L'intelligenza artificiale sta già trasformando il mondo della finanza, e chi lavora nel settore lo sa bene. Alexander Vasylenko, analista finanziario per un grande produttore d'acciaio a New York, ha deciso di non restare a guardare: da due anni dedica ogni sera e ogni weekend ad addestrare i modelli di AI, preparandosi a un futuro in cui le macchine potrebbero sostituire buona parte del suo lavoro quotidiano. La sua storia illustra come alcuni professionisti stiano affrontando proattivamente la rivoluzione tecnologica, acquisendo competenze che potrebbero fare la differenza tra l'obsolescenza e la rilevanza professionale.
Una scelta nata dalla necessità, diventata strategia
Vasylenko ha iniziato a lavorare nell'addestramento dell'AI quasi per caso, nel 2023, mentre cercava un nuovo impiego nel settore della valutazione azionaria. Dopo numerosi colloqui senza esito, una recruiter lo contattò su LinkedIn cercando esperti di finanza ed economia per insegnare ai modelli di intelligenza artificiale. Nonostante lo scetticismo iniziale, accettò e scoprì rapidamente di apprezzare questo tipo di lavoro, che gli permetteva di monetizzare la sua esperienza contribuendo allo sviluppo di una tecnologia destinata a rivoluzionare il suo campo.
Il percorso professionale di questo analista è stato tutt'altro che lineare. Nato in Ucraina, ha lavorato come trader azionario in una società di trading proprietario prima di entrare in una delle maggiori banche d'investimento ucraine. Nove anni fa si è trasferito in Canada, dove ha studiato e lavorato come analista per CIBC. Dopo l'inizio della guerra, ha raggiunto la sua famiglia negli Stati Uniti, stabilendosi a New York.
La rivoluzione silenziosa dei modelli linguistici
I progressi tecnologici osservati da Vasylenko in soli due anni sono impressionanti e inquietanti allo stesso tempo. Se nel 2023 doveva guidare un modello di AI attraverso ogni singolo passaggio e input per calcolare il flusso di cassa libero, oggi può fornire cinque file PDF, riferimenti a tre fonti esterne e chiedere al modello di utilizzare determinate ipotesi per eseguire calcoli complessi. Questa evoluzione rapida solleva inevitabilmente domande sulla futura utilità dei professionisti umani nel settore finanziario.
Attualmente, la sua giornata lavorativa si estende dalle nove del mattino alle nove di sera: conclude il lavoro principale alle cinque del pomeriggio e dedica le successive quattro ore all'addestramento dell'AI. Lavora regolarmente anche il sabato e occasionalmente qualche ora la domenica, accumulando circa 15-20 ore settimanali di lavoro aggiuntivo. Una scelta motivata anche dalla necessità di sostenere economicamente la famiglia, che ha perso tutto in Ucraina.
L'anatomia di un lavoro emergente
Il compenso per questo tipo di attività varia significativamente in base al ruolo e all'esperienza. Vasylenko ha iniziato con Remotasks a 30 dollari l'ora, una tariffa che successivamente ha scoperto essere piuttosto bassa. Attualmente, chi scrive i prompt può guadagnare tra 50 e 70 dollari l'ora, mentre i revisori arrivano a 90-120 dollari. Con l'esperienza accumulata, Vasylenko ha visto compensi che raggiungono i 160 dollari l'ora, un'indicazione che l'intelligenza artificiale rimane fortemente dipendente dall'expertise umana.
Il lavoro è organizzato per progetti, ma secondo la sua esperienza non è mai mancata disponibilità di incarichi. Una volta inseriti nell'organico di un'azienda, i team leader contattano regolarmente i collaboratori con nuovi progetti, spesso caratterizzati da scadenze molto strette. Attualmente collabora con due realtà: una che crea domande complesse da vendere ai modelli linguistici per l'addestramento, e un'azienda tecnologica per cui addestra direttamente il modello proprietario.
Creare sfide per macchine sempre più intelligenti
L'obiettivo del lavoro è formulare quesiti abbastanza complessi da mettere in difficoltà il modello, accompagnati dai criteri o passaggi necessari per risolvere il problema. Gli ingegneri dell'AI valuteranno poi le risposte del modello rispetto a questi criteri per comprendere le ragioni del fallimento. Chi scrive i prompt deve inserire piccole trappole nelle domande e chiedere al sistema di recuperare informazioni da quante più fonti possibili, rendendo ogni compito impegnativo senza risultare ambiguo.
Come revisore, Vasylenko verifica che i prompt stiano effettivamente fallendo nel rispondere alla domanda per le ragioni giuste, e non perché il compito è stato formulato male. La difficoltà del lavoro è aumentata esponenzialmente: se inizialmente bastava un paragrafo breve per far fallire un modello, ora servono tra le tre e le otto ore per creare un compito che provochi un errore. La tendenza suggerisce che in futuro potrebbe essere necessario un giorno o due per ottenere lo stesso risultato.
Prepararsi all'inevitabile trasformazione
Per Vasylenko, che pubblica anche ricerche azionarie su Seeking Alpha e considera l'addestramento dell'AI quasi un hobby, la motivazione principale rimane la preparazione professionale. È convinto che tra qualche anno il carico di lavoro nella finanza sarà radicalmente diverso, e ritiene necessario riflettere su come posizionarsi in questo nuovo scenario. La sua speranza è che la combinazione di competenze finanziarie ed esperienza nell'AI lo posizioni meglio per i cambiamenti imminenti.
La sua visione del futuro è chiara: i professionisti del settore avranno bot di intelligenza artificiale che eseguiranno i compiti attualmente svolti da loro. Il ruolo umano consisterà nel verificare il lavoro delle macchine e assumersi la responsabilità degli output prodotti. In questo contesto, chi prospererà saranno coloro che conoscono profondamente la propria materia e sanno come integrarla con l'AI. Più si è vicini a questi cambiamenti e più profonda è la comprensione degli stessi, migliore sarà il posizionamento professionale.
La storia di Vasylenko rappresenta un approccio pragmatico alla disruption tecnologica: invece di temere l'obsolescenza, ha scelto di immergersi nella tecnologia che potrebbe un giorno sostituirlo, trasformando una potenziale minaccia in un'opportunità di crescita professionale e di reddito aggiuntivo. Un modello che potrebbe ispirare molti altri professionisti alle prese con l'incertezza dell'era dell'intelligenza artificiale.