Dalla narrazione ai numeri: la prossima fase dell’IA

• L’impatto dell’IA sulle società dei settori del software e dei servizi di informazione sarà disomogeneo.
• Le società con sistemi informativi e dati affidabili potrebbero essere avvantaggiate in un contesto in cui i clienti richiedono controlli, tracciabilità delle operazioni ed accuratezza.
• Con la futura quotazione in borsa delle principali società di IA, gli obblighi di informativa potrebbero consentire al dibattito di passare dalle ipotesi ai dati reali, creando più vincitori – e vinti.

Nel mese di febbraio, abbiamo pubblicato due articoli della nostra serie Strategist’s Corner dedicati all’impatto dell’intelligenza artificiale sui settori del software e dei servizi di informazione.

Innanzitutto, abbiamo evidenziato come i cambiamenti dirompenti legati all’IA potrebbero erodere il pricing power e mettere in discussione la sostenibilità dei rendimenti nel comparto del software. Abbiamo quindi sottolineato che questi rischi non riguardano unicamente il software ma iniziano ad estendersi ad altri settori in cui prevalgono modelli di business basati su asimmetrie informative, competenze umane o attrito nei processi.

In entrambi gli articoli, il messaggio di massima è lo stesso: sebbene i mercati abbiano iniziato a scontare questi rischi su vasta scala, l’impatto effettivo dell’IA sarà probabilmente disomogeneo. Destabilizzazione non è sinonimo di distruzione, e i suoi effetti non sono equamente distribuiti. Sebbene la commoditizzazione rappresenti un rischio concreto e la gamma dei potenziali scenari si sia ampliata, riteniamo che alcune aziende di infrastrutture e dati potrebbero registrare una crescita della domanda per le ragioni illustrate dal paradosso di Jevons, ossia l’idea che il miglioramento dell’efficienza di una risorsa porti ad un aumento e non a una diminuzione del suo utilizzo.

Crediamo che i fornitori di sistemi informativi mission-critical offrano un buon esempio. Questi sistemi non sono semplicemente delle applicazioni, ma piattaforme al centro dei flussi di lavoro, dei processi decisionali, dei controlli di compliance e della rendicontazione. Spesso integrano set di dati longitudinali proprietari e fungono da fonte di dati affidabile in seno a un’organizzazione. Di conseguenza, il costo di un malfunzionamento – non il semplice costo del software – diventa un vincolo determinante nelle decisioni dei clienti.

In questo contesto, è probabile che l’IA rafforzi il valore di un’applicazione, piuttosto che ridurlo. Via via che gli output generati dall’IA vengono incorporati nei flussi di lavoro, aumenta l’importanza dell’integrità dei dati, della verificabilità e dei sistemi di controllo. In altre parole, se da un lato il costo legato alla generazione delle risposte può essere ridotto dall’IA, dall’altro lato questa aumenta il valore di sapere quali risposte possono essere considerate affidabili. Tale dinamica può incrementare i costi di switching e rendere i sistemi informativi ancora più radicati nelle attività aziendali.

Di conseguenza, la generazione di valore economico potrebbe spostarsi dai modelli di intelligenza artificiale generici alle applicazioni che integrano l’IA nei flussi di lavoro, sfruttano dati proprietari e offrono aumenti di produttività misurabili, creando sia vincitori che vinti nei settori del software e dei servizi aziendali e, conseguentemente, sia opportunità che rischi.

Nonostante la nostra persistente convinzione nelle opportunità offerte dall’IA, riteniamo che manchi ancora una sufficiente chiarezza. Questo potrebbe presto cambiare.

Un potenziale punto di svolta: l’ingresso in borsa dell’IA

La futura quotazione sui mercati pubblici di società come Anthropic ed OpenAI potrebbe rappresentare un importante punto di svolta, in quanto gli investitori potrebbero ottenere una maggiore trasparenza sulle modalità di creazione di valore di queste aziende.

Trattandosi di società private, oggi è difficile comprendere da dove provengano realmente i loro ricavi, quali casi d’uso siano davvero redditizi e quanto sia sostenibile la dinamica degli utili. Le narrazioni sono spesso plasmate dalla divulgazione di informazioni selezionate, aneddoti o casi di adozione precoce della tecnologia, che lasciano agli investitori più ipotesi che conferme.

La quotazione in borsa cambierebbe tutto. Un’informativa societaria più dettagliata sui segmenti di clientela, i trend di acquisizione e i flussi di lavoro specifici fornirebbe una maggiore chiarezza sulle aree in cui l’IA sta sostituendo strumenti più vecchi rispetto a quelle in cui sta semplicemente aiutando a ridurre i tempi di lavoro. Altrettanto importante è il fatto che i mercati pubblici impongono livelli di responsabilità e coerenza non richiesti dai mercati privati.

In parole semplici: ciò che viene discusso durante le interviste o i podcast dovrà corrispondere alle informazioni riportate nei bilanci. In caso contrario, ci saranno conseguenze.

Perché è importante: dagli aneddoti alle prove

Questa transizione è importante perché permetterà di passare dalle supposizioni a informazioni verificabili. Ad oggi, i mercati hanno reagito all’incertezza legata all’IA con un repricing generalizzato, in particolare nei settori del software, dei dati e dei servizi di informazione. Questo riprezzamento si basa implicitamente su un quadro di “colpevolezza fino a prova contraria”, che ipotizza un’erosione competitiva ancora prima che sia pienamente dimostrata.

L’IA non incide allo stesso modo su tutti i modelli di business. Alcuni potrebbero subire un impatto realmente dirompente, in particolare quando i prodotti offerti sono facilmente replicabili o i costi di switching sono esigui. Altri, in particolare quelli imperniati su set di dati longitudinali proprietari o flussi di lavoro profondamente integrati, possono dimostrarsi molto più resilienti, uscendone persino rafforzati in alcuni casi.

Il miglioramento dell’informativa societaria dovrebbe offrire agli investitori una visione più chiara delle dimensioni del mercato, della concorrenza e della reale sostenibilità degli utili. Ciò potrebbe mostrare che alcuni rischi sono sopravvalutati e che altri rischi sono invece superiori a quanto il mercato ritenga attualmente.

Le società con vantaggi duraturi – legati ai dati, alla distribuzione, all’integrazione o all’affidabilità – potrebbero cominciare a distinguersi dalle aziende il cui valore è più facilmente replicabile in un ecosistema guidato dall’IA. In questo senso, potrebbe trattarsi non tanto di un intero settore danneggiato in modo permanente, quanto di uno spostamento degli utili al suo interno.

Dal punto di vista degli investitori, questa distinzione riveste un’importanza cruciale. In periodi di cambiamento strutturale, i mercati tendono spesso ad estrapolare dinamiche recenti e ad applicare ampi sconti. Ma via via che l’incertezza lascia il campo alle informazioni, si osservano livelli crescenti di dispersione.

Conclusioni

Se la prima fase dell’IA è stata caratterizzata dall’incertezza dei mercati e da un repricing generalizzato, la prossima fase potrebbe essere definita dalla trasparenza e dalla differenziazione.

La quotazione in borsa di aziende leader nel settore dell’IA potrebbe imprimere un’accelerazione a questo cambiamento, offrendo agli investitori una visione più chiara delle aree in cui l’IA sta creando o meno valore. In tale scenario, è fondamentale chiedersi non tanto se l’IA avrà un impatto dirompente sui diversi settori, quanto piuttosto quali società potranno beneficiarne, e in che modo.

È qui che a nostro avviso la gestione attiva può essere particolarmente utile: analizzando le prove per operare una distinzione tra i modelli di business sostenibili e quelli che dovranno far fronte a una reale erosione legata all’IA.

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