Le insidie ​​della combinazione di intelligenza artificiale e automazione nella finanza

Nel trading Forex (FX), le distinzioni tra trading automatizzato, intelligenza artificiale (IA) tradizionale e IA generativa stanno diventando sempre più difficili da distinguere. Questa confusione è un obbligo fondamentale che può compromettere la sostenibilità dei servizi di trading con esigenze irrealistiche. È fondamentale chiarire le differenze tra queste tecnologie, in modo che possano essere integrate efficacemente e mantenere un vantaggio competitivo.

 Automazione vs. IA tradizionale

 L'automazione è una procedura che stabilisce le regole che determineranno l'ordine di esecuzione di azionidefi. Tali sistemi informatici sono molto efficaci per compiti ripetitivi e caratterizzati da elevata precisione ed efficienza.  

In questo modo, questi sistemi semplificano l'intero processo senza esserne parte integrante, riducendo così il rischio di errore umano. Tuttavia, un fattore chiave da tenere presente è che l'automazione priva l'IA della capacità di apprendere e prendere decisioni autonome, ed è qui che interviene l'IA. 

Mentre le norme dell'IA fanno sì che le macchine emulino i processi decisionali umani, l'IA convenzionale induce le macchine ad apprendere dai dati e a ragionare autonomamente. La tecnologia potrebbe apportare un cambiamento nelle strategie commerciali individuando tendenze e formulando previsioni, consentendo al sistema di adattarsi facilmente alle situazioni. Sebbene l'IA possa essere molto utile, è importante sottolineare che il suo utilizzo potrebbe risultare eccessivo per alcune attività semplici e ripetitive che possono essere svolte con l'automazione. 

La percezione dell'intelligenza artificiale e dell'automazione

Il settore dei servizi finanziari, come nuovo termine di tendenza, ha generato il termine "intelligenza artificiale generativa" (GenAI), dove tali termini sono normalmente intesi come due strumenti: modelli linguistici di grandi dimensioni e sofisticati flussi di lavoro automatizzati e strumenti di apprendimento automatico. Tuttavia, questa pratica può portare a una comprensione errata delle tecnologie e delle loro capacità e, di conseguenza, all'allocazione degli investimenti e delle aspettative tecnologiche, poiché le tecnologie presentano funzionalità e applicazioni distinte che non sono chiaramente defi. 

La responsabile della strategia di prodotto di SwissQuote sottolinea che una percezione confusa dell'automazione basata sull'intelligenza artificiale rende difficile comprendere appieno le capacità, i limiti e le caratteristiche dinamiche dei sistemi di trading basati sull'intelligenza artificiale. Suggerisce che ciò si riassuma nell'avere un portafoglio di investimenti bilanciato, stanziando al contempo risorse sia per la ricerca sull'intelligenza artificiale che per i programmi di automazione. Questo approccio rappresenta la diversificazione al suo meglio. Rende l'implementazione della tecnologia più resiliente e riduce i rischi associati alla dipendenza da un'unica soluzione tecnologica. 

 Eccessiva dipendenza ed esposizione al rischio

 David Morrison, analista di mercato senior di Trade Nation, evidenzia un'altra potenziale insidia di aspettative irrealistiche sulle capacità dell'automazione: la spesa eccessiva per l'automazione e il rischio di cadere direttamente nelle mani degli hacker. Secondo lui, l'automazione non è onnipotente, quindi le aziende devono trovare un compromesso tra l'utilizzo delle tecnologie a vantaggio del tempo e il mantenimento delle competenze dei lavoratori umani. 

Eugene Markman, COO di Ion Markets (FX), sottolinea l'importanza di una comunicazione chiara. L'intelligenza artificiale nel marketing e l'automazione del marketing, se utilizzate in modo intercambiabile, potrebbero trarre in inganno e creare disconnessione tra investimenti e aspettative tecnologiche, principalmente perché è più probabile che l'intelligenza artificiale e l'automazione del marketing presentino caratteristiche essenziali diverse da quelle previste.