Pochi giorni fa la piattaforma di trading online Robinhood ha annunciato una funzione inedita, che riguarda il modo in cui i piccoli investitori privati possono gestire i propri soldi in borsa. Robinhood è nata negli Stati Uniti nel 2013 con l’obiettivo di rendere accessibile la borsa anche a chi non ha un broker tradizionale, e conta oggi oltre 25 milioni di utenti. La funzione si chiama Agentic Trading ed è ancora in fase beta: permette agli utenti di collegare alla propria piattaforma un agente AI di terze parti, cioè un programma dotato di intelligenza artificiale capace di agire in autonomia, prendere decisioni e portarle a termine.

L’agente può analizzare report di analisti, valutare come è distribuito il portafoglio e, soprattutto, comprare e vendere azioni senza che l’utente debba cliccare nulla. Il collegamento avviene tramite uno standard tecnico chiamato MCP (Model Context Protocol), che funziona come un protocollo comune per far comunicare applicazioni AI esterne con piattaforme di terzi. Le operazioni dell’agente avvengono su un conto separato da quello principale e ogni transazione genera una notifica sul telefono del titolare, che può interrompere l’agente in qualsiasi momento. Robinhood aveva già lanciato a marzo 2025 il proprio assistente interno Cortex, pensato per gestire investimenti tramite istruzioni in linguaggio naturale; con l’Agentic Trading decide invece di aprire la piattaforma a strumenti AI sviluppati da altri.

Un fenomeno già globale

Robinhood non è la prima a muoversi in questa direzione, e guardare al contesto internazionale serve a capire le dimensioni del fenomeno. In Asia, la fintech di Hong Kong Futu Holdings ha integrato il proprio assistente “Skills” con modelli linguistici di grandi dimensioni come DeepSeek: gli utenti possono collegarsi anche ad altri sistemi AI, tra cui Claude e Cursor, e impartire istruzioni di trading in linguaggio naturale, come se stessero parlando con un consulente. Tiger Brokers, piattaforma di brokeraggio attiva a Hong Kong e Singapore, ha registrato un aumento del 500% delle interazioni con il proprio assistente TigerAI nel giro di un anno dal lancio a marzo 2025. Basta un’occhiata a questi numeri per capire quanto velocemente stia crescendo la familiarità degli investitori retail con questi strumenti.
In Europa il processo è più cauto, ma comunque ben avviato: le banche britanniche NatWest, Lloyds e Starling stanno conducendo sperimentazioni in stretto coordinamento con la FCA (Financial Conduct Authority, l’autorità di vigilanza finanziaria del Regno Unito), che ha già predisposto una sandbox regolamentare, cioè un ambiente controllato in cui le aziende possono testare prodotti innovativi prima di immetterli sul mercato.

La società di ricerca Gartner stima che il 40% delle società di servizi finanziari utilizzerà agenti AI entro la fine del 2026. Ad aprile, il Fondo Monetario Internazionale ha pubblicato un paper specifico sull’argomento, rilevando che gli agenti AI sono già in grado di gestire la liquidità di un conto, ottimizzare le conversioni valutarie e prioritizzare i pagamenti in tempo reale, in alcuni casi senza necessità di addestramento specializzato. Tutto questo riguarda anche i risparmiatori italiani: chi vuole orientarsi tra i prodotti bancari disponibili oggi può confrontare le offerte di conti correnti su SOSTariffe.it, dove è possibile valutare costi di gestione, tassi e condizioni dei principali istituti in pochi minuti.

I rischi: comportamenti gregari e responsabilità

Con la diffusione rapida di questi strumenti, i problemi concreti su cui regolatori e analisti si interrogano sono già visibili. Il più discusso è quello che gli esperti chiamano “herding behavior”, ovvero il comportamento gregario: se molti agenti AI addestrati su modelli simili prendono le stesse decisioni in simultanea, i mercati possono amplificare le oscillazioni in modo incontrollato. Alcuni analisti hanno paragonato questo meccanismo alla corsa agli sportelli che nel 2023 affossò la Silicon Valley Bank: quando tutti i correntisti decisero di ritirare i propri depositi nello stesso momento, la banca collassò nel giro di poche ore. Con gli agenti AI, lo stesso effetto potrebbe verificarsi su scala molto più ampia e molto più veloce.

Sul fronte della sicurezza, i dati già disponibili sono tutt’altro che rassicuranti: nel corso del 2025, circa un terzo di tutti gli episodi legati all’AI nei servizi finanziari ha riguardato frodi e attività fraudolente che sfruttavano strumenti di intelligenza artificiale. La SEC americana (Securities and Exchange Commission, l’autorità di vigilanza sui mercati finanziari degli Stati Uniti) ha inserito nelle sue priorità di controllo per il 2026 uno scrutinio specifico sull’impatto degli strumenti di trading automatizzato sugli investitori retail, con attenzione particolare alle categorie meno esperte. Sul piano legale, lo studio internazionale Debevoise & Plimpton ha evidenziato che l’uso di agenti AI privi di adeguata supervisione umana espone broker e consulenti finanziari a rischi regolatori rilevanti; e che, in ogni caso, la responsabilità delle operazioni eseguite dall’agente ricade sull’utente finale, non sulla piattaforma.

Il cantiere aperto di governance e regolazione

I quadri normativi esistenti sono stati costruiti per un mondo in cui le decisioni finanziarie le prendono gli esseri umani, e adattarli agli agenti AI richiede un lavoro che è appena cominciato. La FCA britannica ha dichiarato esplicitamente che gli agenti AI introducono rischi nuovi, legati soprattutto alla velocità con cui operano e alla capacità di interagire con altri agenti in modo del tutto autonomo; per questo ha predisposto un regime di responsabilità che riconduce in capo ai dirigenti delle istituzioni finanziarie l’obbligo di rispondere degli errori commessi dai sistemi AI che hanno scelto di adottare. Negli Stati Uniti, la SEC ha inserito il tema nelle priorità di vigilanza per il 2026, con un’attenzione specifica agli investitori individuali meno esperti.

Il nodo più delicato riguarda proprio questi ultimi. Configurare correttamente un agente AI, definirne i limiti operativi e monitorarne il comportamento nel tempo richiede competenze tecniche che la maggior parte degli utenti retail non possiede. Il già citato studio Debevoise & Plimpton ha sottolineato che, nell’attuale quadro regolatorio americano, la responsabilità delle operazioni eseguite da un agente ricade sull’utente che lo ha autorizzato. La stessa Gartner che stima una penetrazione del 40% degli agenti AI nei servizi finanziari entro fine 2026 prevede anche che oltre il 40% dei progetti in questo ambito verrà abbandonato entro il 2027, per costi superiori alle attese e difficoltà nel misurare il valore prodotto. SEC, FCA e le authority europee stanno lavorando a framework di accountability dedicati, ma nessuno ha ancora definito regole vincolanti per il trading delegato agli agenti AI.

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