Web stava diventando mainstream alla superb degli anni ’90, ma Miro Mitev esplorava a testa bassa qualcosa che non sarebbe diventato popolare per decenni: l’intelligenza artificiale.
Ora asset supervisor, Mitev è stato uno dei primi advert adottare l’intelligenza artificiale in finanza dopo aver scoperto le capacità delle reti neurali nel 1997 mentre studiava all’Università di Economia e Commercio di Vienna.
Ha detto alla CNBC di aver visto il potenziale delle reti neurali per le previsioni finanziarie. “Mi sono innamorato di questo tipo di possibilità”, ha detto.
Mitev ha trascorso i suoi 25 anni di carriera facendo previsioni per banche e aziende tecnologiche come Siemens. Ha fondato SmartWealth Asset Administration, le cui decisioni sono prese interamente da una rete di sistemi di intelligenza artificiale. Il suo ultimo fondo, IVAC, punta a 2 miliardi di dollari di asset in gestione e ha un obiettivo di rendimento annualizzato del 14-15%.
Nonostante nessun coinvolgimento umano nelle decisioni dell’IA, Mitev ha affermato che “gli esseri umani sono la parte più importante dell’equazione” poiché sono loro che selezionano i dati di addestramento, inseriscono le variabili, costruiscono i parametri e modificano costantemente il modello.
Una volta creato un modello, “è molto pericoloso iniziare a intervenire”, ha detto Mitev. In effetti, fidarsi del modello è la sua regola d’oro, ha aggiunto.
Invece, gli esseri umani dovrebbero garantire che non vi siano errori nei dati o nei calcoli e introdurre nuovi dati in modo che il modello sia aggiornato.
“La cosa peggiore è annullare i risultati, e questo è ciò che accade molto spesso”, ha detto Mitev, aggiungendo che le persone “all’inizio non si fidano” dell’intelligenza artificiale. “Anche se noi, come esseri umani, non vediamo il risultato adesso, se guardiamo indietro dopo due, tre mesi, diciamo: ‘Oh, in realtà, ci sbagliavamo’”, ha aggiunto.
Le forze che guidano il mercato – ottimismo, pessimismo, speculazione – sono molto umane. Anche la Banca Centrale Europea ha avvertito che l’attuale corsa al rialzo dell’IA potrebbe essere guidata non da un’analisi tecnica dettagliata ma dalla paura di perdere qualcosa.
Mitev ha affermato che eliminare l’emozione dall’investimento porta a risultati migliori; SmartWealth Asset Administration ha registrato guadagni del 407,63% in un periodo di 10 anni fino al 1° novembre 2025, rispetto a un benchmark di settore del 145,34% nello stesso periodo, secondo un grafico condiviso da un rappresentante dell’azienda con CNBC.
“Non è possibile” sapere cosa accadrà tra un anno, ha detto Mitev, ma con il suo modello può vedere fino a un mese in anticipo. “Valutare queste informazioni e prendere decisioni informate basate su di esse dimostra costantemente di fornire risultati migliori rispetto all’uomo.”
Il monitoraggio costante e l’introduzione di nuovi dati sono punti importanti, dato che i sistemi di intelligenza artificiale fanno “allucinazioni”: generano false informazioni. Mitev ha affermato che gli errori dei modelli sono dovuti a “overfitting”, problemi di dati o specifiche errate del modello.
L’overfitting è il caso in cui l’algoritmo presta troppa attenzione a quello che Mitev chiamava “rumore”. Ha detto che si tratta di dati “che non sono significativi” perché non rivelano una vera relazione di causa-effetto con la efficiency delle azioni.
Una progettazione rigorosa, una validazione e un take a look at in ambiente reside servono come antidoto a tutto ciò, ha aggiunto Mitev. Ciò significa che, sebbene la sua strategia sui fondi sia eseguita interamente da una serie di algoritmi, gli esseri umani svolgono ancora un ruolo cruciale nel garantirne l’efficacia.
“In realtà è un processo che si evolve nel corso degli anni… e questo è il motivo per cui lo sviluppo interno di questo tipo di tecnologie è molto importante”, ha aggiunto, soprattutto per chiunque cerchi di differenziare il proprio gioco con l’IA.
