La tecnologia influenza anche gli investimenti di grandi fortune.

Per anni, parlare di algoritmi e big data è sembrato qualcosa riservato a fondi quantitativi o investitori tecnologici. Ma la rivoluzione tecnologica ha raggiunto anche gli uffici in cui vengono gestiti grandi patrimoni. Le aziende che movimentano centinaia di milioni di dollari si avvalgono di strumenti analitici avanzati per perfezionare strategie, anticipare cicli e rilevare rischi. La tecnologia non è più solo una promessa per i piccoli investitori ; è diventato anche un alleato silenzioso, e sempre più influente, dei ricchi.

Nel private equity, dove le informazioni sono limitate e i cicli di investimento sono molto complessi, "l'applicazione di modelli previsionali consente maggiore precisione e controllo ", afferma Carlos De Andrés Pérez, direttore della gestione patrimoniale di BlueBull. Il suo team ha sviluppato un database proprietario di oltre 10.000 fondi classificati in base a strategia, tipologia o area geografica, a cui applica algoritmi di apprendimento automatico per prevedere il modo in cui le variabili macroeconomiche influenzano i flussi di capitale. Ciò consente loro di personalizzare ogni programma in base agli obiettivi del cliente, con un livello di dettaglio difficilmente raggiungibile con i metodi tradizionali.

L'uso dei big data e delle tecniche predittive consente di adattare meglio la composizione del portafoglio, anticipare scenari complessi e giustificare ogni decisione, spiega José Manuel España, direttore della gestione patrimoniale e degli asset management di NTT DATA. Questa combinazione di analisi e strategia rafforza l'efficienza operativa e migliora sia la redditività sia la percezione della solidità del servizio.

Sebbene altri settori abbiano compiuto rapidi progressi nell'integrazione tecnologica, il private equity spesso opera ancora secondo quadri analoghi, avverte Carlos De Andrés Pérez, direttore della gestione patrimoniale. Questo divario rende, a suo avviso, l'innovazione una condizione necessaria non solo per competere, ma anche per adattarsi a un mercato che richiede sempre più efficienza, precisione e reattività.

"L'integrazione di algoritmi avanzati richiede dati affidabili, modelli comprensibili e una rigorosa conformità normativa", avverte José Manuel España di NTT DATA. Oltre alla sfida tecnologica, i gestori patrimoniali devono superare le barriere culturali interne e aggiornare le proprie infrastrutture affinché queste soluzioni funzionino in modo efficace. Il successo dipende dall'allineamento dell'innovazione con le competenze finanziarie, mantenendo il controllo in un ambiente sempre più automatizzato.

Sebbene molte aziende abbiano già risolto le sfide tecniche iniziali, è ancora necessario integrare l'intelligenza artificiale (IA) senza compromettere la relazione umana che definisce la gestione patrimoniale, sottolinea Justo Hidalgo, direttore dell'IA presso Adigital.

Per raggiungere questo obiettivo, gli algoritmi devono essere trasparenti, verificabili e applicati all'interno di quadri etici che rafforzino, ma non sostituiscano, il giudizio professionale e la fiducia del cliente.

"L'integrazione della tecnologia nel private banking ha seguito percorsi diversi a seconda del profilo del cliente", afferma Carlos Contreras, membro dell'Istituto spagnolo degli analisti. Mentre l'intelligenza artificiale avanzata viene applicata in modo quasi invisibile tra gli ultra-ricchi, i segmenti di popolazione a medio reddito stanno diventando sempre più consapevoli della sua presenza attraverso assistenti virtuali, reporting digitale e processi automatizzati. L'ascesa della consulenza robotica è una risposta a una nuova generazione che cerca agilità, chiarezza e costi ragionevoli senza rinunciare al supporto di esperti.

"Il progresso dell'intelligenza artificiale non significa la scomparsa della consulenza umana , bensì la sua trasformazione in modelli ibridi", aggiunge Carlos Contreras. La chiave è combinare l'efficienza dell'algoritmo con la supervisione del gestore. Maggiore è la trasparenza offerta da questi strumenti, sulla loro logica o sui loro limiti, maggiore sarà la fiducia del cliente. Per questo motivo, l'approccio "human in the loop", in cui esseri umani e macchine si completano a vicenda, sta riscuotendo sempre più successo.

"Il cliente ad alto patrimonio netto non è più lo stesso", afferma Andrés Dancausa, vicepresidente di SpainCap. "Oggi richiede un accesso costante alle informazioni, trasparenza e un elevato livello di personalizzazione. Molti appartengono a una nuova generazione di giovani imprenditori e professionisti globali esperti di digitale che apprezzano sia l'efficienza tecnologica che il contatto umano", sottolinea. Cresce anche la domanda di strategie flessibili, con maggiori finestre di liquidità e una diversificazione che non è più una raccomandazione, ma una priorità strategica.

La Spagna sta facendo progressi nella digitalizzazione dei beni, anche se è ancora indietro rispetto a paesi come Svizzera e Paesi Bassi, spiega Carmen Orive, manager di Accenture. "Molti gestori patrimoniali sono ancora concentrati sul consolidamento della loro architettura dati, un passaggio essenziale che ritarda il pieno utilizzo dell'intelligenza artificiale e dei big data", sottolinea. In altri mercati europei, questi strumenti vengono già utilizzati "per perfezionare le raccomandazioni, rilevare deviazioni e ottimizzare le questioni fiscali in tempo reale".

"Più che una questione geografica, il ritmo di adozione dell'intelligenza artificiale dipende dal profilo di coloro che guidano le società di gestione patrimoniale", afferma Dancausa di SpainCap. «Negli Stati Uniti ci sono molti team con una mentalità tecnologica che si impegnano a crescere rapidamente con i dati. In Europa predomina ancora un approccio più finanziario. In Spagna c'è talento e determinazione, anche se la mancanza di scala rallenta il progresso . "Il cambiamento finirà per interessare l'intero settore, anche se non avverrà contemporaneamente", sottolinea Dancausa.

"I sistemi predittivi lavorano con dati storici, profili dei clienti e variabili macroeconomiche", spiega Boris Delgado, Direttore Industria e ICT di AENOR. Per garantire affidabilità e utilizzo responsabile, vengono applicati standard internazionali di qualità, privacy e tracciabilità. "Questa tecnologia consente una pianificazione del portafoglio più precisa, una progettazione personalizzata dei prodotti finanziari e raccomandazioni immediate, facilitando un processo decisionale più rapido e allineato agli obiettivi del cliente", afferma.

"L'intelligenza artificiale generativa può essere uno strumento utile per spiegare le decisioni di investimento o simulare scenari ipotetici", afferma Aitor Pastor, CEO di Disia. Oltre all'analisi tecnica, "il suo contributo consiste nel migliorare la comunicazione e la chiarezza. Informare i clienti dell'utilizzo dell'IA non solo sarà obbligatorio, ma rafforzerà anche la trasparenza e la fiducia, senza sminuire il ruolo del consulente", sottolinea.

«Anche sul fronte degli investimenti sta crescendo la fiducia nell'intelligenza artificiale», osserva Jean-Paul van Oudheusden, analista di eToro. Dopo un periodo di aspettative eccessive e di correzioni delle valutazioni, i mercati stanno entrando in una fase più realistica. «Gli investimenti milionari continuano senza sosta: gli Stati Uniti rafforzano il loro impegno con nuove leggi e progetti come Stargate , mentre l’Asia e i giganti tecnologici mondiali continuano ad andare avanti. Il messaggio di fondo, afferma, è che l'intelligenza artificiale ha smesso di essere una semplice aspettativa ed è diventata un vero e proprio asse delle decisioni di investimento a lungo termine", conclude.

"Sebbene l'intelligenza artificiale offra chiari vantaggi nella gestione patrimoniale, comporta anche dei rischi se applicata in modo casuale", avverte Amadeo Alentorn, responsabile degli investimenti sistematici in azioni presso Jupiter AM. Sottolinea l'importanza di sapere su quali dati è stato addestrato ciascun modello ed evitare distorsioni o sovradattamento. Un sistema che apprende dal rumore anziché da modelli reali può fallire con nuovi dati e portare a decisioni errate. Perciò, ricordate, "deve integrare il giudizio umano, non sostituirlo".

Tecnologia, dati e automazione stanno ridisegnando la mappa della gestione patrimoniale, ma non sostituiscono gli elementi essenziali: comprendere il cliente, anticiparlo e supportarlo con giudizio. L'intelligenza artificiale ci consente di andare oltre, è vero, ma la differenza continuerà a risiedere nel modo in cui si integra con l'esperienza umana. Ciò che è in gioco non è solo l'efficienza, ma un nuovo modo di costruire fiducia in un ambiente che cambia più velocemente che mai.