1. Trasformazione digitale e crisi dei modelli tradizionali di consulenza.
La digitalizzazione dei mercati ha innescato un processo di riconfigurazione dell’attività di consulenza, incidendo in modo significativo non solo sulle modalità di erogazione del servizio, ma anche sugli assetti organizzativi degli intermediari. L’introduzione di strumenti di AI e di analisi predittiva ha favorito la diffusione di modelli di consulenza automatizzata, come i sistemi di robo-advice – che adottano una vigilanza di tipo forward-looking1 – valorizzati per la loro capacità di standardizzare i processi decisionali e di ridurre i costi operativi, nonché di colmare il c.d. “advice gap”, realizzando maggiore inclusione finanziaria, ovvero
ricomprendendo anche gli investitori cc.dd. “underserved”2.
Tali modelli, tuttavia, hanno mostrato alcuni limiti nel cogliere le componenti qualitative e relazionali delle scelte di investimento3, mettendo in luce l’esigenza di personalizzazione e di una dimensione fiduciaria nel rapporto con il cliente, specie rispetto a preferenze complesse, non pienamente suscettibili di formalizzazione algoritmica. È in tale cornice evolutiva che si colloca la consulenza finanziaria ibrida, quale modello organizzativo fondato sulla sinergia tra consulente e sistemi algoritmici, idoneo a coniugare la razionalità computazionale4 con la capacità interpretativa propria del fattore umano: ne derivano miglioramenti della pianificazione e del monitoraggio del portafoglio, una riduzione dei costi, nonché una maggiore personalizzazione delle strategie in funzione degli obiettivi del cliente.
2. Consulenza ESG e ridefinizione dell’obbligo di adeguatezza.
La rilevanza della consulenza finanziaria ibrida si accentua in modo significativo all’interno della sostenibilità, ove la dimensione strettamente economica dell’investimento si intreccia con quella assiologica e valoriale. Ebbene, le modifiche al Regolamento delegato (UE) 2017/565, apportate dal Regolamento delegato (UE) 2021/1253, hanno previsto l’inserimento delle “preferenze di sostenibilità” 5 determinando una sensibile espansione del perimetro applicativo dell’obbligo di adeguatezza, come evincibile dalla nuova formulazione degli artt. 167 e 171 Reg. Consob n. 20307/2018.
Assumendo la definizione di “investimento sostenibile” contenuta nel Reg. (UE) 2019/2088, a ciascun investitore è chiesto di esprimere le proprie preferenze con riferimento a prodotti finanziari con obiettivo di investimento sostenibile6 ai sensi dell’art. 9, prodotti che promuovono caratteristiche ambientali o sociali ai sensi dell’art. 8 del medesimo Regolamento, nonché prodotti privi di connotazione ESG ai sensi dell’art. 6. Pertanto, la valutazione di adeguatezza, in qualità di giudizio regolatorio tipizzato, non può più essere ricondotta a un mero parametro tecnico volto alla verifica della compatibilità tra profilo del cliente – in termini di rischio, situazione finanziaria e obiettivi di investimento – e le caratteristiche del prodotto proposto, ma si arricchisce di una più complessa e pregnante connotazione assiologica, imponendo agli intermediari di accertare la coerenza dell’investimento rispetto agli obiettivi ambientali e sociali perseguiti dal cliente.
Ne discende una trasformazione qualitativa e funzionale dell’attività consulenziale, che si configura come un processo decisionale multilivello, nel quale gli intermediari sono chiamati a fornire una rappresentazione trasparente e verificabile dei fattori di sostenibilità, assunti quali parametri nelprocesso di selezione degli strumenti raccomandati, specie rispetto al matching con le preferenze del cliente. Nell’ambito della consulenza ibrida, funzionale a consentire una più accurata rilevazione delle preferenze del cliente e una più consapevole selezione dei prodotti, si inserisce il c.d. “robo-for- advisor”, ossia sistemi di intelligenza artificiale che vengono utilizzati dal consulente a supporto dell’attività per la selezione di prodotti, nella costruzione di portafogli personalizzati, nonché nelle
attività di risk management e analisi quantitativa7, senza che ciò comporti una delega sostanziale della funzione valutativa, la quale permane in capo all’intermediario, ma secondo una logica di complementarità funzionale.
3. La funzione correttiva dei bias cognitivi.
La crescente complessità assiologica e informativa dell’attività consulenziale impone di interrogarsi sui limiti strutturali del modello tradizionale.
È fuor di dubbio che l’assunto della piena razionalità degli operatori, posto a fondamento della teoria classica, risulta ormai superato alla luce degli approdi della finanza comportamentale, che ha evidenziato come le decisioni di investimento siano condizionate da bias ed euristiche – quali l’overconfidence, l’herding o il framing – che incidono sulla percezione del rischio e sulla valutazione delle caratteristiche dei prodotti finanziari, con particolare intensità nel settore degli investimenti sostenibili, connotato da elevata complessità informativa8.
Gli Orientamenti ESMA dell’aprile 2023, su alcuni aspetti dei requisiti di adeguatezza della MiFID II, evidenziano come l’adozione della consulenza automatizzata possa acuire il rischio di sopravvalutazione da parte dei clienti, più propensi a eccedere nella descrizione delle proprie conoscenze e competenze – c.d. “too fast click decision” – nel caso in cui le informazioni siano fornite attraverso un sistema automatizzato o semiautomatizzato. Del pari, una criticità analoga può emergere con riferimento ai cc.dd. soggetti underserved, astrattamente meno esperti e più facilmente indotti ad assumere rischi eccessivi a causa di un eccesso di confidenza nei propri mezzi e, al contempo, dell’assenza di un confronto con un consulente umano professionale.
Ebbene, l’impiego di sistemi algoritmici può assumere la natura di strumento di razionalizzazione del processo decisionale, idoneo a ridurre l’incidenza delle componenti emotive e a garantire una maggiore coerenza logico-formale nella selezione degli investimenti, nonché una più ampia capacità di elaborazione e integrazione dei dati rilevanti, verificandone la veridicità e la congruenza. Occorre tuttavia chiarire che l’adozione di un modello ibrido non implica, di per sé, l’eliminazione dei bias, ma, più realisticamente, una riduzione del loro impatto; difatti, i sistemi algoritmici possono incorporare errori derivanti dalla qualità dei dati, dalle metriche utilizzate e dai criteri di progettazione del modello.
4. Rischio di greenwashing e selezione degli investimenti: il ruolo della consulenza ibrida.
Il rischio di greenwashing si pone quale una delle principali fragilità sistemiche della consulenza finanziaria, alimentata dalla crescente domanda di prodotti sostenibili e dalla conseguente proliferazione di pratiche di sovra-rappresentazione delle caratteristiche ambientali degli investimenti. In tale contesto l’ESMA, in una recente comunicazione tematica sulle “sustainability-related claims”, ha richiamato il rispetto del principio “fair, clear and not misleading”, individuando quattro principi non negoziabili affinché i claim green non risultino fuorvianti: accuratezza, accessibilità, comprovabilità, aggiornamento. Al contempo, il D.lgs. 20 febbraio 2026, n. 30, di recepimento della Direttiva 2024/825/UE, ha introdotto il divieto di asserzioni ambientali generiche e non provate, assoggettando ogni dichiarazione di sostenibilità a una specifica prova scientifica9. Ebbene, la consulenza finanziaria ibrida si rivela strutturalmente idonea ad assolvere una funzione di contenimento e razionalizzazione del rischio, potendo individuare tempestivamente le pratiche di autorappresentazione riconducibili ai fenomeni di greenwashing: le elevate potenzialità di calcolo proprie dei modelli algoritmici consentono, infatti, di analizzare e verificare, in tempi contenuti, l’ampia mole di dati provenienti dalle rendicontazioni di sostenibilità10, contribuendo a rafforzare la qualità informativa, a ridurre le asimmetrie e ad incrementare il grado di verificabilità delle scelte di investimento.
Ciò nondimeno, il lavoro analitico della macchina deve essere necessariamente integrato da un’effettiva supervisione umana, specie del consulente finanziario, nel suo ruolo cruciale di intermediario tra imprese, prodotti finanziari e clienti-investitori: l’intermediario, pur esternalizzando il calcolo, non può esimersi dall’onere di verificarne la validità, dovendosi confinare la decisione algoritmica al ruolo di strumento di supporto, a fronte di una “riserva di umanità” che ne assicuri la correttezza11.
La consulenza ibrida si rivela, pertanto, strumento idoneo a ridurre il rischio di greenwashing, non già attraverso la sostituzione della valutazione umana, bensì mediante il rafforzamento dei processi di analisi, selezione e monitoraggio. Ne consegue una massimizzazione della valutazione critica dei prodotti ESG – anche oltre i confini della formale tassonomia-, dell’analisi oggettiva dei report di sostenibilità e dei rating, nonché della protezione del cliente dal rischio di investire in strumenti non effettivamente green, specie ove tali preferenze siano espresse in sede di profilatura12.
5. Responsabilità dell’intermediario e governance algoritmica.
Se, da un lato, le Autorità di Vigilanza europee, in applicazione del principio di neutralità tecnologica, tendono a non introdurre discipline più specifiche per l’adozione di modelli di IA, dall’altro l’impiego della consulenza ibrida solleva questioni circa l’imputazione della responsabilità13, imponendo una
riconsiderazione dei criteri tradizionali. La MiFID II è perentoria sul punto, affermando il principio secondo cui la responsabilità della valutazione di adeguatezza grava sull’impresa di investimento prestatrice del servizio, non potendo risultare attenuata per la circostanza che quest’ultima sia posta in essere con sistemi automatizzati14.
La prospettiva si complica ulteriormente ove si consideri il rapporto intercorrente con il fornitore del software di consulenza automatizzata, specialmente nelle tipologie ibride: tale rapporto può, infatti, essere sussunto, alternativamente, nella disciplina sulle esternalizzazioni di funzioni (o parti di servizi), o in quella di prestazione di servizi di investimento tramite altra impresa15.
In sostanza, l’impiego di sistemi di IA nella formulazione di raccomandazioni non consente di attenuare la posizione di garanzia dell’intermediario, il quale resta il principale soggetto responsabile nei confronti del cliente ed è tenuto ad assicurare la conformità dell’attività di consulenza agli obblighi di correttezza.
L’uso di sistemi di IA, infatti, non può costituire un fattore esimente rispetto a eventuali violazioni degli obblighi normativi, ma richiede, al contrario, l’adozione di assetti organizzativi e sistemi di controllo idonei a garantire l’osservanza della disciplina vigente. In tale prospettiva, l’ESMA, nei richiamati Orientamenti del 2023, delinea un sistema di presidi volti a garantire la coerenza della valutazione di adeguatezza effettuata con strumenti automatizzati, incentrati sul monitoraggio e sulla verifica periodica degli algoritmi utilizzati per la formulazione delle raccomandazioni personalizzate. Peraltro, più recentemente, la stessa Autorità, negli Orientamenti sulle criptoattività, ha ulteriormente rafforzato la necessità di affidare la prestazione dell’attività consulenziale a personale con più elevate conoscenze e competenze, soprattutto nei contesti caratterizzati dall’impiego di sistemi automatizzati.
L’errore algoritmico non può, dunque, divenire fattore esimente, né può legittimare forme, anche indirette, di traslazione del rischio sul cliente o su terzi, dovendo essere ricondotto alla sfera organizzativa dell’intermediario, quale espressione di deficit nei sistemi di controllo e supervisione dei processi decisionali. Al contempo, gli Orientamenti del 2023 richiedono una disclosure particolarmente dettagliata, prevedendo che, al fine di colmare le asimmetrie informative, l’impresa fornisca una spiegazione molto chiara del livello e dell’estensione esatti dell’intervento umano e dei casi e delle modalità attraverso cui il cliente può chiedere l’interazione umana, nonché una descrizione delle fonti di informazioni utilizzate per fornire consulenza in materia di investimenti. In buona sostanza, l’impiego di sistemi algoritmici richiede l’adozione di assetti organizzativi idonei a garantire la trasparenza delle logiche decisionali, la verificabilità ex post delle scelte effettuate e la piena tracciabilità dei processi. Tale profilo risulta centrale, come chiarito anche dalla giurisprudenza della Corte di giustizia16, la
quale, seppur con riferimento al credit scoring, ha riconosciuto all’interessato il diritto di ottenere una spiegazione significativa della logica sottesa alla decisione automatizzata, mediante una descrizione dei principi e della procedura seguiti per la valutazione.
La diffusione della consulenza ibrida è, pertanto, idonea a determinare una progressiva crisi del modello tradizionale di imputazione della responsabilità, storicamente fondato sulla centralità dell’elemento umano e sulla riconducibilità immediata della decisione al singolo consulente, imponendo l’esigenza di elaborare nuovi criteri valutativi, incentrati sulla qualità, adeguatezza e aggiornamento dei presidi di controllo dei sistemi tecnologici e degli assetti organizzativi, spostando il baricentro della responsabilità dalla condotta individuale alla struttura organizzata dell’attività.
6. Considerazioni conclusive: verso una nuova architettura della consulenza.
In conclusione, la consulenza finanziaria ibrida segna il superamento del tradizionale modello incentrato sull’individuo, per approdare a un’architettura organizzata e funzionale, tecnologicamente mediata e strutturalmente complessa. Nel contesto della consulenza ESG, tale paradigma si rivela idoneo a governare la complessa interazione tra dati, valori e regolazione, contribuendo sia alla riduzione dell’incidenza dei bias nei processi decisionali, sia al contenimento del rischio di fenomeni distorsivi, quali il greenwashing.
Permane, nondimeno, l’esigenza di un adeguato e coerente inquadramento normativo, volto ad assicurare la trasparenza dei processi decisionali, compatibilmente con i margini di necessaria riservatezza dei software operativi, nonché la piena tutela dell’investitore e la chiara imputazione
della responsabilità in capo agli intermediari. In tale prospettiva, la consulenza ibrida non si esaurisce in una mera evoluzione tecnica degli strumenti operativi, ma si manifesta quale espressione di una nuova architettura della decisione finanziaria, indicativa di un nuovo equilibrio tra innovazione tecnologica, sostenibilità e modelli organizzativi.
