L’IA è un investimento intelligente? Esploriamo i titoli in crescita, i rischi e le questioni etiche

Diversificazione all’interno dell'ecosistema IA

Investire nell’intelligenza artificiale richiede di considerare l’intera filiera IA, dai data center e i produttori di chip alle piattaforme software e agli utenti aziendali. Nessun singolo segmento racchiude tutte le opportunità disponibili. Diversificare tra infrastruttura, sviluppo di modelli e IA applicata può aiutarti a bilanciare la volatilità di breve termine con il potenziale di crescita sul lungo periodo.

Come valutare le aziende di intelligenza artificiale

L’ascesa dell’IA ha suscitato un’ondata d’interesse tra gli investitori, ma identificare i vincitori sostenibili richiede più che il semplice riconoscere nomi noti o recenti rialzi del prezzo delle azioni.

Ecco a cosa dovresti prestare attenzione:

Scalabilità del modello di business

I prodotti basati sull’IA spesso beneficiano di forti economie di scala. I modelli linguistici, una volta addestrati, possono essere riutilizzati su varie piattaforme e in diversi settori. Tuttavia, addestrare modelli di grandi dimensioni richiede ingenti spese in conto capitale e notevole potenza di calcolo. Gli investitori dovrebbero valutare se un’azienda è in grado di scalare in modo efficiente in termini di costi, tramite infrastrutture proprietarie o partnership che riducono i costi marginali di distribuzione.

Vantaggio sui dati proprietari

L’accesso a dataset esclusivi è un fattore di differenziazione fondamentale, poiché i sistemi IA migliorano con dati pertinenti e di alta qualità. Aziende con dati esclusivi, ad esempio nel settore sanitario (con cartelle cliniche anonimizzate) o in quello finanziario (con flussi di transazioni in tempo reale), godono di un vantaggio strutturale. Questo vantaggio in termini di dati rende più difficile replicare le loro soluzioni IA.

Strategia di prodotto differenziata

Non tutte le soluzioni IA sono uguali. Alcune aziende integrano l’IA in strumenti esistenti per migliorare l’esperienza utente, mentre altre creano piattaforme nate con l’IA in grado di offrire servizi completamente nuovi. Un piano di sviluppo chiaro, un forte coinvolgimento degli utenti e una proprietà intellettuale (come l’architettura dei modelli o l’infrastruttura di distribuzione) ben difesa sono spesso segnali che una società può mantenere la leadership anche in un mercato competitivo.

Percorso verso la monetizzazione

Molte startup IA attirano l’attenzione con demo impressionanti e un’adozione iniziale incoraggiante, ma la sostenibilità a lungo termine dipende da una crescita costante dei ricavi. Un approccio sostenibile all’investire nell’IA richiede di esaminare come un’azienda genera valore (abbonamenti, tariffe basate sull’utilizzo, integrazioni a livello aziendale o licenze). Strutture di prezzo chiare, fedeltà della clientela e ricavi ricorrenti ad alto margine costituiscono indicatori significativi di una monetizzazione ben avviata.

Track record di esecuzione

In un mercato dell’IA in rapida evoluzione, l’esecuzione gioca un ruolo decisivo. L’azienda rilascia aggiornamenti con regolarità? Ha tradotto la propria attività di R&D in adozione da parte dei clienti? Le partnership stanno ampliando la sua presenza sul mercato? I rapporti sugli utili, i dati relativi alla crescita degli utenti e il lancio di nuovi prodotti forniscono segnali concreti della solidità dell’esecuzione.

Posizionamento competitivo nell’ecosistema IA

Il ruolo di un’azienda all’interno dell’ecosistema (costruttore di modelli, fornitore di infrastruttura, integratore di piattaforme o sviluppatore di applicazioni) influisce sul suo potenziale di crescita e sui margini. Gli investitori dovrebbero capire se una società è in posizione di leadership nel proprio segmento o se deve affrontare la concorrenza di player più grandi e integrati.

Questioni etiche che gli investitori nell’IA dovrebbero conoscere

Investire nell’intelligenza artificiale non riguarda più solo il potenziale di crescita. I rischi etici sono ora in primo piano per gli investitori interessati al valore e all’impatto a lungo termine. Di seguito, le principali aree da monitorare attentamente:

Pregiudizi e discriminazioni negli algoritmi

I sistemi IA spesso apprendono dai dati del mondo reale, che però non sempre sono equi. Se i dati di addestramento contengono disuguaglianze o squilibri passati, l’IA potrebbe ripeterli in modi che danneggiano le persone. Ciò può includere strumenti di selezione del personale che preferiscono un gruppo demografico rispetto a un altro o modelli sanitari poco precisi per determinati gruppi. Gli investitori dovrebbero chiedere se le aziende dispongono di controlli integrati, come audit indipendenti o team specializzati in IA responsabile.

Preoccupazioni sulla privacy legate all’IA e rischi di sorveglianza

I sistemi IA si basano spesso sulla raccolta di grandi quantità di dati, sollevando questioni rilevanti in materia di uso illecito dei dati, sorveglianza e consenso, soprattutto in settori come retail, pubblicità e riconoscimento biometrico. Prassi di gestione dei dati poco rigorose possono comportare responsabilità legali, danni di reputazione e sanzioni normative. Gli investitori dovrebbero valutare se le aziende rispettano il GDPR, il CCPA o altri quadri normativi principali per la protezione dei dati.

Sfide in materia di proprietà intellettuale e copyright

Molti sistemi IA apprendono analizzando contenuti reperiti online, come libri, codice, musica o articoli di cronaca. Ma ciò solleva interrogativi importanti: i dati sono stati utilizzati legalmente? L’IA potrebbe generare contenuti che violano i diritti di qualcun altro? Alcune aziende oggetto di cause legali per questi motivi sono già finite nei titoli dei giornali. Le proposte più solide sono quelle di aziende trasparenti riguardo alle fonti di dati utilizzate e che dispongono di politiche di licenza chiare.

Trasparenza e uso responsabile

Alcuni sistemi IA funzionano come “scatole nere", nel senso che non si sa davvero come prendano certe decisioni. È un problema soprattutto se questi sistemi vengono impiegati in settori come la sanità, il credito o la sicurezza pubblica. Gli investitori dovrebbero privilegiare aziende che spiegano come opera la loro IA, consentano verifiche di terze parti o condividano parti della loro tecnologia in modo aperto.

Impatto ambientale

L’IA richiede una notevole potenza di calcolo e quindi un alto consumo di energia. L’addestramento di un modello di grandi dimensioni può produrre un’emissione di carbonio paragonabile a quella di diverse automobili durante l’intero ciclo di vita. Gli investitori attenti alla sostenibilità dovrebbero verificare se le aziende impiegano sistemi efficienti, fonti di energia rinnovabile o compensazioni delle emissioni di carbonio.

Uso duale e applicazioni militari

Alcuni strumenti IA sono utilizzati per la sorveglianza, per prevedere comportamenti criminosi o persino in armi a guida autonoma. Questi casi d’uso “duale” possono sollevare serie preoccupazioni per gli investitori concentrati sulla governance etica. È importante controllare se l’azienda adotta politiche chiare sull’uso consentito o vietato della propria IA.

Sconvolgimento economico e sostituzione dei posti di lavoro a causa dell’IA

L’intelligenza artificiale sta rimodellando il mercato del lavoro. Alcuni ruoli vengono semplificati o eliminati, mentre altri si evolvono. Per gli investitori, questo cambiamento rappresenta un rischio sia dal punto di vista del business sia della reputazione.

L’automazione guidata dall’IA ha avuto un impatto su lavori che prevedono mansioni ripetitive e routinarie. Produzione industriale, logistica, assistenza clienti e ruoli amministrativi sono sempre più gestiti da robotica, chatbot e automazione dei flussi di lavoro. Nel settore finanziario, attività come i controlli di conformità e la reportistica di base sono ora in parte automatizzate, riducendo la necessità di alcune funzioni di back office.

Anche i lavori creativi e professionali ne risentono. Gli strumenti basati sull’IA possono scrivere codice, generare contenuti di marketing, rivedere documenti legali e supportare la diagnostica medica. Sebbene questi strumenti aumentino l’efficienza, riducono anche la domanda di posizioni entry-level in ambito design, media, legale e sanitario.

Tuttavia, gli effetti non sono tutti negativi. L’IA sta anche creando nuovi ruoli nella gestione dei dati, nella supervisione dei modelli e nelle operazioni tecniche. Molte aziende stanno ristrutturando i propri team, non solo riducendoli.

I governi osservano con attenzione. Alcuni stanno sperimentando politiche come le valutazioni del rischio IA, tasse legate all’automazione e incentivi alla riqualificazione. Con la crescente attenzione dell’opinione pubblica, le aziende che automatizzano senza sostenere i lavoratori potrebbero affrontare pressioni normative o danni reputazionali.

Per gli investitori, la domanda cruciale è se le aziende gestiscono i cambiamenti nella forza lavoro in modo responsabile. Il successo sul lungo periodo dipenderà non solo dal risparmio sui costi, ma anche da quanto sia davvero sostenibile e socialmente accettabile la loro strategia di automazione.

Rischi di investire in aziende di IA

L’IA è uno dei temi più trasformativi nei mercati globali, ma comporta anche rischi che gli investitori devono comprendere prima di allocare capitale. Ecco i principali:

Alcuni titoli legati all’IA hanno registrato rialzi di prezzo notevoli, in particolare nel settore dei semiconduttori, delle infrastrutture cloud e del software di automazione. Tuttavia, molti di questi guadagni sono alimentati da aspettative future più che dai ricavi attuali. Ciò espone a correzioni significative se il sentiment degli investitori diminuisce, gli utili deludono o i tassi d’interesse aumentano. Ecco perché puntare in modo massiccio sui titoli IA più popolari può rendere il portafoglio più volatile.

2. Cambiamenti normativi e regolamentari

I governi di tutto il mondo stanno ancora cercando di definire come gestire l’IA. Nuove regole sulla privacy, la sicurezza, l’equità o l’uso dei dati potrebbero cambiare il modo in cui le aziende operano. Se un’azienda non rispettasse le regole o non si adatta rapidamente, potrebbe incorrere in sanzioni, ritardi o notizie negative. Poiché ogni Paese ha normative diverse, le aziende IA con operatività globale potrebbero affrontare sfide aggiuntive.

Non tutte le aziende che si definiscono “guidate dall’IA” dispongono di soluzioni scalabili e con reali prospettive di successo. Alcune faticano a passare dalla ricerca e dai prototipi alle applicazioni concrete in grado di generare ricavi sostenibili. I modelli di business possono crollare se i costi di integrazione sono troppo elevati o se l’adozione da parte dei clienti è lenta. Gli investitori dovrebbero valutare non solo la tecnologia, ma anche il suo reale impatto commerciale e il coinvolgimento degli utenti.

Molte aziende di IA dipendono dai medesimi grandi player per chip, servizi cloud o tecnologie chiave. Se uno di questi fornitori aumentasse i prezzi, limitasse l’accesso o dovesse affrontare problemi politici, potrebbe influenzare molti operatori più piccoli allo stesso tempo. Questo tipo di dipendenza può generare rischi nascosti.

5. Dipendenza dai dati e rischio legato ai modelli

I sistemi IA sono validi solo quanto i dati su cui vengono addestrati. Dati di scarsa qualità, input obsoleti o dataset distorti possono portare a risultati errati, danni reputazionali o interventi normativi. Inoltre, le prestazioni dei modelli possono degradare nel tempo (“model drift”) o fallire di fronte a scenari di mercato o comportamenti degli utenti inattesi. Questo aggiunge un ulteriore elemento di imprevedibilità alla creazione di valore nel lungo termine.

6. Carenza di talenti e colli di bottiglia operativi

Lo sviluppo di IA avanzata richiede competenze altamente specializzate, che rimangono scarse e costose. Le aziende che non riescono ad attrarre o trattenere ingegneri e ricercatori di primo piano rischiano di restare indietro nell’innovazione o di trovarsi con lacune nell’esecuzione. Questo rischio è particolarmente elevato per realtà più piccole o aziende esterne al settore tecnologico che competono in un mercato dominato dai giganti del tech.

Conclusioni: cosa considerare quando si investe nell’IA

Alcuni titoli legati all’IA hanno generato rendimenti importanti, ma i guadagni si sono concentrati in poche realtà e le valutazioni dei nomi di punta sono elevate. In questo contesto, la selettività è fondamentale.

Un approccio ragionevole consiste nel diversificare l’esposizione in varie parti della catena del valore dell’IA, come chip, cloud, software aziendale e applicazioni specifiche di settore, senza sovraccaricare un singolo tema. Gli ETF possono aiutare, ma alcuni si concentrano eccessivamente su poche aziende.

Non tutte le aziende che usano l’IA possono garantire una crescita duratura. È quindi preferibile concentrarsi sui fondamentali del business: come i prodotti vengono monetizzati, se i clienti restano fedeli e con quanta efficienza viene impiegato il capitale.

L’IA rimane un’opportunità di investimento, ma non è più né economica né semplice.