Nel momento in cui la tecnologia sta mutando radicalmente le dinamiche economiche ed industriali mondiali, l’intelligenza artificiale (AI) è emersa come tema dominante al forum annuale della Banca centrale europea (BCE) a Sintra, in Portogallo. La comunità finanziaria internazionale, rappresentata dagli esponenti delle principali banche centrali del globo, ha riconosciuto come la gestione e il monitoraggio dell’AI siano ormai un elemento fondamentale per garantire la stabilità finanziaria mondiale. L’argomento non è stato solo un tema secondario: al contrario, ha eclissato qualsiasi altro discorso politico ed economico, diventando l’asse portante dei tre giorni di discussioni.
Una convergenza geopolitica sull’intelligenza artificiale
Tra i partecipanti, la discussione ha incluso Christine Lagarde, presidente della BCE, Kevin Warsh, chairman della Federal Reserve, Andrew Bailey, governatore della Bank of England, e Tiff Macklem, governatore della Bank of Canada. A moderare uno dei pannelli principali sull’AI, Isabel Schnabel, membro del Comitato esecutivo della BCE, ha guidato i contributi di un nutrito gruppo di esperti accademici, regolatori e operatori finanziari. L’interesse per l’AI, spiega l’agenzia Reuters, è risultato talmente forte da superare anche il debutto ufficiale di Warsh.
La BCE insieme alle altre banche centrali sta affrontando la complessità di un boom senza precedenti della produzione di valore legato all’intelligenza artificiale. Torsten Slok, chief economist di Apollo Global Management (il terzo più grande gestore di fondi di private equity al mondo), ha affermato che l’AI potrebbe destabilizzare la stabilità finanziaria in entrambi gli scenari: se per sua sovraperformante o per sua delusione. La prova tangibile di tale potenziale rischio è la domanda crescente di credito. Secondo le stime di Slok, il 48% delle emissioni di bond investment grade nel 2025 ha avuto un legame diretto con l’intelligenza artificiale.
L’aiuto dell’AI nella gestione dell’inflazione
Il tema dell’AI non è un argomento estetico per i dirigenti centrali. È una leva cruciale. Kevin Warsh ha spiegato che l’AI potrebbe trasformare la Fed nel modo in cui legge e interpreta i dati macroeconomici in tempo reale, permettendo decisioni monetarie più rapide rispetto alle previsioni tradizionali. Warsh ha espresso l’ambizione che la sua iniziativa possa rendere la Fed un modello di utilizzo delle tecnologie avanzate per il governo della moneta.
Sembra, però, che nemmeno i regolatori mondiali riescano a tenere il passo con il tasso di crescita esponenziale dell’AI. Warsh riconosce che il ciclo di avanzamento dell’AI si è accelerato da 7 mesi per raddoppio (dati del 2019) a poco più di 4 mesi nel 2024. Questi numeri, insieme a quelli relativi al finanziamento delle infrastrutture (data center, chip, energie rinnovabili), suggeriscono che i modelli economici esistenti siano inadatti per gestire la complessità e la velocità dell’AI.
La minaccia degli algoritmi di manipolazione
Itay Goldstein, noto economista della Wharton School, ha presentato una ricerca che illustra come gli algoritmi di trading su larga scala possano coordinarsi in modo non cooperativo e, in alcuni casi, manipolare il mercato. La sua ricerca mostra che tali algoritmi non agiscono in modo random; seguono percorsi che li portano a creare bolle speculative o a effettuare scommesse speculative su entrambi i lati del mercato. Questi comportamenti non solo violano le normative di mercato esistenti ma mettono a rischio la trasparenza e l’integrità del sistema. Goldstein non parla di eventi fortuiti, bensì di un fenomeno strutturale per cui le macchine imparano a massimizzare il profitto attraverso schemi non anticipabili da nessun modello umano.
I governi e i regolatori sono a corto di strumenti giuridici e operativi. La legge attualmente vigente sul mercato finanziario è concepita per prevenire la collusione umana. Gli agenti autonomi, pur non avendo intenzioni consapevoli, possono produrre comportamenti identici su larga scala. Goldstein conclude affermando che la manipolazione non è necessariamente intenzionale, ma può emergere per convergenza tra agenti autonomi. Questo pone un problema di regolazione che non è risolvibile con lo strumentario esistente.
I rischi di supervisione e cyber-sicurezza
Tobias Adrian, Financial Counsellor del Fondo Monetario Internazionale (FMI), ha sollevato un altro dilemma: se i sistemi autonomi assumono decisioni finanziarie, come si effettua la supervisione bancaria? Adrian ha parlato della “black box” – un concetto già famoso nell’AI – in cui un modello prende delle decisioni ma non è in grado di esplicare il perché. Questo aspetto, sottolinea Adrian, è la sfida numero uno per la vigilanza bancaria.
Secondo Adrian, l’AI potrebbe creare un dislivello tra chi ha gli strumenti tecnologici per difendersi e chi non li ha. Gli attacchi finanziari mirati, sfruttati da modelli AI, colpiscono sempre i collegamenti con risorse tecnologiche fragili. Le banche, le istituzioni finanziarie, e persino governi con risorse tecnologiche inferiori potrebbero diventare facilmente bersaglio di questi nuovi strumenti. La conseguente fragilità sistemica potrebbe danneggiare il sistema finanziario globale in modo asimmetrico.
I nuovi interventi della Bank of England
Una delle proposte concrete emerse dal forum arriva da Sarah Breeden, vice-governatrice della Bank of England. In un intervento intitolato “Agents of change”, Breeden ha spinto per l’introduzione di strumenti regolatori di emergenza simili ai circuit breaker utilizzati nei mercati azionari. Questi interruttori, però, non sarebbero limitati a singoli strumenti finanziari o mercati, ma verrebbero attivati su scala globale in caso di errori sistemici dovuti a modelli AI non supervisati e non comprensibili.
Breeden ha citato l’accelerazione nel numero di banche che implementano AI agenti. Secondo un rapporto del Cambridge Centre for Alternative Finance, ben il 52% delle banche Usa Usa oggi agenti autonomi nella gestione dei rischi e nel credito. La stessa Breeden ha citato il caso di una banca inglese che ha sperimentato in collaborazione con la Bundesbank tedesca un modello di AI per la credibilità dei prestiti che, pur ottimizzando i costi, ha generato un rischio eccessivo per l’intero sistema.
Un cambio di direzione per la regolazione?
La Bank of England sta conducendo simulazioni con la Bundesbank e il BIS Innovation Hub per testare gli scenari di rottura nel mercato globale a causa dell’AI. La posizione di Breeden segnala un cambio di paradigma: fino a poco tempo fa, si riteneva sufficiente il quadro esistente, ma il rischio non è più solo teorico. La complessità e la velocità dell