ChatGPT è la pietra filosofale dei tempi moderni: serve a ottenere quello che all’umano non è dato, come trasformare qualsiasi metallo in oro. È sempre con l’idea della ricchezza a portata di mano che l’uso dell’intelligenza artificiale sta spingendo le grandi imprese di servizi finanziari come JP Morgan, i fondi di investimento, i gestori del denaro tutti, ma soprattutto quelli che muovono il denaro sulla base di analisi numeriche, a cercare la nuova formula magica.

L’ambizione è quella di arrivare a un modello di investimento che riesca a decrittare, dietro i messaggi delle banche centrali, quei segnali nascosti che possono dare in anticipo delle indicazioni di investimento.

Gli economisti di JPMorgan hanno annunciato di essere sulla buona strada. Come? Hanno affidato a ChatGPT l’analisi dei discorsi dei banchieri centrali della Fed negli ultimi 25 anni per individuare, sulla base del linguaggio usato, il tenore dei messaggi di policy e arrivare poi a classificarli lungo una scala che va dal messaggio “falco” a quello “colomba”, come vengono abitualmente definiti gli orientamenti dei banchieri centrali in relazione all’aumento o meno dei tassi.

Poiché quello che importa è arrivare ad anticipare le decisioni, in modo da operare sui mercati con vantaggio rispetto ad esse, Chat GPT deve analizzare non tanto i discorsi al momento delle riunioni operative, ma quelli che vengono fatti dagli speaker della Fed tra i meeting. Sotto schemi verbali apparentemente anodini, l’intelligenza artificiale, allenata a intercettare il messaggio che al cervello umano non appare, riesce invece a cogliere se l’orientamento è per un rialzo oppure no.

Secondo il modello JPMorgan, per esempio, un aumento di dieci punti del cursore falchi-colombe della Fed si traduce in un aumento del 10 per cento di probabilità di un aumento di 25 punti dei tassi nel meeting successivo, e viceversa.

L’abilità già raggiunta dai modelli di ChatGPT nell’interpretare i verbali e le dichiarazioni è già così raffinata da essere comparabile a quella degli analisti umani, ma anche da essere in grado di andare oltre nell’interpretazione delle semplici news per prevedere l’andamento di un titolo in borsa.

Questo sistema interpretativo per pilotare gli investimenti non è nuovo, è usato da molti fondi di investimento – i cosiddetti quant fund – basati su analisi quantitative e numeriche, ma ora l’intelligenza artificiale sta rendendo tutto molto più facile e rapido, eliminando il ruolo umano nel giudicare se una frase che riguarda un titolo, per esempio su Twitter, abbia un valore positivo o negativo.

Soprattutto, lo sta rendendo molto più democratico e a portata di tutti. Il punteggio delle graduatoria Falchi/Colombe sulla Fed appare insomma già come un gioco infantile, facilmente superabile da ben altri modelli, sempre più evoluti. Tutti con la promessa di essere i migliori aruspici del mercato. Si arriverà dunque alla sfida tra le varie AI per stabilire qual è l’intelligenza artificiale che guadagna di più ?