L’intelligenza artificiale sta entrando in una nuova fase: i sistemi non si limiteranno più a generare contenuti o analizzare dati, ma inizieranno a eseguire decisioni finanziarie, gestire asset digitali e partecipare direttamente all’attività economica. A sostenerlo sono dirigenti del mondo tech e finanziario, in occasione dello Yellow AI Appreciation Day.
La transizione è già sostenuta da progressi tecnici rapidi e da investimenti in forte crescita.
L’AI Index 2026 dell’Università di Stanford ha rilevato che il tasso di successo degli agenti AI in compiti reali è salito dal 20% del 2025 al 77,3% nel 2026. Gli investimenti aziendali globali in AI hanno toccato 581,7 miliardi di dollari lo scorso anno, in aumento del 130% rispetto al 2024.
Il rapporto segnala però che gli attuali sistemi faticano ancora nella pianificazione multi-step e nell’analisi finanziaria, evidenziando il divario tra agenti sperimentali e infrastrutture economiche realmente affidabili.
Gli agenti AI iniziano ad andare oltre il semplice assistente
Quel divario si sta restringendo all’interno delle aziende che impiegano agenti AI in sviluppo software, compliance e operations finanziarie.
Ryan Kirkley, CEO e co-fondatore di Global Settlement Network, racconta di aver visto l’AI passare da tecnologia sperimentale a perno delle attività aziendali.
«Investendo da anni in società di AI, ho potuto osservare il passaggio da semplice esperimento interessante a qualcosa che sta davvero cambiando il modo in cui operano le imprese», ha dichiarato Kirkley a Yellow.com.
In Global Settlement, spiega, l’AI è ormai centrale nei processi operativi: gli agenti sono più numerosi dei dipendenti e i sistemi agentici supportano compliance, gestione dell’identità e sviluppo software.
Kirkley vede nella combinazione tra AI e blockchain un fattore particolarmente dirompente. I sistemi di AI possono elaborare grandi volumi di dati e individuare opportunità, mentre le reti blockchain forniscono l’infrastruttura programmabile per eseguire decisioni finanziarie oltreconfine.
«Ciò che trovo più interessante è l’intersezione tra AI e crypto, perché ciascuna tecnologia sblocca ciò che finora mancava all’altra», afferma.
Anche la Banca dei Regolamenti Internazionali (BRI) ha indicato AI e tokenizzazione come tecnologie in grado di avvicinare trading, regolamento e gestione delle garanzie, riducendo al contempo i costi di riconciliazione. La BRI osserva che l’AI viene già impiegata da istituzioni finanziarie per concessione del credito, rilevazione frodi, gestione dei rischi e automazione delle funzioni di back office.
Jordi Esturi, chief marketing officer della piattaforma di tokenizzazione Brickken, ritiene che il settore si sia concentrato troppo sulle applicazioni attuali, come generazione di testi, riassunti di meeting e assistenza alla programmazione.
«La prossima frontiera dell’AI è diventare un attore attivo nell’economia, aiutando le persone a eseguire decisioni finanziarie, gestire asset digitali e coordinare transazioni sempre più complesse in tempo reale», spiega Esturi.
Descrive questa evoluzione come la base della “agentic finance” e dei mercati dei capitali agentici: sistemi di AI che operano entro strutture di governance definite per supportare raccolta di capitale e gestione degli asset.
In questo modello, i founder possono servirsi di infrastrutture potenziate dall’AI per raccogliere fondi, gli investitori possono gestire i portafogli e le aziende possono emettere asset tokenizzati con molti meno processi manuali.
«Un founder che raccoglie capitali, un investitore che gestisce un portafoglio o un’azienda che emette asset tokenizzati dovrebbero poter interagire con l’infrastruttura finanziaria con la stessa naturalezza con cui oggi usano internet», sottolinea Esturi.
La BRI ha inoltre osservato che i registri tokenizzati possono abilitare operatività automatizzata, 24 ore su 24, e regolamento simultaneo delle transazioni, avvertendo però che per operare su larga scala servono moneta affidabile, governance chiara e solide tutele regolamentari.
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I mercati emergenti puntano a un ruolo più centrale
Al di là della finanza, il calo dei costi di sviluppo in AI sta cambiando le geografie in cui si possono costruire società tecnologiche.
Lily Dash, co-fondatrice di Actai Advisors e fondatrice di Future Caribbean, sostiene che l’accesso all’AI sta indebolendo il tradizionale legame tra geografia e partecipazione all’economia tech globale.
«Per la prima volta, la geografia conta molto meno del talento, dell’ambizione e dell’accesso agli strumenti giusti», afferma Dash.
Indica Barbados, Giamaica, Trinidad, Nigeria e Kenya come mercati in cui i founder possono oggi sviluppare prodotti e contribuire allo sviluppo dell’AI senza doversi trasferire in hub consolidati come la Silicon Valley o Londra.
Dash sottolinea che il costo di partecipazione allo sviluppo tecnologico è diminuito in modo drastico, offrendo alle regioni tradizionalmente importatrici di tecnologia un’opportunità più concreta di produrre ed esportare soluzioni proprie.
L’AI Index di Stanford rileva che l’AI generativa ha raggiunto il 53% di adozione nella popolazione in soli tre anni, più rapidamente del personal computer e di internet. L’adozione rimane però fortemente correlata al reddito nazionale, segnale che l’accesso è ancora diseguale nonostante la rapida diffusione.
La Banca Mondiale ha inoltre avvertito che i paesi a basso e medio reddito affrontano barriere significative nell’implementare l’AI su larga scala. Nel suo Digital Progress and Trends Report, individua quattro pilastri per una diffusione più ampia: connettività, capacità di calcolo, dati localmente rilevanti e competenze della forza lavoro.
Dash ritiene che proprio questi pilastri determineranno se i mercati emergenti riusciranno a trattenere valore economico duraturo grazie all’AI.
«Dobbiamo assicurarci che le persone abbiano accesso a infrastrutture, formazione, mentor e capitali per trasformare le idee in vere imprese», sottolinea.
A suo giudizio, investire negli imprenditori locali può permettere all’AI di sostenere la crescita del PIL, creare occupazione qualificata e far nascere una generazione di aziende tecnologiche più distribuite sul piano geografico.
La governance sarà decisiva
I dirigenti concordano in generale che il peso economico dell’AI deriverà sempre più da ciò che i sistemi sono in grado di fare, non solo da ciò che possono generare.
Kirkley prevede che l’AI renderà più semplice per imprese e consumatori orientarsi tra asset tokenizzati e denaro digitale, accelerando potenzialmente l’adozione di servizi finanziari basati su blockchain.
«Il futuro della finanza non sarà solo digitale: sarà intelligente per impostazione predefinita», dichiara.
Ma una maggiore autonomia comporta anche nuovi rischi. La BRI ha avvertito che modelli di AI simili tra loro potrebbero spingere le istituzioni finanziarie a reagire in modo omogeneo agli shock di mercato, amplificando volatilità e tensioni di liquidità. La dipendenza da un numero ristretto di fornitori di cloud, dati e modelli potrebbe inoltre creare vulnerabilità operative sistemiche.
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