Creare valore e appropriarsi del valore sono due cose diverse

In breve

• Le tecnologie rivoluzionarie non sempre si traducono in rendimenti d’investimento altrettanto rivoluzionari.
• La domanda cruciale nel caso dell’IA non è quanto valore viene creato ma chi riesce effettivamente ad appropriarsene.
• La gestione attiva potrebbe assumere un’importanza ancora maggiore nella misura in cui gli investitori opereranno una distinzione tra le imprese che riescono a monetizzare l’IA e quelle che si limitano a finanziarne lo sviluppo, ad abilitarla o a distribuirne gratuitamente i benefici.

Una delle sfide più difficili per gli investitori è distinguere tra l’utilità di una tecnologia e la sostenibilità dei profitti generati da chi la produce. La storia è ricca di innovazioni che hanno trasformato la società e lasciato l’amaro in bocca agli azionisti.

L’elettricità è forse l’esempio più emblematico. Ha rivoluzionato le fabbriche, le abitazioni, i trasporti e le comunicazioni. Thomas Edison contribuì a creare un enorme valore. Gran parte di quel valore, però, affluì verso le famiglie, le imprese manifatturiere, le città, i lavoratori e i consumatori. È stata la società, nel suo complesso, ad appropriarsi di quel surplus.

Con Internet è andata diversamente, almeno per una ristretta cerchia di imprese. Amazon, Google, Netflix e altre società hanno trovato il modo di appropriarsi del valore creato. Controllavano il rapporto con i clienti e la distribuzione e avevano costruito vantaggi competitivi fondati sui dati, mentre i loro costi diminuivano man mano che aumentava l’utilizzo delle loro piattaforme. Più cresceva il numero di persone che le usavano, più il loro modello economico diventava solido.

Questa distinzione è fondamentale, perché gli investitori non investono nella produttività: investono nei cash flow.

L’IA creerà quasi certamente valore. Può aiutare le persone a scrivere, programmare, fare ricerca, progettare, analizzare e prendere decisioni più rapidamente. Potrebbe inoltre ridurre il costo di molte attività cognitive e rendere possibili nuovi prodotti. Il punto non è se l’IA creerà valore, ma chi riuscirà ad appropriarsene.

Nel caso dei modelli IA di frontiera, la risposta non è ancora chiara.

La tecnologia non è più un settore asset-light

La prima sfida riguarda i costi. A differenza delle piattaforme software degli anni 2010, l’IA di frontiera non è un’attività asset-light. Può esistere nel cloud, ma il cloud esiste grazie a infrastrutture fisiche. L’IA richiede data center, semiconduttori, memoria, apparecchiature di rete, elettricità, sistemi di raffreddamento, terreni, autorizzazioni, manodopera altamente qualificata e quantità enormi di capitali. Addestrare i modelli di IA è costoso, com’è costoso farli funzionare. Sebbene le richieste siano tutte digitali, continuano infatti a consumare risorse fisiche.

Tutto ciò crea un profilo economico diverso da quello che molti investitori associano al settore tecnologico. Le società dell’Internet 2.0 beneficiavano spesso di una forte leva operativa: una volta realizzata la piattaforma, ogni nuovo utente poteva essere servito a un costo marginale molto contenuto. Per alcuni modelli IA di frontiera potrebbe invece valere il contrario: un utilizzo più intenso potrebbe tradursi in una maggiore capacità di calcolo, più memoria, più energia e costi più elevati. L’aumento delle dimensioni può far aumentare i ricavi, ma anche il costo del venduto.

Quando la "qualità accettabile" è davvero accettabile

La seconda sfida riguarda la differenziazione. I clienti non sempre sono disposti a pagare per la tecnologia migliore. Pagano per quella che riesce a svolgere il compito in maniera "accettabile" a un prezzo accettabile.

Se il riepilogo di un testo giuridico, il collaudo di un software, una prima bozza del materiale di marketing o una risposta del servizio clienti possono essere gestiti da un modello meno costoso, molti clienti non pagheranno il prezzo di un modello di frontiera per ottenere le prestazioni di un modello di frontiera. Sceglieranno un’alternativa. Il token può sembrare un’astrazione digitale, ma il suo prezzo è un segnale economico. Indica che la capacità di calcolo, la larghezza di banda della memoria, l’energia e la capacità di inferenza sono risorse scarse. Quando i prezzi aumentano o i vincoli di budget diventano evidenti, gli impieghi a basso valore aggiunto tendono a migrare su modelli meno costosi o più efficienti. L’intelligenza più dispendiosa viene riservata ai casi in cui i benefici giustificano il costo.

Questo non significa che l’IA di frontiera sia destinata a fallire, ma che il mercato potrebbe scindersi. I modelli più avanzati potrebbero essere impiegati per attività complesse e ad alto valore aggiunto, mentre gli utilizzi quotidiani potrebbero orientarsi verso sistemi più piccoli, meno costosi e più specializzati. L’adozione può aumentare anche mentre il pricing power diminuisce. L’utilizzo può registrare una crescita esponenziale in assenza di un’appropriazione del valore soddisfacente. È questa l’eventualità, scomoda ma concreta, che gli investitori devono tenere presente.

Esiste anche un problema di potere negoziale. Se l’IA riduce i costi per i clienti, la concorrenza potrebbe costringerli a trasferire tali risparmi ai consumatori. Se l’IA richiede chip, memoria ed energia che restano risorse scarse, potrebbero essere i fornitori ad appropriarsi del valore economico creato. Se gli output dell’IA vengono incorporati nell’applicazione di un’altra azienda, potrebbe essere il proprietario del flusso di lavoro ad appropriarsi del valore. Se la qualità dei modelli tende a convergere, i clienti potrebbero mettere i fornitori in concorrenza tra loro. L’IA crea valore, ma i fornitori dei modelli di frontiera potrebbero trattenerne solo una piccola parte.

Ecco perché questa distinzione è così importante. Un’azienda può contribuire a cambiare il mondo e rivelarsi comunque un investimento deludente se non dispone di pricing power, di un rapporto diretto con i clienti, di dati realmente distintivi, del controllo dei canali di distribuzione o di un’economia unitaria favorevole.

Dove potrebbe concentrarsi l’appropriazione del valore?

A nostro avviso, è più probabile che il valore venga trattenuto dalle imprese che controllano input scarsi, presidiano flussi di lavoro consolidati, dispongono di dati proprietari, operano in ambiti mission-critical o vantano una rete distributiva tale da consentire l’integrazione dell’IA nelle relazioni con i clienti preesistenti.

Il rischio potrebbe essere maggiore per le imprese che investono ingenti risorse per restare competitive ma non riescono a monetizzare tali investimenti. Queste aziende possono adottare l’IA, finanziarne lo sviluppo o commercializzare prodotti basati sull’IA e, nonostante ciò, lasciare che gran parte dei benefici venga acquisita da altri. Non si tratta di un problema tecnologico, bensì di un problema che riguarda i modelli di business.

Conclusioni

Il mercato continua a interrogarsi sulla portata effettiva dell’IA. A nostro avviso, però, questa è la domanda più semplice. Quella più difficile, e anche più importante, è come verrà ripartito il surplus di valore.

Gli indici di riferimento non distinguono tra le imprese che creano valore e quelle che riescono ad appropriarsene. Comprendono indiscriminatamente sviluppatori di modelli ad alta intensità di capitale, fornitori di risorse scarse, proprietari dei flussi di lavoro, beneficiari e vittime dell’IA. La gestione attiva permette di porsi una domanda diversa: non semplicemente quali imprese siano esposte all’IA, ma quali potranno migliorare la propria redditività grazie ad essa.

L’IA potrebbe diventare una delle tecnologie più importanti della nostra epoca. Ma se la creazione di valore appartiene alla società, l’appropriazione del valore appartiene ai proprietari del capitale. La prossima fase dei rendimenti azionari potrebbe dipendere proprio da questo scollamento.

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