Investimenti sostenibili e intelligenza artificiale: luci e ombre

L’intelligenza artificiale? Fornirà un supporto quantitativo, ma non potrà rimpiazzare la selezione qualitativa da parte dei gestori. È il parere di Denis Manzi, business Director e chief investment officer, Banca di San Marino. Che spiega così il proprio pensiero: “Sono convinto che l’IA sia molto utile nel contesto di selezione di titoli ESG compliant, soprattutto quando parliamo di criteri di inclusione e di esclusione. Su questo fronte l’intelligenza artificiale permette di ovviare anche all'intervento umano”. La discriminante, quindi, è il potere di calcolo, e la rapidità nell’esaminare grandi basi di dati. “Per quanto riguarda invece soluzioni che vanno a selezionare i titoli su basi più qualitative anche in termini di sostenibilità, secondo me l’IA potrà aiutare molto meno”, specifica il Cio. La conclusione, quindi, è semplice: IA sì, ma solo nel giusto contesto e per i fini per cui è più adatta. “Siamo favorevoli all’applicazione dell'intelligenza artificiale alle gestioni ESG, ma con parsimonia”, conclude Manzi.

L'IA può dare un supporto alla selezione di strumenti ESG, perché permette di esaminare una base dati enormemente più grande rispetto a quella che un fund selector può esaminare. “Detto ciò - premette Dario Lanzoni, portfolio manager e fund selector, Cassa di Ravenna - l'implicazione pratica è che comunque persiste la necessità di una fonte terza che certifichi i dati, il che non permette di abbattere significativamente i costi necessari per l’implementazione delle strategie sostenibili”. Il responsabile ritiene che, sul fronte ESG, la regolamentazione così com’è articolata rappresenti un costo per il settore del risparmio gestito: “Mi auguro che nel tempo si possa aumentare l’integrazione di questi temi superando l’impostazione attuale che consiste semplicemente nell’escludere tutto ciò che non è classificato come Articolo 8 o 9 SFDR”. Per quanto riguarda l’efficienza dell’IA nell’integrazione dei fattori ESG, l’esperto la considera un capitolo aperto: “È semplicemente troppo presto per dare un giudizio, è un processo tuttora in divenire. Sicuramente sarà un grande supporto ‘a valle’, ma dovremo attendere e vedere quali saranno i reali sviluppi”.

Il mantenimento energetico dell’intelligenza artificiale sarà un tema fondamentale nel dibattito sui pro e i contro dell’intelligenza artificiale. “Tra i rischi dell’IA vi è il fatto che si tratta di una tecnologia altamente energivora, così come lo è il bitcoin”, esordisce Mirco Bongiovanni, responsabile Gestioni patrimoniali WM, Cherry Bank. “Leggevo ad esempio che Google ha investito in centrali nucleari per alimentare le proprie piattaforme tecnologiche”, aggiunge. Secondo il responsabile, l’IA potrebbe essere un’alleata contro il principale nemico della sostenibilità: la regolamentazione, ritenuta eccessiva, almeno in Europa. “Da un lato - spiega Bongiovanni - è sin troppo complicata: parliamo di migliaia di pagine di norme che rischiano di generare una crisi di rigetto. Dall’altro, spesso richiede dati che molto semplicemente non esistono o sono difficili da estrarre, come quelli per determinare la carbon footprint di una piccola impresa”. L’IA potrebbe aiutare a gestire la ricerca e l’elaborazione di dati destrutturati, aiutando a individuare i rischi ESG. L’alternativa? Secondo il responsabile Cherry Bank, non è auspicabile, ed è “che tutto questo resti in mano a pochi provider di rating ESG”.

“Magari l'intelligenza artificiale potesse aiutare a gestire i rischi della sostenibilità...”. Così Andrea Severi, segretario generale, Fondazione Cassa dei Risparmi di Forlì, si augura che le nuove tecnologie abbiano sviluppi positivi dal punto di vista ESG. “Auspico che gli strumenti di intelligenza artificiale possano essere utilizzati, nel tempo, per definire anche dei propri rating ESG del portafoglio, ovvero creare delle personalizzazioni che applichino, ad esempio, criteri di esclusione in più rispetto a quelli standard”, aggiunge il responsabile. L’obiettivo principale di queste automazioni consisterebbe in una consistente riduzione dei costi, importante soprattutto per le società e le Fondazioni di dimensioni più contenute, per cui la gestione di report, certificazione dati e comunicazione all’esterno rappresenta un costo non indifferente. “Se IA come questa fossero agli studi - ipotizza Severi - e potessero realizzare in automatico dei rating dei portafogli, gli investitori con portafogli più ridotti godrebbero di risparmi significativi anche soltanto per la produzione dei report periodici ESG del portafoglio”.

L’acronimo ESG è composto da tre lettere, ma troppo spesso ci si concentra sull’ambiente tralasciando la 'S' di sociale e la 'G' di governance. A ricordarlo è Edoardo Ferrari, direttore operativo investimenti, Fondazione di Modena: “I temi sociali sono molto complicati, perché le linee di principio possono essere condivisibili da tutti, ma per tradurle nella pratica si passa attraverso una normativa complessa la cui efficacia è da confermare nel lungo periodo”. Per quanto riguarda la governance, l’IA pone un tema di riservatezza, proprio perché i modelli generativi funzionano solo se alimentati da una grande quantità di dati. “Occorre un’indicazione normativa chiara in questo senso”, afferma Ferrari. In generale, per Fondazione di Modena, la componente di monitoraggio rischi del portafoglio, tra gli altri fattori anche dal punto di vista ESG, è affidata a un risk advisor esterno. “Quindi, probabilmente, non ci troveremo mai nella situazione in cui l’IA potrà darci un beneficio diretto nella valutazione della sostenibilità, proprio perché questa attività è esternalizzata”, conclude il direttore.

Gabriele Susinno, senior client portfolio manager, Pictet Asset Management, descrive così le applicazioni dell’IA ai fondi 'best in class' e 'best in universe' della società: “Qui l'approccio quantitativo ci permette di sopperire alla riduzione dell'universo di investimento indotto dai vincoli di sostenibilità”. Questo fa sì che i gestori possano utilizzare come benchmark l’MSCI Europe o l’MSCI World, a seconda dei casi, nonostante un universo di titoli investibili più ristretto. Susinno condivide un esempio concreto: “grazie all'ottimizzazione di portafoglio che abbiamo sviluppato, qualora io non possa investire nell'energia, riesco comunque a trovare dei titoli complementari in termini di rischio/rendimento da inserire in portafoglio”. Dal punto di vista dei rating ESG, Pictet adotta dei large language models o dei natural language processing che permettono di classificare le aziende secondo i vari obiettivi di sostenibilità, dando una notazione aggregandoli a livello di portafoglio per fornire un profilo complessivo di sostenibilità. L’IA, però, non rimpiazza interamente l’esigenza di coinvolgere enti esterni nel processo: “C'è sempre bisogno di una parte terza che validi il rating ESG”, osserva Susinno.