato l’IA nei suoi prodotti e piattaforme di trading, consentendo agli utenti di analizzare i portafogli, ricercare titoli, monitorare il rischio e generare istruzioni di trading. Tuttavia, ogni operazione deve essere esplicitamente revisionata e approvata dal cliente prima di essere eseguita.

IBKR ha recentemente ampliato le sue capacità IA oltre l’integrazione originale di Claude per includere ChatGPT e Grok e ha ampliato la gamma di prodotti per i quali l’IA può generare istruzioni.

L’azienda ha anche introdotto “strumenti che utilizzano l’IA per semplificare la ricerca e visualizzare le relazioni tra tendenze, aziende e titoli per fornire ai nostri clienti idee di investimento azionabili,” ha osservato Nancy Stuebe, Direttrice delle Relazioni con gli Investitori, durante la conference call sui risultati del primo trimestre 2026.

Ha anche osservato miglioramenti nel chatbot potenziato dall’IA, aumentando sia la sua “accuratezza e copertura” consentendo al contempo ai nostri rappresentanti di concentrarsi su questioni più complesse. Stiamo anche applicando l’IA per automatizzare ulteriormente i processi in aree come l’onboarding, la conformità e altre operazioni. L’espansione dell’uso dell’IA rimane una priorità in tutta l’azienda, sia per migliorare l’esperienza del cliente sia per aumentare l’efficienza interna,” ha aggiunto Stuebe.

Con una capitalizzazione di mercato di 158,6 miliardi di dollari, IBKR è quotata a 94,18$, in rialzo del 45,48% dall’inizio dell’anno e del 57% nell’ultimo anno, avendo raggiunto un nuovo massimo storico (ATH) di 97,84$ lo scorso mese, in crescita di oltre il 653% dal 2022. Ha un EPS (TTM) di 2,34 e un P/E (TTM) di 39,98, con un rendimento da dividendo dello 0,37%.

Per il primo trimestre 2026, l’azienda ha riportato un EPS diluito di 0,59$ e 0,60$ su base aggiustata, rispetto a 0,48$ e 0,47$ rispettivamente, un anno prima, su un fatturato netto di 1,67 miliardi di dollari (1,68 miliardi di dollari su base aggiustata).

I ricavi da commissioni sono aumentati del 19% a 613 milioni di dollari, spinti da volumi di trading dei clienti più elevati, che sono cresciuti del 25% per le azioni, del 20% per i futures e del 16% per le opzioni. Il reddito netto da interessi è salito del 17% a 904 milioni di dollari, grazie a un aumento dei saldi medi dei crediti dei clienti e dei prestiti su margine, mentre altre commissioni e servizi sono cresciuti del 10% a 86 milioni di dollari.

Le commissioni di esecuzione, compensazione e distribuzione sono diminuite del 12% a 106 milioni di dollari, a causa di commissioni normative più basse. Recentemente, la SEC ha anche eliminato la regola del pattern day trader, ma il CEO Milan Galik prevede che ciò “amplierà l’accesso al retail, aumenterà la frequenza e l’impegno nel trading, e anche la liquidità nei mercati.”

Il reddito dell’azienda prima delle imposte è stato di 1,29 miliardi di dollari, e il margine di profitto ante imposte è stato del 77% nel primo trimestre, sia riportato che aggiustato.

Durante questo periodo, i conti dei clienti di IBKR sono aumentati del 31% a 4,75 milioni, mentre il patrimonio dei clienti è cresciuto del 38% a 789,4 miliardi di dollari. Sia i crediti dei clienti sia i prestiti su margine sono aumentati del 35% ciascuno, a 168,8 miliardi di dollari e 86 miliardi di dollari, rispettivamente.

Interactive Brokers Group ha riportato 21,3 miliardi di dollari di patrimonio totale. Ha anche annunciato un aumento del dividendo trimestrale da 0,08 dollari per azione a 0,0875 dollari per azione.

Conclusion

Guidata da progressi nei grandi modelli linguistici (LLM) e dal calcolo accelerato, l’IA sta cambiando completamente il modo in cui gli investitori ricercano gli asset, monitorano i loro portafogli e eseguono operazioni.

La capacità della tecnologia di elaborare rapidamente le informazioni, rilevare pattern e migliorare l’efficienza analitica l’ha resa uno strumento prezioso sia per gli investitori istituzionali che per quelli al dettaglio. Tuttavia, la fiducia nei consigli di investimento generati dall’IA è ancora carente, poiché gli investitori danno priorità a trasparenza, responsabilità, qualità dei dati e giudizio umano rispetto a decisioni completamente autonome.

È improbabile che l’IA sostituisca completamente gli esseri umani negli investimenti; invece, il futuro vedrà un modello ibrido in cui l’IA funge da analista e gli esseri umani da decisori.

Clicca qui per scoprire tutto sull’investimento nell’intelligenza artificiale.

References

1. Phan, T. A., Tran, H. P., Ninh, T. T. & Nguyen, H. K. Mind over machine: Un viaggio bibliometrico nelle percezioni degli investitori sull’IA nei mercati azionari. Strategic Business Research, 100115 (2026). https://doi.org/10.1016/j.sbr.2026.100115