La strategia AI di JPMorgan Chase sta offrendo rendimenti misurabili, ma a un costo umano. La banca non nasconde il fatto. Con 200.000 dipendenti che ora utilizzano quotidianamente la piattaforma proprietaria LLM Suite e vantaggi derivanti dall’intelligenza artificiale in crescita del 30-40% ogni anno, la più grande banca americana sta mettendo in atto quello che Derek Waldron, Chief Analytics Officer, definisce un piano per creare la prima “impresa completamente connessa all’intelligenza artificiale.”
Quale infrastruttura supporta questa trasformazione? Un budget tecnologico annuale di 18 miliardi di dollari, oltre 450 casi d’uso dell’intelligenza artificiale in produzione e una piattaforma che ha vinto il Gran Premio Innovazione dell’anno 2025 di American Banker. Ma la sincerità di JPMorgan riguardo allo spostamento della forza lavoro – si prevede che il personale operativo diminuirà di almeno il 10% – rivela la complessità dell’intelligenza artificiale aziendale al di là dei titoli promozionali.
Suite LLM: da zero a 200.000 utenti in otto mesi
Rilasciata nell’estate del 2024, LLM Suite ha raggiunto 200.000 utenti in otto mesi attraverso una strategia di opt-in che ha creato quella che Waldron descrive come “sana concorrenza, che guida l’adozione virale”.
Questo non lo è solo un chatbot: LLM Suite funziona come un “ecosistema completo” che collega l’intelligenza artificiale a dati, applicazioni e flussi di lavoro a livello aziendale. L’architettura indipendente dal modello integra modelli OpenAI e antropici, con aggiornamenti ogni otto settimane.
I banchieri d’investimento creano mazzi di cinque pagine in 30 secondi, un lavoro che in precedenza richiedeva ore agli analisti junior. Gli avvocati scansionano e generano contratti. I professionisti del credito estraggono istantaneamente le informazioni sulle convenzioni. Lo strumento per call center EVEE Intelligent Q&A ha migliorato i tempi di risoluzione attraverso risposte sensibili al contesto.
“Poco meno della metà dei dipendenti di JPMorgan utilizza gli strumenti di intelligenza artificiale ogni giorno”, Waldron detto McKinsey nell’ottobre 2025. “Le persone lo utilizzano in decine di migliaia di modi specifici per il loro lavoro”.
La strategia AI di JPMorgan Chase offre una crescita del ROI annuo del 30-40%.
JPMorgan monitora il ROI a livello di singola iniziativa, non a livello di vanity metrics a livello di piattaforma. Sin dall’inizio, i vantaggi attribuiti all’intelligenza artificiale sono cresciuti del 30-40% su base annua.
La strategia combina l’attenzione dall’alto verso il basso sugli ambiti trasformativi (credito, frode, marketing, operazioni) con la democratizzazione dal basso verso l’alto, consentendo ai dipendenti di innovare nelle famiglie professionali.
Kevin Buehler di McKinsey stima 700 miliardi di dollari di potenziali risparmi sui costi bancari a livello di settore. Ma gran parte verrà “contesa” ai clienti. Il rendimento del settore sul capitale tangibile potrebbe scendere da uno a due punti, mentre i pionieri dell’intelligenza artificiale potrebbero vedere incrementi di quattro punti rispetto a coloro che si muovono lentamente.
Waldron riconosce che gli incrementi di produttività non si traducono automaticamente in riduzioni dei costi. “Un’ora risparmiata qui e tre ore là possono aumentare la produttività individuale, ma nei processi end-to-end questi tagli spesso non fanno altro che spostare i colli di bottiglia”.
Il personale operativo diminuirà del 10% poiché gli agenti IA assumono compiti complessi
Il capo del settore consumer banking di JPMorgan ha annunciato che il personale operativo diminuirà almeno del 10% poiché la banca implementerà l'”intelligenza artificiale” – sistemi autonomi che gestiscono attività in più fasi.
La banca sta costruendo agenti IA che eseguono azioni a cascata in modo indipendente. Waldron lo ha dimostrato CNBC come il sistema crea presentazioni di investment banking in 30 secondi e redige note riservate di fusioni e acquisizioni.
L’intelligenza artificiale favorisce i ruoli rivolti al cliente: banchieri privati, trader, banchieri di investimento. A rischio: personale operativo che gestisce la configurazione del conto, il rilevamento delle frodi e la liquidazione delle transazioni.
Stanno emergendo nuove categorie di lavoro: “ingegneri del contesto” che garantiscono che i sistemi di intelligenza artificiale dispongano di informazioni adeguate, specialisti di gestione della conoscenza e ingegneri software qualificati che costruiscono sistemi ad agenti.
I ricercatori di Stanford che hanno analizzato i dati ADP hanno scoperto che i lavoratori a inizio carriera (di età compresa tra 22 e 25 anni) in occupazioni esposte all’intelligenza artificiale hanno registrato un calo occupazionale del 6% dalla fine del 2022 a luglio 2025.
Shadow IT, fiducia e il problema del “value gap”.
La trasparenza di JPMorgan si estende al riconoscimento dei rischi di esecuzione significativi.
Senza strumenti di livello aziendale, i dipendenti potrebbero utilizzare l’intelligenza artificiale di livello consumer, esponendo dati sensibili. JPMorgan ha costruito un sistema interno per la sicurezza e il controllo.
Quando l’intelligenza artificiale funziona correttamente nell’85-95% delle volte, i revisori umani potrebbero smettere di controllare attentamente. Il tasso di errore aumenta su larga scala.
“Quando un sistema ad agenti esegue una serie di analisi a cascata in modo indipendente per un lungo periodo, solleva interrogativi su come gli esseri umani possano fidarsi di ciò”, ha detto Waldron a McKinsey.
Molte aziende si trovano ad affrontare l’“inferno della prova di concetto”: numerosi progetti pilota che non raggiungono mai la produzione perché sottovalutano la complessità dell’integrazione.
“C’è un divario di valore tra ciò di cui è capace la tecnologia e la capacità di catturarlo pienamente in un’impresa”, ha detto Waldron CNBC. Anche con 18 miliardi di dollari, la piena realizzazione richiede anni.
Il playbook di JPMorgan: cosa possono imparare le imprese
L’approccio di JPMorgan offre principi replicabili nonostante i vantaggi di scala.
Democratizzare l’accesso ma non imporre nulla: la strategia opt-in ha creato un’adozione virale. Costruire innanzitutto per la sicurezza, in particolare nei settori regolamentati. Implementare un’architettura indipendente dal modello per evitare vincoli al fornitore. Combina la trasformazione top-down con l’innovazione bottom-up.
Segmentazione della formazione in base al pubblico. Tieni traccia del ROI con disciplina a livello di iniziativa. Riconoscere la complessità e pianificare di conseguenza: JPMorgan ha impiegato più di due anni per creare la suite LLM.
Non tutte le imprese dispongono di 18 miliardi di dollari per la tecnologia o di 200.000 dipendenti. Ma i principi fondamentali – democratizzazione, architettura incentrata sulla sicurezza, evitare vincoli ai fornitori e disciplina finanziaria – si applicano a tutti i settori e su vasta scala.
Trasformazione con gli occhi ben aperti
La strategia AI di JPMorgan Chase rappresenta il caso di studio più trasparente dell’IA aziendale, completo di parametri di adozione leader del settore, crescita misurabile del ROI e riconoscimento inflessibile dello spostamento della forza lavoro.
I fattori di successo della banca sono chiari: massicci investimenti di capitale, infrastrutture indipendenti dal modello, accesso democratizzato abbinato alla disciplina finanziaria e scadenze realistiche. Ma la franchezza di Waldron riguardo alle sfide legate alla fiducia, al “divario di valore” tra capacità ed esecuzione e al viaggio pluriennale che ci aspetta suggeriscono che anche 18 miliardi di dollari e 200.000 dipendenti coinvolti non garantiscono una trasformazione senza soluzione di continuità.
Per le aziende che valutano le proprie strategie di intelligenza artificiale, la lezione di JPMorgan non è che la scala risolve tutto, ma che una valutazione onesta sia delle opportunità che dei rischi di esecuzione separa la vera trasformazione dalla costosa sperimentazione.
La domanda non è se la strategia di intelligenza artificiale di JPMorgan funzioni. La questione è se la riduzione del 10% della forza lavoro e la complessità che dura da anni rappresentano compromessi accettabili per una crescita annua dei benefici del 30-40% – e quante altre imprese possono permettersi di scoprirlo.
Nota del redattore: l’analisi si basa sull’intervista di McKinsey dell’ottobre 2025 con Derek Waldron e Kevin Buehler, sulla dimostrazione esclusiva della CNBC di settembre 2025 di LLM Suite, sulla copertura dell’Innovazione dell’anno di giugno 2025 di American Banker e sulla ricerca della Stanford University sugli effetti dell’intelligenza artificiale sull’occupazione.
Vedi anche: Walmart e Amazon guidano la trasformazione del commercio al dettaglio con l’intelligenza artificiale
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Fonte: www.artificialintelligence-news.com
