In precedenza è stato evidenziato come l’intelligenza artificiale non rappresenti, per gli asset manager, un semplice problema di strumenti, ma una questione di modello operativo. Nell’era dell’IA, infatti, la strategia tende a concretizzarsi sempre più nell’architettura operativa, più che nelle sole ambizioni dichiarate. Questa prospettiva porta inevitabilmente a una domanda più complessa e concreta: in che modo una trasformazione di questo tipo prende realmente forma all’interno di un’organizzazione che non è nativa dell’IA?

Nell’articolo precedente è stato evidenziato come l’intelligenza artificiale non rappresenti principalmente un problema di strumenti per gli asset manager, ma una sfida di modello operativo. La sua rilevanza risiede nell’impatto sul modo in cui le organizzazioni apprendono, scalano le decisioni e integrano la responsabilità nei processi.

Questo articolo inaugura una breve serie dedicata all’intelligenza artificiale e ai modelli operativi nell’asset management. L’obiettivo è inquadrare l’attuale ondata di IA e analizzarne le implicazioni per il settore. Il secondo articolo sarà focalizzato su dati e strategia dell’IA, mentre l’ultimo approfondirà il tema dell’implementazione dal punto di vista di un asset manager già affermato.