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OpenAI lancia un ChatGPT per la finanza, una minaccia per gli analisti junior
OpenAI ha lanciato ChatGPT for Financial Services, una versione di ChatGPT dedicata al settore finanziario e sviluppata insieme a Morgan Stanley ed Evercore. Il prodotto genera analisi di bilancio, modelli di leveraged buyout, liste di potenziali acquirenti, note di ricerca e pitchbook completi di citazioni verificabili, esportabili in Excel, Word e PowerPoint sul template grafico del cliente. Sul confronto interno OfficeQA Pro, pensato per compiti da ufficio finanziario, il nuovo modello segna 69,9% contro il 60,2% del predecessore.
Il prodotto arriva dopo tre anni di collaborazione: Morgan Stanley è stata la prima banca ad avere accesso anticipato a GPT-4 nel 2023, e oggi il 98% dei suoi consulenti usa gli assistenti interni costruiti su quella base. Quello che cambia ora è il bersaglio: il lavoro di raccolta dati, modellazione e prima stesura che oggi occupa gli analisti più giovani di una banca d'affari.
Il prodotto attinge a set di dati che di norma restano dietro un abbonamento professionale: Daloopa, PitchBook e LSEG News sono fra i fornitori citati, insieme a S&P Capital IQ, MSCI, Dow Jones Factiva e Moody's per il rischio di credito. Quei fornitori restano partner commerciali dell'operazione, con un interesse diretto nel suo successo: su quanto lo strumento riduca davvero gli errori rispetto al lavoro umano esiste per ora solo il confronto interno diffuso da OpenAI stessa.
Jeff McMillan, responsabile dati e AI di Morgan Stanley, descrive il salto senza mezzi termini: lo strumento rende ogni consulente competente quanto la persona più capace dell'organizzazione. È una promessa che vale anche al contrario, per chi finora costruiva quella competenza facendo il lavoro di base: un analista junior in banca d'affari impara costruendo modelli LBO e cercando comparabili, non leggendone uno già pronto.
Il caso non è isolato. OpenAI ha già portato strumenti simili dentro le grandi società di consulenza, e Wall Street nel suo complesso si sta muovendo nella stessa direzione.
Il quadro bancario italiano resta più indietro: il 91% degli istituti mette l'AI fra le priorità dichiarate, ma solo il 23% la porta oltre la fase sperimentale. Una governance interna debole frena più della tecnologia disponibile. L'infrastruttura cloud su cui girano questi strumenti intanto si concentra su un numero ristretto di fornitori, e a valle il mercato delle software house tradizionali comincia a risentirne.
La formazione degli analisti junior in banca d'affari segue da sempre un patto implicito: due o tre anni di orari pesanti e compiti ripetitivi, in cambio delle competenze che servono a diventare associate. Comparabili di mercato, modelli di flusso di cassa, prime bozze di pitchbook: lavoro meccanico, ma è lì che si impara a leggere un bilancio e a capire cosa regge in una valutazione.
Se un prodotto genera lo stesso output in ore invece che in settimane, il primo effetto è organizzativo più che tecnico: le banche assumeranno meno junior, o li terranno più a lungo su compiti che restano comunque umani, come il controllo qualità e la relazione col cliente. Le competenze che si perdono sono quelle che rendevano promuovibile un analista, molto più del posto di lavoro in sé.
Il problema non riguarda solo la finanza: succede ogni volta che una professione fondata sul tirocinio affida il primo gradino a un modello. Uno studio legale che automatizza la due diligence di primo livello, un servizio diagnostico che affida la prima lettura di un referto a un sistema automatico: in entrambi i casi il compito che spariva era anche l'esercizio con cui si formava chi lo eseguiva. Il tirocinio informale restava fuori dal contratto, eppure era la parte del lavoro che nessuna delle due parti aveva mai dovuto negoziare esplicitamente, e che ora nessuna delle due sta negoziando.
Si può obiettare che ogni ondata di automazione in finanza, dai fogli di calcolo al trading algoritmico, ha spostato il lavoro umano più in alto invece di cancellarlo, e che gli anali