La ricerca presentata ieri 3 novembre dal Forum per la Finanza Sostenibile, e realizzata con il supporto di Cassa Depositi e Prestiti, evidenzia plus e minus dell'intelligenza artificiale per il sistema finanziario. Dall'impatto dei data center alla governance degli algoritmi, emerge la necessità di mettere a sistema innovazione, responsabilità e sostenibilità.

L'intelligenza artificiale ha impatti bivalenti: se da una parte può accelerare la transizione verso un'economia più sostenibile, dall’altra può anche amplificare consumi energetici, disuguaglianze e rischi sistemici. È questo il principale messaggio emerso dall'evento organizzato oggi e che ha avuto come focus la ricerca dedicata al rapporto tra intelligenza artificiale, criteri ESG e mondo della finanza.

L'analisi mette in luce come l'IA stia rapidamente diventando un elemento strategico per il settore finanziario, offrendo nuove opportunità nell'analisi dei dati, nella gestione dei rischi e nella valutazione degli investimenti sostenibili. Nel contempo, il documento invita a superare l'entusiasmo tecnologico e a considerare con attenzione gli impatti ambientali, sociali e di governance associati alla sua diffusione.

Dal punto di vista economico, l'intelligenza artificiale sta già producendo benefici concreti in attività come il supporto alla clientela, l'automazione documentale e l'analisi finanziaria. Nonostante ciò, secondo la ricerca, gli effetti macroeconomici complessivi restano ancora limitati rispetto agli ingenti investimenti che stanno alimentando il settore. Un ulteriore elemento di attenzione riguarda la concentrazione del potere tecnologico nelle mani di pochi grandi operatori globali, con possibili implicazioni per la concorrenza e la resilienza dei mercati.

Da un punto di vista ambientale,  la crescita dei data center necessari per alimentare lo sviluppo dell'IA comporta infatti un aumento significativo dei consumi di energia, acqua e suolo. Oggi tali infrastrutture rappresentano una quota sempre più rilevante della domanda energetica globale e la loro espansione richiederà investimenti importanti in efficienza energetica e fonti rinnovabili.

Non mancano infine le criticità sul piano sociale. Se da un lato l'IA può contribuire ad aumentare la produttività e migliorare l'accesso a servizi avanzati, dall'altro pone interrogativi sull'evoluzione delle competenze professionali, sulle opportunità occupazionali per i profili più giovani e sul rischio di bias algoritmici. La ricerca richiama inoltre l'attenzione sulla necessità di garantire trasparenza lungo l'intera filiera dell'intelligenza artificiale, comprese le attività meno visibili legate all'addestramento dei sistemi.

Un capitolo centrale riguarda la governance. L'entrata in vigore dell'AI Act europeo rappresenta un passaggio significativo verso un utilizzo più responsabile della tecnologia, introducendo obblighi di trasparenza e requisiti di sicurezza per le applicazioni a maggiore rischio. In questo contesto, la capacità delle organizzazioni di governare l'IA in modo efficace è destinata a diventare un indicatore sempre più rilevante della qualità della governance aziendale.

La conclusione della ricerca è chiara: l'intelligenza artificiale non è sostenibile per definizione. Perché il suo potenziale si traduca in benefici economici, sociali e ambientali sarà necessario orientarne lo sviluppo attraverso regole, investimenti responsabili e una costante supervisione umana. Una sfida nella quale la finanza sostenibile può giocare un ruolo decisivo, indirizzando capitali e innovazione verso modelli di crescita realmente compatibili con gli obiettivi dello sviluppo sostenibile.

 Quindi ci chiediamo, cosa possono fare gli operatori finanziari sostenibili?

1. Considerare che la responsabilità ultima nell’adozione dell’AI risiede negli organi di amministrazione e di governance;
2. Rafforzare la due diligence lungo la catena del valore;
3. Analizzare gli aspetti inerenti la governance dell’AI in particolare le policy dedicate, trasparenza, prevenzione dei bias discriminatori, formazione dei CdA;
4. Privilegiare processi di efficientamento con alimentazione proveniente da energie da fonti rinnovabili per i data center e prevenire effetti negativi sulla biodiversità dei territori coinvolti al fine di garantire una sostenibilità sociale delle comunità locali;
5. Prestare attenzione al possibile effetto greenwashing verificando la comunicazione adottata dai singoli attori di filiera;
6. Promuovere programmi di formazione al prompting che permettano di ridurre un utilizzo pervasivo dell’AI;
7. Considerare le implicazioni della parità di genere insite nei processi di transizione digitale;
8. Contribuire a mitigare i rischi connessi all’integrazione dell’AI in ambito militare.