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Come funziona? Come può l'AI aumentare l'efficienza delle piattaforme XTB? Le possibilità sono molteplici.  Utilizzeremo l'IA per democratizzare l'accesso ai dati e personalizzare l'esperienza degli utenti. Un'interfaccia conversazionale più unificata per i materiali di formazione, le opzioni di configurazione della piattaforma e l'assistenza, insieme all'accesso all'analisi dei dati finanziari correnti, dovrebbe rendere gli utenti della piattaforma più efficienti nelle loro operazioni quotidiane. Quando si sarà in grado di fare di più senza lasciare la piattaforma XTB e di specificare le intenzioni in linguaggio naturale, le cose saranno fatte molto più velocemente. Ci stiamo muovendo verso un mondo in cui un report personalizzato e interattivo viene generato da dati freschi ogni volta che lo si chiede. Immaginate il vostro assistente personale che vi aiuta a distillare le informazioni disponibili sulla piattaforma.

Qual è il potenziale dell'IA per aumentare i profitti dei clienti di XTB? Un accesso più semplice alle conoscenze, unito a una migliore capacità di confrontare e visualizzare le informazioni chiave sugli strumenti finanziari, consentirà ai nostri clienti di prendere decisioni più rapide e accurate. Le analisi che prima richiedevano strumenti diversi e ore di ricerca saranno possibili in pochi minuti. Sarà più facile simulare gli scenari migliori e peggiori e prepararsi di conseguenza.  Anche se le decisioni di investimento rimarranno sempre nelle mani del cliente, le intuizioni derivanti da un'analisi dei dati quasi senza sforzo faciliteranno strategie di investimento più coerenti e redditizie.

Qual è il ruolo dei dipendenti di XTB nell'implementazione dell'IA? I dipendenti di XTB devono avere una mentalità aperta, ma anche essere vigili in questo periodo di rapido sviluppo della tecnologia AI. Una buona comunicazione sarà fondamentale per risolvere i potenziali problemi e mettere a punto la tecnologia AI per l'adozione di massa. Gran parte della mia missione consiste nel creare un hub di competenze AI all'interno dell'azienda, che faciliterà tale comunicazione e formazione.  Vogliamo dotare i dipendenti di XTB di un set di strumenti per l'implementazione e il supporto efficaci dell'IA nei prodotti XTB. Ovviamente, i data scientist lavoreranno a fianco dei team specifici dei prodotti per aiutarli a realizzare nuove funzionalità e supportarli durante il ciclo di vita del prodotto. Tuttavia, le tecnologie AI saranno parte integrante dei nostri flussi di lavoro a tal punto che, nel tempo, le competenze AI di base saranno considerate una capacità fondamentale dei dipendenti, simile ad esempio alle competenze di modifica dei fogli di calcolo.

È sicuro? Quali sono i rischi associati all'applicazione della tecnologia e quali sono le misure di sicurezza previste? Affrontiamo la mitigazione dei rischi da più punti di vista. Innanzitutto, consideriamo l'IA come una tecnologia complementare, utilizzata per consigliare gli esseri umani e migliorare la loro produttività. In ogni caso, spetterà a un attore umano (sia esso cliente o dipendente di XTB) analizzare le intuizioni fornite dall'IA e prendere una decisione finale. In questo modo, riduciamo al minimo il rischio di propagazione di potenziali errori dell'IA. Inoltre, le nostre soluzioni di IA saranno costantemente monitorate per verificare la deriva dei dati e le anomalie. Sapremo quando i dati e i cambiamenti ambientali iniziano a influenzare le prestazioni dell'IA, prima che siano visibili su larga scala. Allo stesso modo, per affrontare potenziali distorsioni nella nostra IA, analizzeremo i suoi dati di formazione per garantire una presenza sufficiente di tutte le categorie e i casi. Vale anche la pena di ricordare che una soluzione di IA pronta per la produzione di solito coinvolge più modelli, alcuni dei quali sono progettati per assegnare un punteggio alle risposte degli altri. Questo porta essenzialmente a un'IA in grado di autocorreggersi se alcuni dei suoi componenti falliscono. Allo stesso tempo, nel nostro lavoro utilizziamo tecnologie di IA all'avanguardia di giganti come Microsoft, Google e OpenAI, quindi utilizziamo tutte le misure di sicurezza integrate nella loro tecnologia. Prestiamo inoltre la massima attenzione alla sicurezza dei dati, assicurandone l'anonimizzazione e la crittografia e garantendo che nessun dato venga utilizzato da terzi per addestrare modelli di IA. Per garantire che i nostri sistemi di IA forniscano intuizioni fondate sulla realtà, consideriamo la spiegabilità come un requisito. I nostri sistemi di IA forniscono i riferimenti ai dati di partenza e le fasi del ragionamento, in modo che l'utente possa comprendere la logica alla base di una previsione dell'IA.

Tutte le misure di mitigazione citate sono necessarie, perché bisogna ricordare che tutti i modelli di IA sono buoni quanto i dati utilizzati per il loro addestramento. L'IA può essere soggetta all'allucinazione di informazioni errate, a previsioni distorte e a reazioni imprevedibili ai cosiddetti dati fuori distribuzione. Quando si trova di fronte a una situazione sconosciuta, l'IA può dare suggerimenti insensati all'utente. Inoltre, ciò che funziona bene oggi potrebbe non funzionare allo stesso modo tra qualche mese, a causa dei modelli stagionali e dei cambiamenti ambientali (sociologici ed economici). È importante aggiungere che l'inferenza di modelli di intelligenza artificiale all'avanguardia è molto complessa dal punto di vista tecnico, per cui occorre garantirne la disponibilità in presenza di un elevato carico di utenti e di possibili ricadute.

Come può questo nuovo team aiutare a gestire il rischio per ogni cliente? Tra le altre cose, il nuovo team svilupperà processi di monitoraggio continuo automatizzati e infrastrutture di analisi dei dati per facilitare le misure di mitigazione del rischio sopra menzionate. Inoltre, il team lavorerà sull'utilizzo di informazioni fattuali provenienti da database e intuizioni umane per fornire informazioni sul contesto ai modelli generativi di intelligenza artificiale, in modo che le loro risposte siano fondate sui fatti.

Quali sono i prossimi passi? A quali prodotti e servizi verrà applicata l'IA? Con il tempo l'IA entrerà a far parte di quasi tutti i prodotti e servizi, sia come tecnologia rivolta al cliente sia come parte della nostra infrastruttura di supporto. Tuttavia, le prime applicazioni di IA saranno collegate più che altro ai flussi di lavoro interni. Inizialmente, l'utente finale sperimenterà i risultati di queste implementazioni dell'IA indirettamente, ad esempio attraverso una migliore e più personalizzata copertura delle notizie sulla piattaforma. In seguito, il modo in cui gli utenti interagiranno con i prodotti e i servizi cambierà, grazie alla possibilità di creare nuove esperienze d'uso conversazionali.

L'implementazione dell'IA può portare alla creazione di nuovi prodotti? Sicuramente sì. Uno dei nostri obiettivi è innovare e prototipare nuovi prodotti. Tuttavia, non stiamo cercando di forzarli. È importante notare che, sebbene l'IA sia un argomento molto attuale, ciò che i clienti vogliono è un ottimo prodotto. L'IA può aiutare in questo senso, ma aggiungere IA ovunque senza assicurarsi che migliori l'esperienza è un vicolo cieco.  Mi aspetto che le idee e le opportunità per nuovi prodotti nascano naturalmente come conseguenza della formazione sull'IA in tutti i nostri team e delle prossime implementazioni dell'IA nei prodotti attuali. Credo che alcune delle nostre nuove capacità tecniche porteranno alla nascita di nuovi prodotti, impossibili da realizzare fino a pochi anni fa.

Quando possiamo aspettarci l'implementazione in XTB? Le prime funzionalità che utilizzano l'intelligenza artificiale potrebbero essere inserite nei nostri prodotti già nel corso del prossimo anno. Il ritmo di integrazione accelererà una volta integrate le prime soluzioni. È di estrema importanza per noi che le necessarie misure di regolamentazione e sicurezza siano implementate e testate a fondo. L'implementazione sarà diversa da broker a broker? Se sì, quali sono le differenze probabili? Qual è l'obiettivo finale, che aspetto ha il broker perfetto potenziato dall'intelligenza artificiale? Può condividere alcuni esempi concreti di come l'IA può semplificare il trading e la raccolta di informazioni?

Credo che i broker affronteranno l'integrazione dell'IA in modo diverso, a seconda del pubblico a cui si rivolgono. Una delle differenze principali sarà il modo in cui i dati e gli approfondimenti verranno presentati al cliente. In XTB ci impegneremo a non sovraffollare la piattaforma e a creare un'esperienza utente coerente ed efficace. A mio avviso, l'integrazione dell'intelligenza artificiale basata su casi d'uso contribuirà a creare un'esperienza simile a quella di un assistente umano presente accanto al cliente per tutto il tempo, senza i costi proibitivi del coinvolgimento dell'assistente umano.

In una futura piattaforma di trading guidata dall'intelligenza artificiale, si potrebbe chiedere: "Trova tutti gli ETF con società energetiche nella loro allocazione con una valutazione simile alla mia società preferita".  Come risposta a questa domanda, all'utente verrebbe fornito un elenco di ETF appropriati e grafici che illustrano le loro allocazioni. La società energetica preferita verrà automaticamente dedotta insieme al fatto che il cliente forse è anche interessato a sapere quali di questi ETF accumulano dividendi. Il tutto senza lasciare la piattaforma e con una spiegazione di come l'intelligenza artificiale ha ottenuto i risultati presentati. Questa interfaccia conversazionale fornirà un modo efficace per restringere i criteri di analisi in base al cliente specifico. XTB, con la sua conoscenza unica del portafoglio del cliente e delle richieste di analisi passate, è in una buona posizione per fornire tali risultati senza che il cliente ripeta i criteri. Tuttavia, lo scenario futuristico descritto non sarà raggiunto in un'unica fase. Ci sarà un'evoluzione graduale e un progressivo miglioramento delle caratteristiche della piattaforma.

Il broker perfetto, potenziato dall'intelligenza artificiale, non è invadente e fornisce un'esperienza progressiva. Può essere un amico dell'intelligenza artificiale, con il quale si possono scambiare rapidamente le idee, ma solo se si sceglie di farlo.