Come l’intelligenza artificiale ridefinisce il lavoro nel settore finanziario

La finanza è sempre stata una delle avanguardie tecnologiche del capitalismo: prima i calcolatori, poi i sistemi di trading ad alta frequenza, infine le piattaforme di gestione patrimoniale automatizzata. Oggi però i cambiamenti non sono più solo incrementali. L’arrivo della generative AI, dei co-pilot per l’analisi finanziaria e dei motori di rischio «always-on» sta trasformando — in profondità — ruoli, procedure e responsabilità. In questo testo esploro che cosa sta davvero cambiando: quali figure rischiano l’obsolescenza, quali si ridefiniscono e quali nuove professioni emergono nella congiuntura attuale.

Un quadro d’insieme: adozione, dimensioni e regolazione

I principali operatori del settore hanno spostato l’ago verso l’adozione su larga scala. Un’indagine congiunta di Bank of England e FCA ha rilevato che già nel 2024 circa il 75% delle società finanziarie britanniche stava usando forme di intelligenza artificiale o intendeva farlo nel breve periodo; l’uso spazia dall’automazione delle procedure interne alla modellistica predittiva per il credito e per la gestione del rischio.

A livello regolatorio la materia è viva: le autorità globali hanno inserito l’IA nelle priorità di vigilanza — la Securities and Exchange Commission ha dedicato al tema linee guida e piani di compliance, mentre in Europa le Autorità Bancarie ed i nuovi quadri normativi cercano di porre equilibrio tra innovazione e governance del rischio.

Chi rischia davvero di sparire (o di essere drasticamente ridotto)?

Non esistono «morti professionali» istantanee: la trasformazione è eminentemente di attività e di porzioni di lavoro. Tuttavia, alcune funzioni notevoli mostrano un’esposizione alta all’automazione.

I processi routinari di back-office — riconciliazioni, inserimento dati, controlli di conformità standardizzati — sono ormai fattibili con flussi automatizzati che combinano RPA e modelli NLP. Diversi studi e analisi di settore indicano che una parte significativa delle attività tradizionali di supporto verrà riconfigurata o ridotta entro il prossimo lustro.

Nella gestione patrimoniale, i modelli «robo-advisor» hanno ampliato la platea degli investitori con soluzioni low-cost e a bassa soglia di ingresso; il fenomeno non farà scomparire il consulente umano (soprattutto nella gestione di clienti complessi), ma ridurrà la domanda di figure che svolgono solo attività di asset allocation standardizzata su portafogli piccoli. Le analisi di mercato più recenti confermano una crescita robusta degli asset gestiti in forma automatizzata.

Chi si trasformerà radicalmente (e come)

Il nucleo della trasformazione riguarda la ridefinizione delle competenze: dall’analista che «legge» i dati al progettista di pipeline di dati, dal portafoglio modellato su regole statiche al portafoglio supervisionato da sistemi di machine learning.

I quant e i data scientist finanziari non spariranno: aumenterà la domanda di competenze ibride — statistica avanzata, rischio computazionale, ingegneria dei dati e capacità di governance degli algoritmi. Marcos López de Prado e autori simili hanno più volte avvertito sull’importanza della corretta applicazione del machine learning ai dati finanziari, con metodi che evitino i bias e gli errori di backtest.

Allo stesso tempo, ruoli quali gli investment co-pilot e gli AI risk managers emergono come figure ibride: professionisti che usano modelli generativi per sintetizzare informazioni, testare scenari e produrre report, ma che rimangono responsabili della supervisione e dell’interpretazione delle decisioni. Lo sviluppo di soluzioni come «Aladdin Copilot» — la componente generativa della piattaforma Aladdin di BlackRock — è paradigmatico: l’AI non sostituisce la decisione, la rende più rapida e scalabile, ma impone nuovi regimi di controllo.

Le professioni che nasceranno

AI Risk Auditor / Model Validator — esperti incaricati di verificare l’affidabilità, la spiegabilità e la resilienza dei modelli in produzione. Di fatto, la compliance si trasforma in «model governance».

Data Steward & Data Engineer finanziario — figure dedicate alla qualità dei dati, al lineage e alla pulizia continua: senza dati robusti, i modelli falliscono.

Investment Prompt Architect / AI-Augmented Portfolio Designer — ruoli creativi e tecnici che costruiscono prompt e pipeline per co-pilot generativi, traducendo policy d’investimento in istruzioni efficaci per l’AI.

Voci autorevoli

«Generative AI sta cambiando la scala della produttività nel settore: non è solo automatizzare ciò che c’è, è rendere possibile ciò che prima non era praticabile», scrive BlackRock nel materiale introduttivo al suo Aladdin Copilot. L’adozione non è futuribile: è in atto.

Implicazioni etiche, regolatorie e sindacali

L’adozione crescente rende urgente una riformulazione della governance. Le autorità regolatorie hanno già inserito l’IA tra le priorità d’esame (SEC, FCA, EBA) e chiedono controlli su bias, explainability e retention dei record relativi a raccomandazioni automatizzate. Parallelamente, nelle organizzazioni si discute come riconfigurare contratti e sequential-roles: la riduzione di attività ripetitive si accompagna alla richiesta di riqualificazione.

Un’offerta di strumenti

La finanza non subirà un’estinzione di massa di professioni, ma una ristrutturazione profonda delle attività: a sparire saranno compiti ripetitivi; a trasformarsi saranno ruoli decisionali, di governance e di mediazione tecnica; a nascere saranno figure ibride che coniugano competenze finanziarie, ingegneristiche e normative.