Si parla tanto di AI, spesso a sproposito. Ma quali sono i rischi sociali, ambientali e le opportunità dell’intelligenza artificiale per gli investitori e come potrebbe essere sfruttata nel settore della gestione del risparmio? Ce ne parla Deepshika SINGH, Head of Stewardship – Crédit Mutuel Asset Management.
L’intelligenza artificiale (IA) e la digitalizzazione comportano rischi sociali significativi, dalla perdita di posti di lavoro nei settori storici a maggiori preoccupazioni per la sicurezza e all’aumento della discriminazione.
L’intelligenza artificiale generativa (IAg) potrebbe automatizzare una parte significativa delle mansioni lavorative, con conseguente potenziale perdita di posti di lavoro nelle professioni più colpite. C‘è un forte rischio di disallineamento tra gli incentivi finanziari a breve termine derivanti dallo sviluppo e dalla diffusione dell’IA, in particolare con l’IA generativa, e gli interessi dell’umanità. Un recente studio dell’Istituto di ricerca Capgemini ha rilevato che il 72% dei consumatori è preoccupato per l’uso improprio della tecnologia GenAI. Secondo l’AI policy observatory dell’OCSE (AI Incidents Monitor), gli esempi di questi rischi sono aumentati in modo significativo dall’inizio del 2023.
È necessario considerare anche gli impatti ambientali negativi legati alla GenAI lungo tutta la catena del valore: si prevede un aumento delle emissioni di carbonio. La competizione per la costruzione di infrastrutture per i data center ha sollevato anche interrogativi sulla capacità delle reti energetiche nazionali di far fronte al previsto aumento della domanda di elettricità legata all’IA e sulla possibilità che in quei mercati vi sia una produzione di energie rinnovabili sufficiente ad alimentare la tecnologia. I rifiuti elettronici e la necessità di minerali e metalli rari per l’infrastruttura e la produzione di applicazioni GenAI sono altri rischi potenziali da considerare.
Per gli investitori non può esistere un modo univoco di affrontare i rischi posti dalla rapida adozione dell’IA e della GenAI negli ultimi due anni. Gli strumenti di coinvolgimento e di gestione saranno i più efficaci.
Gli investitori hanno bisogno che le aziende (sia gli sviluppatori che i distributori) applichino pratiche di IA responsabile in tutta l’organizzazione per salvaguardarsi dai rischi sociali e ambientali che l’IA comporta. Le organizzazioni devono stabilire principi chiari per le modalità di applicazione dell’IA e stabilire delle linee di controllo per garantirne l’implementazione sicura e per evitare in particolare pregiudizi, discriminazioni, disinformazione e violazioni della privacy. Sebbene alcuni impatti ambientali, come il consumo energetico degli utenti finali e l’efficienza energetica dei data center, possano cambiare con la più ampia decarbonizzazione della rete, gli investitori sono sempre più preoccupati che il settore tecnologico raggiunga i propri obiettivi climatici. Sia gli sviluppatori che gli utilizzatori dell’IA dovranno investire in modo sostanziale nella creazione di energia rinnovabile aggiuntiva.
Anche le normative possono essere d’aiuto. L’AI Act dell’UE, formalmente approvato il mese scorso, è un buon quadro di riferimento basato sul rischio per valutare e analizzare i sistemi di governance e gestione del rischio dell’IA responsabile di un’azienda. Inoltre, negli ultimi sei mesi sono stati pubblicati diversi toolkit di coinvolgimento, come il WEF Responsible AI playbook for Investors (giugno 2024), il RIIA Australasia’s AI and Human Rights Investor Toolkit e AI: An engagement Guide by ICGN (marzo 2024) che possono guidare gli investitori nel farsi un’idea chiara riguardo l’utilizzo dell’IA responsabile.
Nel settore della gestione del risparmio, i modelli di IA possono essere utilizzati per creare strategie di investimento quantitative innovative e processi di gestione del rischio e per migliorare i rendimenti dei portafogli. Secondo uno studio di Harvard, l’IA può contribuire a velocizzare l’analisi finanziaria, come la lettura di migliaia di pagine di dati per analizzare gli utili e la traiettoria futura di un’azienda e l’analisi di enormi insiemi di dati per individuare intuizioni che gli esseri umani non sono in grado di individuare o non hanno il tempo di individuare. La Francaise Systematic Asset Management, una società di gestione del risparmio del Gruppo La Française ha creato un sistema per integrare le complesse relazioni e interazioni non lineari nei dati finanziari. Il sistema utilizza modelli di apprendimento automatico all’avanguardia e li combina con un modello comportamentale tradizionale ben collaudato per individuare precocemente gli shock endogeni, rispondendo dinamicamente ai cambiamenti dell’ambiente di mercato. Gli stessi principi possono essere applicati all’analisi della sostenibilità, dove sono stati impiegati strumenti di intelligenza artificiale per rilevare i rischi in modo più rapido ed efficace.
Foto di copertina di Alex Knight per Pexels.com
