I rischi dell’IA si estendono oltre il software

In breve

• I rischi di destabilizzazione associati all’IA si stanno estendendo al di là del software.
• L’IA può sia erodere che rafforzare i vantaggi competitivi.
• L’innovazione dirompente è foriera di opportunità, per cogliere le quali servono però un’analisi approfondita e un approccio collaborativo.

Nel nostro ultimo Strategist’s Corner, “L’IA mette sotto pressione i titoli del software”, abbiamo sottolineato i rischi di disruption con cui si confronta questo settore. Abbiamo sostenuto che l’IA non è soltanto uno strumento migliorativo della produttività da applicare ai prodotti esistenti, bensì una forza che può ridurre i costi di switching e intensificare la concorrenza nel settore del software. Ma questi rischi, pur essendo concreti, non sono distribuiti in modo uniforme.

Mentre i semplici flussi di lavoro o gli archivi di dati odierni saranno probabilmente sostituiti dall’IA, il codice profondamente integrato che alimenta flussi di lavoro complessi basati sulla fiducia e sull’affidabilità potrebbe invece trovare nell’IA un potente alleato. Inoltre, dopo la pubblicazione dell’articolo citato, i timori del mercato si sono estesi al di là del software.

Lo sconto valutativo si allarga

Quello che inizialmente sembrava un calo delle valutazioni confinato al settore del software ora si configura sempre più chiaramente come un allargamento dei rischi di disruption a molteplici settori, come illustrato di seguito.

Il filo conduttore non è l’esposizione alla tecnologia in sé, ma piuttosto la presenza di modelli di business basati su asimmetrie informative o processi manuali.

Per un’analisi più specifica, ci è parso utile classificare queste imprese per tipologia.

• Asimmetrie informative – In questa categoria rientrano le aziende basate su conoscenze proprietarie o vantaggi derivanti dalla ricerca, come le agenzie di rating o i fornitori di indici.
• Competenze umane – Qua troviamo le aziende il cui prodotto sono le persone, in particolare società di consulenza, progettazione, coding, analisi o altri servizi cognitivi. I clienti pagano per la capacità di giudizio e la competenza.
• Attrito nei processi – Molti flussi di lavoro, come la gestione delle buste paga o le verifiche sulla storia creditizia di un mutuatario, richiedono scala, coordinamento e impegno manuale, tutti elementi che fungono da barriere all’entrata.
• Strutture con elevati costi marginali – Aziende che offrono servizi ripetibili o basati su processi e per le quali la manodopera è il principale costo di produzione.

L’IA può destabilizzare ognuna di queste imprese, nella misura in cui riduce il costo dell’attività cognitiva, accelera i processi iterativi o abbatte il tempo necessario a replicare le capacità. Ciò crea incertezza sulla tenuta dei margini e sul posizionamento competitivo a lungo termine, ovvero sui fattori che rivestono la massima importanza per i mercati, ed è per questo che si registra un aumento e una diffusione della volatilità tra questi titoli.

Tuttavia, destabilizzazione non è sinonimo di distruzione. Come abbiamo notato in precedenza, l’IA può tanto distruggere quanto rafforzare i vantaggi competitivi. Se la commoditizzazione è un rischio concreto per alcuni fornitori di applicazioni, le aziende di infrastrutture e dati potrebbero in realtà confrontarsi con la dinamica opposta. I database, le piattaforme di gestione dati e i sistemi informativi mission-critical potrebbero acquisire un valore strategico maggiore in un mondo abilitato dall’IA. Con la proliferazione dei modelli di IA, l’importanza di avere dati puliti, proprietari e ben gestiti dovrebbe aumentare.

La volatilità rispecchia il tentativo del mercato di ricalibrare le valutazioni a fronte della mutevole distribuzione dei risultati futuri. Il contesto sta cambiando velocemente, complice l’insorgere di nuove incognite o il ripensamento delle passate ipotesi sui profitti.

I periodi come questo comportano rischi, ma anche opportunità. Sta a noi cercare di capire dove i vantaggi competitivi si stanno assottigliando e dove invece potrebbero rafforzarsi.

Il paradosso di Jevons: inquadrare i rischi e le opportunità dell’IA

Nel XIX secolo l’economista William Stanley Jevons osservò che il miglioramento dell’efficienza si traduce in un aumento dei consumi. In particolare, si accorse che la discesa del prezzo del carbone dava impulso a nuove applicazioni, con un aumento della produzione industriale e quindi della domanda complessiva.

Dinamiche simili hanno interessato di recente il settore tecnologico. Il calo dei costi della potenza di calcolo non si è tradotto in un minor utilizzo di chip; anzi, la capacità computazionale è diventata parte integrante di quasi tutti i dispositivi e i flussi di lavoro. Analogamente, con la diminuzione dei costi di archiviazione nel cloud, i volumi di dati sono cresciuti esponenzialmente.

L’IA potrebbe produrre un effetto analogo, poiché la riduzione dei costi associati alla generazione di analisi, codice, contenuti, consulenze e simili potrebbe comportare un aumento della domanda di questi prodotti a valore aggiunto anziché una sua diminuzione. Ad esempio, se l’IA abbatte il costo dell’analisi dei dati finanziari, gli investitori potrebbero richiedere più analisi, scenari e approfondimenti in tempo reale, con il risultato di incrementare il consumo totale di dati e accrescere il valore strategico di alcune imprese oggi trascurate dagli investitori.

Per le aziende dotate di dati proprietari, flussi di lavoro integrati o capacità di distribuzione in grande scala, il calo dei costi marginali può tradursi in un maggiore utilizzo e in effetti di rete più pronunciati. Se l’IA accresce i rendimenti di scala attraverso un uso maggiore dei dati, il perfezionamento dei modelli o la gestione dei problemi di integrazione, le imprese consolidate con punti di forza esistenti possono estendere ulteriormente il loro vantaggio.

In questo senso, ciò a cui stiamo assistendo potrebbe essere non tanto un’erosione generale della redditività, quanto una ridistribuzione del potere di generazione di utile all’interno dei settori.

Conclusioni

Il nostro compito di investitori non è stilare una classifica generale dei settori beneficiari dell’IA o di quelli che ne sono penalizzati, ma piuttosto stabilire dove i vantaggi competitivi vengono rafforzati e dove invece vengono compromessi. A nostro avviso, la questione fondamentale per gli investitori riguarda la tenuta dei vantaggi competitivi e non la mera presenza di una determinata tecnologia.

È raro che i periodi di cambiamento strutturale premino le ipotesi precedenti. I benchmark riflettono il passato, non il futuro. In uno scenario di questo tipo, diventa sempre più importante avere la capacità di farsi un’opinione propria sulla base di analisi approfondite e collaborazione anziché di estrapolazioni.

Quando il mercato applica un principio generale di “colpevolezza fino a prova contraria”, un’analisi accurata permette di distinguere tra erosione strutturale e rafforzamento. L’opportunità risiede non tanto nel prevedere il ritmo di adozione dell’IA, quanto nell’identificare dove il potere economico potrebbe concentrarsi e dove invece potrebbe indebolirsi.

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