IA e finanza sostenibile

Fino a qualche tempo fa, parlare di IA sembrava roba da film di fantascienza, o da laboratori accademici. Oggi, invece, la troviamo dappertutto: nei motori di ricerca, nelle app di traduzione, nei suggerimenti degli e-commerce… e persino nella finanza.

Sì, anche lì. E non solo per aiutare banche e gestori a “fare meglio i conti”, ma per qualcosa di ben più ambizioso: valutare la sostenibilità degli investimenti. L’AI, in questo nuovo ruolo, promette di aiutarci a capire quali aziende sono davvero responsabili, quali portafogli meritano l’etichetta ESG e dove conviene orientare i nostri risparmi per generare un impatto positivo.

Tutto molto affascinante. Ma anche delicato.

Cosa può fare davvero l’AI nel mondo ESG

Immagina una macchina in grado di leggere, ogni giorno, migliaia di report aziendali, articoli di giornale, segnalazioni di ONG, comunicati stampa. Di mettere insieme dati ambientali, comportamenti aziendali, notizie sulle filiere produttive e segnalazioni di violazioni sociali. E poi, con una rapidità che nessun analista umano potrebbe mai eguagliare, restituire un giudizio, un punteggio, una raccomandazione.

Ecco, questa è una delle promesse dell’Intelligenza Artificiale nel campo della finanza sostenibile. Non solo analizzare ciò che le aziende dicono di sé, ma incrociare quelle informazioni con il mondo reale. Trovare incoerenze. Segnalare anomalie. E far emergere, magari, chi agisce in modo virtuoso ma comunica poco.

In teoria, tutto questo può aiutare un gestore, o anche un consulente finanziario, a costruire portafogli più coerenti con i valori ambientali e sociali. Meno soggetti alla moda del momento, più solidi e trasparenti nel tempo.

Il lato oscuro dell’automazione

Tuttavia, come ogni tecnologia, anche l’AI ha i suoi limiti. Il primo è che non ragiona, semplicemente calcola. Fa ciò per cui è stata programmata, e soprattutto lavora sui dati che riceve.

E qui sta il problema: il mondo ESG è ancora pieno di zone grigie. Gli standard sono tanti, le metriche variabili, i report spesso autoreferenziali. Se dai in pasto a un algoritmo dati distorti, lui non se ne accorge: li macina, li ordina, e li restituisce impacchettati in punteggi apparentemente oggettivi. Ma quell’oggettività, in realtà, è fragile.

Succede allora che aziende molto brave a raccontarsi sostenibili vengano premiate, mentre altre, magari più virtuose nei fatti, ma meno “digitalmente seducenti”, restino indietro. L’AI, insomma, rischia di replicare i pregiudizi del sistema, anziché correggerli.

Sintesi sì, coscienza no

La verità è che un algoritmo può analizzare i numeri, ma non cogliere il contesto. Può classificare, ma non giudicare. Non ha intuizione, né senso critico.

Se un’azienda installa pannelli solari su un magazzino ma sfrutta il lavoro precario lungo la filiera, un sistema automatico potrebbe premiarla per il suo “impatto ambientale positivo” e segnalare solo marginalmente le criticità sociali. Ma è davvero questo ciò che intendiamo per sostenibilità?

Il compito di interpretare, di fare domande, di decidere se un investimento è coerente con i propri valori — quello resta nelle mani umane. E meno male.

Non delegare troppo

Il vero pericolo, oggi, non è che l’Intelligenza Artificiale commetta errori. È che noi smettiamo di porci domande, perché tanto “ci pensa l’algoritmo”.

In un contesto dove il greenwashing è già un rischio concreto, delegare in modo acritico potrebbe portarci dritti verso una nuova forma di autoinganno: il greenwhispering. Tutto sembra sostenibile, tutto è ottimizzato, tutto è misurabile. Ma poi, quando guardi bene, scopri che dietro la facciata algoritmica c’è ben poco cambiamento reale.