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Dal lancio di ChatGPT[1], le azioni sull’intelligenza artificiale hanno sovraperformato il mercato in generale
di quasi il 70%. Non è un eufemismo affermare che questi titoli siano stati il motore principale della
performance positiva del mercato globale.
Qui di seguito pubblichiamo un articolato commento a cura di Johan Van der Biest, Co-Head of Thematic Global Equity di Candriam.
I segmenti migliori dove investire
Il segmento che ha performato meglio è quello delle infrastrutture a supporto delle aziende che addestrano i modelli di intelligenza artificiale all’ “inferenza” (cioè a fare previsioni o trarre conclusioni da
nuovi dati). Si va dai semiconduttori delle unità di elaborazione grafica, alla connettività di ultima
generazione nei data center.
Altre aree promettenti sulla cui performance c’è stata però meno attenzione
includono i generatori di elettricità, le apparecchiature di raffreddamento dei data center e la
progettazione dei chip. Con ricavi tangibili derivanti dall’intelligenza artificiale che vanno dal 10%
all’80%[2] del totale, le aziende di questi comparti hanno già registrato performance straordinarie nel
prezzo delle azioni. Basandoci sui piani Capex dei data hyperscaler, prevediamo che questo settore
continuerà a crescere in modo significativo.
Immediatamente dopo vengono quelle aziende che forniscono servizi e consulenza IT o che si occupano di gestione dei dati. Anch’esse stanno iniziando a trarre vantaggio dai ricavi legati all’intelligenza artificiale, mentre altre società di software stanno iniziando ad aggiungere funzionalità di intelligenza artificiale ai prodotti legacy, che potrebbero essere in grado di monetizzare nel tempo se i clienti riscontrassero benefici tangibili in termini di efficienza.
Gli effetti leva della AI
Potrebbe essere “troppo presto” per sapere quali settori saranno in grado di far leva sull’intelligenza
artificiale per migliorare i margini e ottenere un vantaggio competitivo. Probabilmente tra questi
figureranno ambiti come lo sviluppo di nuovi farmaci, i processi di produzione industriale e le società
finanziarie. Al momento, l’adozione dell’intelligenza artificiale non è ancora un motivo sufficiente per
aspettarsi sovraperformance da parte di queste aziende. Tuttavia, il mancato utilizzo delle risorse oggi
disponibili su questo fronte, può essere un motivo per mettere in discussione le loro strategie.
L’intelligenza artificiale continuerà a essere un potente motore per l’economia globale, ma la sua adozione comporta anche dei rischi. Tra i possibili principali “colli di bottiglia” rientra l’alimentazione dei data center: secondo McKinsey, negli Stati Uniti l’energia per i data center potrebbe rappresentare fino al 12% della domanda energetica totale[4].
Considerati i pochi investimenti nella capacità di produzione di energia nell’ultimo decennio, questo potrebbe rivelarsi il limite più importante. Esiste il rischio anche di una “black box, per cui man mano che i modelli aumentano di dimensioni, diventano più difficili da addestrare e ottimizzare. Attualmente la carenza di esperti qualificati in intelligenza artificiale potrebbe ostacolarne la piena diffusione. Inoltre, la privacy e la sicurezza dei dati richiederanno un quadro normativo che tenga conto delle considerazioni etiche. Si può prevedere che queste misure di sicurezza riducano il rischio complessivo, ma potrebbero avere un impatto sui tempi di adozione dell’intelligenza artificiale.
Affrontare i rischi
Riteniamo che il rischio maggiore per la crescita dell’intelligenza artificiale ne sia l’abuso, anche solo
involontario. Gli algoritmi o i bias formativi, la proliferazione di informazioni errate e la privacy dei dati,
evidenziano la necessità (urgente) di una governance responsabile sull’intelligenza artificiale. Questa dovrebbe includere una supervisione trasparente, framework etici e una regolamentazione volta a
supportare lo sviluppo e l’utilizzo responsabile dei sistemi di IA.
Spetta agli stakeholder, in particolare agli investitori, contribuire a stabilire dei limiti. La tecnologia di
riconoscimento facciale (Facial Recognition Technology – FRT), ad esempio, è stata criticata per il suo ruolo nella sorveglianza di massa senza consenso, in particolare nei regimi autoritari. Negli Stati Uniti si sono verificati diversi casi di arresti e incarcerazioni ingiustificati dovuti a bias algoritmici, in genere di natura razziale.
I pregiudizi nei dati di formazione possono influenzare le assunzioni, la giustizia penale e i servizi finanziari. È stato dimostrato che gli algoritmi basati sull’intelligenza artificiale utilizzati per le concessioni prestiti offrono condizioni peggiori o negano il credito ai richiedenti appartenenti alle minoranze. La
disinformazione può essere alimentata dall’utilizzo di strumenti basati sull’intelligenza artificiale, come i
“deepfake”.
In ambito politico, questi accentuano la polarizzazione e minano la fiducia pubblica. Durante la pandemia, gli algoritmi basati sull’intelligenza artificiale sui social media, hanno dato priorità ai contenuti
sensazionalistici, amplificando la disinformazione sui vaccini. Le violazioni della privacy dei dati di enormi
dataset contenenti informazioni sensibili rappresentano una sfida evidente.
Regolamentazione della AI
Le autorità di regolamentazione stanno adottando approcci diversi. Nell’UE, l’Artificial Intelligence Act
introduce gradualmente un framework basato sul rischio per le applicazioni di intelligenza artificiale e vieta pratiche come il social scoring, nel tentativo di bilanciare innovazione e sicurezza pubblica. Negli Stati Uniti, sebbene il presidente eletto Donald Trump non abbia affrontato esplicitamente la questione della deregolamentazione dell’intelligenza artificiale, alcuni membri proposti per la sua futura amministrazione, come Elon Musk, hanno già sostenuto la riduzione delle barriere normative nel settore tecnologico.
In assenza di quadri normativi solidi in tutto il mondo, la responsabilità di garantire pratiche etiche di
intelligenza artificiale ricade sempre più sulle aziende e sugli investitori. Siamo solo agli esordi dello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Questa tecnologia sta accelerando la ricerca scientifica, lo sviluppo infrastrutturale, delle comunicazioni e della finanza e non va trascurato il suo contributo anche nella lotta al cambiamento climatico.
Conclusioni
È quindi fondamentale saperne sfruttare le potenzialità, ma vanno al contempo affrontate tematiche legate all’etica e alla sicurezza. Su questo fronte, gli investitori possono contribuire a limitare i rischi, scegliendo in modo selettivo i titoli azionari o investendo in quei segmenti e in quelle aziende che contribuiscono positivamente a un’implementazione più sicura dell’intelligenza artificiale, come le società di sicurezza informatica o le tecnologie che migliorano la privacy.
Note:
[1], [2], [3], [4] https://www.candriamoutlook.com/it/article/ciao-chatgpt-lintelligenza-artificiale-continuera-a-sorprendere-il-mondo