Prodotto sviluppato con Morgan Stanley ed Evercore, sfida Claude for Financial Services lanciato a luglio 2025
Oltre cento ex banchieri per bruciare la gavetta
Il numero, riportato da Entrepreneur, dice molto: OpenAI ha riunito un team di più di cento ex banchieri d’investimento per addestrare la sua AI ad automatizzare i compiti manuali tipici dei banchieri junior. Non è una scelta neutra. Chi ha fatto quel lavoro sa quali mansioni possono essere standardizzate e quali richiedono giudizio, e soprattutto sa come si presentano i materiali che un managing director si aspetta di vedere.
Il prodotto è stato modellato in partnership con Morgan Stanley ed Evercore, due banche d’investimento. Non nasce quindi come demo da laboratorio, ma dentro i processi reali di chi dovrà usarlo. Resta da capire cosa fa esattamente e su quali numeri si regge.
Cosa c’è dentro: 50 connettori e un modello che non impara dai tuoi dati
Per capire se il paradosso regge, serve guardare dentro la scatola. Il modello alla base, GPT-6 Astra, è stato specificamente addestrato per il lavoro professionale, il rispetto dei template e la creazione di artefatti. Combina l’intelligenza necessaria per problemi complessi con la capacità di eseguire flussi di lavoro multi-step e produrre documenti, fogli di calcolo e presentazioni curati.
ChatGPT for Financial Services aggiunge a questa base dati finanziari integrati: set di dati da fornitori come Daloopa, PitchBook, LSEG News e Crunchbase, che coprono trascrizioni degli utili, bilanci, fondamentali aziendali e società private. L’ecosistema di connettori include più di 50 connettori, tra cui Datasite, Box, Preqin e Intapp. È una differenza importante rispetto a un chatbot generalista: qui i dati non vanno cercati altrove, entrano già nel flusso di lavoro.
OpenAI precisa che i dati aziendali dei clienti non vengono utilizzati per addestrare i modelli per impostazione predefinita. Il punto non è solo tecnico, è di fiducia. Una banca può adottare uno strumento simile solo se il confine tra usare i dati e nutrirne il modello è esplicito. Qui è dichiarato, ed è la condizione minima per far entrare il prodotto in un contesto regolato.
Il conto per Wall Street e il testa a testa con Claude
Il prodotto è solido, ma la vera scossa è ciò che comporta per chi assume e forma. Come nota la CNBC nell’analisi pubblicata ieri, se l’AI generativa può eseguire in pochi minuti compiti multi-step come la ricerca e la formattazione dei pitchbook, Wall Street sarà costretta a ripensare come forma e quanti ne servono della prossima generazione di dealmaker.
Il confronto con Anthropic rende la sfida più esplicita. Claude for Financial Services, lanciato a luglio 2025, offre flussi di lavoro quasi identici: due diligence, modellazione finanziaria, memo e pitch deck. Secondo l’annuncio di Anthropic, Claude accelera flussi di lavoro critici di investimento e analisi, tra cui due diligence e ricerca di mercato, benchmarking competitivo, modellazione finanziaria con audit trail completi e generazione di memo e pitch deck di qualità istituzionale.
OpenAI, da parte sua, non nasconde l’ambizione. In un articolo di Fortune sul lancio, descrive il prodotto come «This is the canonical product we are hoping the industry adopts», cioè il prodotto canonico che spera venga adottato dall’industria. La frase rivela la posta in gioco: non una demo, ma uno standard da imporre.
Il modello di apprendistato non tornerà. Per chi pubblica dati e analisi finanziarie, il messaggio è chiaro: il valore si sposta dal dato grezzo al ragionamento che lo interpreta. Se i tuoi contenuti entrano nei connettori come commodity, il margine lo farà qualcun altro. La domanda non è se l’AI farà i pitchbook, ma chi possiederà il giudizio finale.
