All’interno delle grandi banche, l’intelligenza artificiale è passata a una categoria un tempo riservata ai sistemi di pagamento, ai data center e ai principali controlli del rischio. Presso JPMorgan Chase, l’intelligenza artificiale è considerata un’infrastruttura che la banca ritiene di non potersi permettere di trascurare.
Questa posizione è emersa chiaramente nei recenti commenti del CEO Jamie Dimon, che ha difeso l’aumento del budget tecnologico della banca e ha avvertito che le istituzioni che restano indietro nell’intelligenza artificiale rischiano di perdere terreno rispetto alla concorrenza. La questione non riguardava la sostituzione delle persone, ma il mantenimento della funzionalità in un settore in cui velocità, scalabilità e disciplina dei costi contano ogni giorno.
JPMorgan investe molto nella tecnologia da anni, ma l’intelligenza artificiale ha cambiato il tono di tale spesa. Ciò che una volta rientrava nei progetti di innovazione, ora rientra nei costi operativi di base della banca. Ciò include strumenti di intelligenza artificiale interni che supportano la ricerca, la stesura di documenti, le revisioni interne e altre attività di routine dell’organizzazione.
Dalla sperimentazione alle infrastrutture
Il cambiamento nel linguaggio riflette un cambiamento più profondo nel modo in cui la banca vede il rischio. L’intelligenza artificiale è considerata parte dei sistemi necessari per tenere il passo con i concorrenti che stanno automatizzando il lavoro interno.
Invece di incoraggiare i lavoratori a fare affidamento su sistemi di intelligenza artificiale pubblici, JPMorgan si è concentrata sulla costruzione e sulla gestione delle proprie piattaforme interne. Tale decisione riflette preoccupazioni di lunga data nel settore bancario in merito all’esposizione dei dati, alla riservatezza dei clienti e al monitoraggio normativo.
Le banche operano in un ambiente in cui gli errori comportano costi elevati. Qualsiasi sistema che tocca dati sensibili o influenza le scelte deve essere verificabile e spiegabile. Gli strumenti pubblici di intelligenza artificiale, addestrati su set di dati e aggiornati frequentemente, rendono tutto ciò difficile. I sistemi interni danno a JPMorgan un maggiore controllo, anche se richiedono più tempo per essere implementati.
L’approccio riduce anche il potenziale di una “IA ombra” incontrollata, in cui i dipendenti utilizzano strumenti non approvati per accelerare il lavoro. Sebbene tali strumenti possano migliorare la produttività, creano lacune nella supervisione che le autorità di regolamentazione tendono a notare rapidamente.
Un approccio cauto al cambiamento della forza lavoro
JPMorgan è stata attenta nel modo in cui parla dell’impatto dell’intelligenza artificiale sull’occupazione. La banca ha evitato di affermare che l’intelligenza artificiale ridurrà drasticamente l’organico. Presenta invece l’intelligenza artificiale come un modo per ridurre il lavoro manuale e migliorare la coerenza.
Le attività che una volta richiedevano più cicli di revisione ora possono essere completate più velocemente, lasciando ai dipendenti la responsabilità del giudizio finale. Il quadro posiziona l’intelligenza artificiale come supporto e non come sostituzione, il che è importante in un settore sensibile alla reazione politica e normativa.
Le dimensioni dell’organizzazione rendono questo approccio pratico. JPMorgan impiega centinaia di migliaia di persone in tutto il mondo. Anche piccoli miglioramenti in termini di efficienza, applicati su vasta scala, possono tradursi in significativi risparmi sui costi nel tempo.
L’investimento iniziale richiesto per costruire e mantenere i sistemi di intelligenza artificiale interni è sostanziale. Dimon riconosce che la spesa tecnologica può avere un impatto sulle prestazioni a breve termine, soprattutto quando le condizioni di mercato sono incerte.
La sua risposta è che tagliare ora la tecnologia potrebbe migliorare i margini nel breve termine, ma rischia di indebolire la posizione della banca in seguito. In questo senso, la spesa per l’intelligenza artificiale è trattata come una forma di assicurazione contro il rimanere indietro.
JPMorgan, AI e il rischio di restare indietro rispetto ai rivali
La posizione di JPMorgan riflette la pressione nel settore bancario. I rivali stanno investendo nell’intelligenza artificiale per accelerare il rilevamento delle frodi, semplificare il lavoro di conformità e migliorare il reporting interno. Man mano che questi strumenti diventano più comuni, le aspettative aumentano.
Le autorità di regolamentazione possono presumere che le banche abbiano accesso a sistemi di monitoraggio avanzati. I clienti possono aspettarsi risposte più rapide e meno errori. In tale ambiente, rallentare l’intelligenza artificiale può sembrare meno una cautela e più una cattiva gestione.
JPMorgan non ha suggerito che l’intelligenza artificiale risolverà le sfide strutturali o eliminerà i rischi. Molti progetti di intelligenza artificiale faticano ad andare oltre gli usi ristretti e la loro integrazione in sistemi complessi rimane difficile.
Il lavoro più difficile sta nella governance. Decidere quali team possono utilizzare l’intelligenza artificiale, a quali condizioni e con quale supervisione richiede regole chiare. Gli errori necessitano di percorsi di escalation definiti. La responsabilità deve essere assegnata quando i sistemi producono risultati difettosi.
Nelle grandi imprese, l’adozione dell’intelligenza artificiale non è limitata dall’accesso ai modelli o dalla potenza di calcolo, ma vincolata da processi, policy e fiducia.
Per altre aziende utenti finali, l’approccio di JPMorgan offre un utile punto di riferimento. L’intelligenza artificiale viene trattata come parte del meccanismo che mantiene in funzione l’organizzazione.
Ciò non garantisce il successo. Potrebbero essere necessari anni prima che i rendimenti vengano visualizzati e alcuni investimenti non verranno ripagati. Ma la posizione della banca è che il rischio maggiore risiede nel fare troppo poco, non troppo.
(Foto di IKEKUWU MONTAGNA GIULIO)
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
