C’è un dato nel Be Invested Global Study di Fidelity International che racconta il futuro della consulenza finanziaria meglio di tante previsioni. Perché, in realtà, sta già accadendo.
Quasi un investitore retail britannico su quattro, circa il 23%, utilizza strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT e Claude per orientare le proprie decisioni di investimento. Nella fascia tra i 18 e i 34 anni la percentuale sale al 36%, mentre tra gli over 55 crolla al 5%.
La ricerca, condotta da Opinium su 13.000 investitori retail in tredici Paesi tra Europa e Asia Pacifico, con mille intervistati per ciascuno dei principali mercati europei, Italia inclusa, fotografa una frattura generazionale piuttosto evidente. E racconta quanto velocemente stia cambiando il rapporto tra le persone, le informazioni finanziarie e i propri risparmi.
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Cosa dice davvero lo studio Fidelity
Il dato sull’AI è quello che attira immediatamente l’attenzione, ma non è l’unico interessante. Gli investitori si rivolgono sempre più spesso anche a community online e piattaforme social: il 17% consulta forum come Reddit, mentre il 15% segue social media e influencer. Nel confronto con la rilevazione del 2025, quando l’11% utilizzava investment influencer e il 9% blog o forum, la crescita è piuttosto rapida.
Questo non significa che i canali tradizionali siano stati sostituiti. Anzi. I provider autorizzati restano la fonte più utilizzata, con il 45% degli investitori che si affida a banche, fondi pensione e asset manager, mentre il 40% continua a seguire i media mainstream. Anche la consulenza professionale tiene: il 40% si rivolge ancora a un advisor o wealth manager.
Sta cambiando però il modo in cui queste fonti vengono combinate. L’investitore costruisce sempre più spesso la propria decisione passando da una fonte all’altra e l’AI, nel giro di pochissimo tempo, si è infilata in questo processo. Spesso è il primo punto di accesso, banalmente perché è immediata, disponibile sempre e molto meno intimidatoria di un consulente finanziario.
Georg Bauer di Fidelity International ha collegato la crescita di questi strumenti al cosiddetto advice gap, il divario di consulenza che nel Regno Unito lascia milioni di risparmiatori senza accesso a un supporto professionale qualificato.
È forse questa la lettura più interessante. L’AI non sta necessariamente togliendo mercato ai consulenti. In molti casi sta occupando uno spazio che prima rimaneva semplicemente vuoto.
La fiducia nell’AI ha già superato quella nei media tradizionali
Se Fidelity misura quanto viene utilizzata l’AI, una successiva ricerca della Financial Conduct Authority britannica prova a capire quanto le persone si fidino di questi strumenti. Ed è qui che i numeri diventano ancora più interessanti.
In un’indagine condotta a luglio 2026 su oltre 650 investitori britannici tra i 18 e i 40 anni, il 56% dichiara di fidarsi degli strumenti di AI per orientare le proprie scelte di investimento. Una percentuale superiore alla fiducia riposta in TV e radio, ferma al 47%, nella stampa, al 46%, e nei “fin-fluencer” sui social, al 29%.
Quattro investitori inesperti su cinque hanno già utilizzato l’AI per una decisione di investimento e due terzi prevedono di utilizzarla ancora di più nei prossimi dodici mesi.
Qui emerge una questione non banale. Un chatbot che non ha alcuna responsabilità legale non dispone di uno schema di compensazione e non ha l’obbligo di agire nell’interesse dell’utente gode, presso questa fascia di investitori, di una fiducia superiore a quella riconosciuta a molti canali regolamentati o editorialmente responsabili.
È un trasferimento di autorità informativa che fino a pochi anni fa sarebbe stato difficile persino immaginare.
Ed è la stessa FCA a mettere in evidenza il problema. Il 44% degli intervistati crede erroneamente che le informazioni finanziarie generate dall’AI siano regolamentate. Il 38% ritiene accettabile prendere una decisione di investimento basandosi esclusivamente sull’output di un chatbot. Il 32% è addirittura convinto che avrebbe diritto a un indennizzo da parte dei fondi di tutela nel caso in cui un consiglio fornito dall’AI si rivelasse sbagliato.
Nessuna di queste garanzie esiste per gli strumenti di AI generalisti. Se qualcosa va storto, la responsabilità rimane dell’investitore.
Dall’assistente all’agente: cosa prevede la Mills Review
Il passaggio successivo è ancora più interessante. La Mills Review, pubblicata dalla FCA a luglio 2026 e guidata dall’executive director Sheldon Mills, è il primo studio strategico di un regolatore sull’impatto che l’AI potrebbe avere nei servizi finanziari retail da qui al 2030.
La tesi è che stiamo passando da un sistema guidato dall’uomo, nel quale la tecnologia fornisce supporto, a un ecosistema nel quale l’AI potrà raccomandare azioni, avviare transazioni ed eseguire decisioni all’interno di parametri concordati con l’utente.
Un adulto britannico su cinque, l’equivalente di circa 11 milioni di persone, sarebbe già disposto a delegare alcune attività a un’AI agentica capace di agire autonomamente entro obiettivi prefissati.
A quel punto non parliamo più di chiedere a ChatGPT se un investimento sia interessante. Parliamo di affidare a un agente la gestione di un portafoglio, parte della pianificazione previdenziale o alcune decisioni relative al debito.
La Review individua diversi effetti di questa trasformazione, dall’organizzazione interna delle società finanziarie al modo in cui i consumatori prenderanno le proprie decisioni, fino ai rischi di frode e cybersecurity. Ma contiene soprattutto un’indicazione che dovrebbe interessare molto chi si occupa di educazione finanziaria: entro il 2030 la capacità finanziaria potrebbe diventare inseparabile dalla capacità digitale, dall’alfabetizzazione sull’AI e dall’accesso a servizi di AI di qualità.
Applicato all’Italia, significa cambiare anche il modo in cui pensiamo all’educazione finanziaria. Non basterà spiegare a una persona cos’è un ETF. Bisognerà metterla nelle condizioni di capire come interrogare e, soprattutto, come mettere in discussione la macchina che le suggerisce cosa farne.
Il quadro italiano: stesso film, qualche minuto indietro
Il dato italiano più interessante arriva dal Retail Investor Beat, ricerca realizzata sempre da Opinium per eToro su 11.000 investitori in tredici Paesi, di cui mille in Italia.
La traiettoria è molto simile a quella britannica, anche se siamo qualche passo indietro. In Italia il 13% degli investitori retail utilizza già l’AI nelle proprie scelte, contro l’11% dell’anno precedente. A questi si aggiunge un 40% che dichiara di voler iniziare a utilizzarla. Sommando chi già lo fa e chi pensa di farlo, si arriva al 53%, contro una media globale del 58%.
Anche la distribuzione per età è molto simile. La disponibilità verso l’AI raggiunge il 65% tra i 18 e i 27 anni, il 57% tra i 28 e i 43 e il 56% nella fascia 44-60.
Più che una specifica resistenza italiana, sembra quindi esserci una differenza generazionale. E questo rende ragionevole aspettarsi che l’utilizzo aumenti progressivamente man mano che le fasce più giovani acquisiranno un peso maggiore tra gli investitori attivi.
Il ritardo italiano, in questo senso, può essere letto anche come una finestra temporale. Qualche anno, forse meno, per capire come accompagnare un fenomeno che difficilmente potrà essere fermato.
Bias cognitivi e automation bias: il rischio cambia forma
C’è poi un aspetto della trasformazione che riguarda direttamente il comportamento dell’investitore.
L’AI può essere uno strumento estremamente efficace per mitigare alcuni dei bias cognitivi che da sempre condizionano le decisioni finanziarie. L’avversione alle perdite che porta a vendere nel momento sbagliato, l’eccesso di fiducia nelle proprie capacità, l’effetto gregge che spinge a comprare quello che stanno comprando tutti. Un’analisi di scenario più fredda o un alert in tempo reale possono, almeno in teoria, ridurre la componente emotiva della decisione.
Ma nel momento in cui deleghiamo parte del ragionamento alla macchina compare un altro problema: l’automation bias, cioè la tendenza a considerare l’output automatico più affidabile di quanto realmente sia.
Ed è probabilmente un rischio ancora più subdolo. Se l’investitore smette di mettere in discussione una decisione perché arriva da un algoritmo, sostituisce l’errore emotivo con un errore di delega. Il secondo può essere persino più difficile da riconoscere, perché si presenta con l’apparenza dell’oggettività.
Un chatbot che sbaglia con grande sicurezza può essere più pericoloso di un consulente che ammette di avere un dubbio.
Cosa stanno facendo le istituzioni italiane
L’Italia, va riconosciuto, non è rimasta ferma. ESMA insieme a Consob ha pubblicato un factsheet dedicato proprio all’utilizzo degli strumenti di AI pubblicamente disponibili per orientarsi negli investimenti, invitando esplicitamente gli investitori a non affidarsi ciecamente alla tecnologia, a considerarla una delle diverse fonti disponibili e a verificare le informazioni ricevute.
Banca d’Italia ha invece promosso, insieme a MEF, Consob, Covip e Ivass, un progetto con l’OCSE per analizzare opportunità e rischi dell’intelligenza artificiale nei mercati finanziari italiani, con l’obiettivo dichiarato di favorirne l’adozione contenendone i rischi.
Sono iniziative necessarie, ma esiste un problema di velocità.
La regolamentazione e l’educazione finanziaria istituzionale si muovono inevitabilmente su cicli lunghi. L’adozione della tecnologia da parte degli utenti, invece, si muove ormai su cicli di mesi.
Il factsheet ESMA-Consob è uno strumento utile per chi decide di cercarlo. Ma l’investitore ventenne che apre ChatGPT alle undici di sera per capire se comprare un ETF probabilmente non lo cercherà mai.
Per questo il presidio non può stare soltanto a valle, nella sensibilizzazione. Deve entrare a monte, nel modo in cui gli strumenti vengono progettati e nel tipo di dati sui quali vengono costruiti.
La risposta passa dai dati, non da un altro chatbot
Ed è qui che il tema incrocia un ambito che seguo da vicino: gli investimenti in startup e imprese innovative.
Uno dei problemi dell’AI generalista applicata alla finanza rimane quello delle allucinazioni. Un modello linguistico general purpose produce risposte plausibili, che non significa necessariamente corrette. Se gli chiediamo un dato su una startup, un rendimento storico, una clausola di un term sheet o la performance di una campagna di equity crowdfunding, può restituire un’informazione inventata con la stessa sicurezza con cui ne restituisce una verificata.
Su un argomento di educazione finanziaria generale l’errore può anche avere conseguenze limitate. Su un asset illiquido, complesso e ad alto rischio come una startup, può significare orientare una decisione da migliaia di euro sulla base di un’informazione falsa.
Pensare che la soluzione sia impedire agli investitori di utilizzare l’AI è poco realistico. La utilizzeranno comunque. Il tema è costruire strumenti che partano da fondamenta diverse.
Un sistema AI ancorato a una base dati proprietaria, verificata e strutturata riduce radicalmente questo problema perché, quando deve rispondere a una domanda fattuale, non è costretto a indovinare. Recupera il dato. E soprattutto può mostrarne la provenienza.
Per gli investimenti in startup questo significa poter spiegare in linguaggio naturale strumenti complessi come convertibili, clausole di liquidazione o diluizione utilizzando dati reali di mercato. Significa poter mostrare tassi di successo e fallimento effettivamente osservati, rendimenti storici, tempi medi di exit e benchmark verificabili. E significa abbassare la barriera informativa che ancora tiene molti piccoli investitori lontani dalle imprese innovative, senza sostituire la complessità con la promessa di facili guadagni.
È probabilmente questo il terreno più interessante su cui lavorare nei prossimi anni. Non costruire l’ennesimo chatbot che parla di investimenti, ma costruire infrastrutture informative affidabili sulle quali l’AI possa lavorare.
L’Italia ha competenze finanziarie, un mercato del venture e del community capital che produce ormai una quantità significativa di dati e verticali tecnologici su cui costruire strumenti specializzati.
Il 13% degli investitori italiani che oggi utilizza l’AI diventerà inevitabilmente di più. La questione, quindi, non è convincerli a usarla o meno ma decidere cosa troveranno quando lo faranno.
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