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Intelligenza artificiale: distinguere l'hype dalle opportunità di investimento
Mark Casey
Gestore di portafoglio azionario
Peter Eliot
Gestore di portafoglio azionario
Jared Franz
Economista

Il successo dell'intelligenza artificiale ha preso il sopravvento.


I giornali riportano ogni giorno notizie sulla promessa dell'intelligenza artificiale generativa di accelerare le scoperte mediche e scientifiche, far compiere passi in avanti in termini di produttività ed eliminare i posti di lavoro su scala di massa.


Aziende e privati si sono affrettati ad adottare strumenti di intelligenza artificiale. OpenAI, sviluppatore del chatbot ChatGPT, ha riferito che gli utenti settimanali all'inizio del 2024 erano pari a 100 milioni, tra cui due milioni di sviluppatori e il 92% delle aziende Fortune 500.


L'entusiasmo degli investitori ha fatto impennare i prezzi delle azioni delle aziende che hanno maggiormente contribuito alla realizzazione dell'intelligenza artificiale generativa, tra cui NVIDIA, Meta Platforms e Microsoft, un investitore di OpenAI. Dal 2023 al febbraio 2024, i tre colossi tecnologici hanno registrato un'impennata rispettivamente del 519%, 304% e 77%.


Gli investitori dovrebbero chiedersi se l'intelligenza artificiale generativa (ovvero, piattaforme e strumenti in grado di generare nuovi contenuti, tra cui testo, immagini, video e audio) ha lanciato un megatrend duraturo o se il suo potenziale non sia stato notevolmente gonfiato.


Riteniamo che l'intelligenza artificiale generativa rappresenti un cambiamento trasformazionale che porterà a opportunità di investimento senza precedenti. Oggi la sfida per gli investitori consiste nel riuscire a distinguere l'hype da ciò che conta: la velocità di adozione, i miglioramenti dei modelli e il calo dei prezzi.


Le dimensioni del mercato dell'IA sono difficili da misurare

Questo grafico a barre riporta l'etichetta "Installazioni annuali di nuovi robot industriali (migliaia di unità)" e mostra il numero di nuove installazioni di robot industriali dal 2017 al 2026. Vi è una distinzione tra i robot tradizionali e i robot collaborativi dal 2017 al 2022. L'asse y rappresenta il numero di installazioni in migliaia di unità, mentre l'asse x rappresenta gli anni. Il numero di robot collaborativi e tradizionali dal 2017 al 2022 è il seguente: Nel 2017 erano presenti 11.000 robot collaborativi e 389.000 robot tradizionali; nel 2018 erano presenti 19.000 robot collaborativi e 405.000 robot tradizionali; nel 2019 erano presenti 21.000 robot collaborativi e 366.000 robot tradizionali; nel 2020 erano presenti 26.000 robot collaborativi e 363.000 robot tradizionali; nel 2021 erano presenti 42.000 robot collaborativi e 484.000 robot tradizionali; nel 2022 erano presenti 55.000 robot collaborativi e 498.000 robot tradizionali. C'è una nota che mostra una crescita del 31% nelle installazioni di robot collaborativi tra il 2021 e il 2022. Inoltre, sono presenti previsioni sul numero totale di robot industriali dal 2023 al 2026. Nello specifico: 593.000 robot nel 2023, 622.000 robot nel 2024, 662.000 robot nel 2025 e 718.000 robot nel 2026.

Fonti: Gartner, Statista, Nazioni Unite, Banca Mondiale. Stima delle dimensioni del mercato degli smartphone: popolazione globale totale di età compresa tra 15 e 64 anni (Nazioni Unite) moltiplicata per il prezzo di vendita medio stimato di uno smartphone pari a $ 291 (al 2022). Stima delle dimensioni del mercato dei pagamenti digitali: PIL globale totale (Banca Mondiale) moltiplicato per il tasso di acquisizione medio stimato del 2% (al 2022). Stima delle dimensioni del mercato dei veicoli elettrici: fatturato del settore automobilistico globale (a luglio 2023). Stima delle dimensioni del mercato cloud/SaaS: spesa IT (tecnologia dell'informazione) globale (a gennaio 2023). SaaS: software as a service (software come servizio).

Il mercato dell'intelligenza artificiale potrebbe essere più grande di quanto si pensi


Poiché l'intelligenza artificiale è ancora agli albori, è difficile stimare quanto sarà ampio il mercato. La società di consulenza McKinsey stima che il mercato dell'intelligenza artificiale potrebbe raggiungere i 13.000 miliardi di dollari entro il 2030, mentre la stima avanzata da PricewaterhouseCoopers è di 15.700 miliardi di dollari entro il 2030. Goldman Sachs, dal canto suo, ha calcolato che potrebbe incrementare il PIL del 7%.


Riteniamo che il mercato disponibile per l'intelligenza artificiale sia il più difficile da stimare in termini di ampiezza. Dopotutto, qual è il "valore" attribuito a un'intelligenza "superiore" o alla possibilità di accedere a maggiori conoscenze su qualsiasi argomento? In breve, l'intelligenza artificiale ha un potenziale aperto per generare un mercato con multipli molto più ampi rispetto a quelli dei precedenti progressi tecnologici.


Quando 15 anni fa si diffuse lo smartphone, che combinava la tecnologia di Internet a quella dei telefoni cellulari, pochi avrebbero potuto prevedere che avrebbe portato a nuovi modelli di business basati su app come Uber e DoorDash. I progressi dell'intelligenza artificiale rappresentano un potenziale simile.


Inoltre, GenAI è in grado di analizzare grandi quantità di informazioni e di utilizzare il riconoscimento dei modelli per autoapprendere nuovi compiti. In questo modo è possibile risolvere problemi complessi, scoprire nuove informazioni e potenzialmente creare nuovi modelli di business.


Quattro modi in cui gli early adopter utilizzano l'intelligenza artificiale


Alcune aziende stanno ancora sperimentato ciò che l'intelligenza artificiale può offrire loro. Alcune aziende di consulenza informatica, come Accenture, hanno pertanto lanciato un'iniziativa per aiutare i clienti a identificare i casi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa, adottare strumenti di intelligenza artificiale e integrarli nelle organizzazioni.


Le aziende stanno già cercando di sfruttare i vantaggi in termini di efficienza e produttività che l'intelligenza artificiale può offrire. Secondo lo studio di McKinsey, fino al 30% delle ore lavorate negli Stati Uniti potrebbe essere automatizzato entro il 2030.


Ecco alcuni modi in cui le aziende stanno integrando l'intelligenza artificiale nelle proprie attività.


1. Scoperta scientifica e medica


L'intelligenza artificiale probabilmente accelererà le scoperte in varie discipline. L'intelligenza artificiale può potenzialmente elaborare la totalità di tutte le conoscenze matematiche, fisiche o mediche in un tempo molto breve. Ad esempio, l'azienda biofarmaceutica Regeneron sta sfruttando gli strumenti di GenAI per setacciare l'enorme database presso il suo centro di genetica al fine di identificare i bersagli colpiti dalle diverse patologie, comprendere la progressione, sviluppare terapie farmacologiche e monitorare la risposta dei singoli individui al trattamento.


2. Sviluppo di prodotti


Il gigante dei prodotti di consumo Procter & Gamble ha iniziato a utilizzare GenAI per ottimizzare la scoperta molecolare, consentendo di sviluppare, ad esempio, 100 fragranze alla volta anziché una. Di conseguenza, è in grado di rispondere alle nuove tendenze di prodotto in pochi mesi anziché in anni.


Tra le offerte tecnologiche per i consumatori, Meta ha sviluppato occhiali da sole con intelligenza artificiale dotati di telecamere che riprendono ciò che l'utente vede e microfoni per sentire ciò che l'utente sente. Gli occhiali sono progettati per assorbire le informazioni accessibili intorno all'utente, tra cui l'acquisizione di foto o la creazione di suggerimenti per la formattazione di fogli di calcolo.


3. Automazione industriale e robotica


Amazon, che da tempo utilizza robot industriali nei suoi centri di approvvigionamento, sta applicando l'intelligenza artificiale per migliorare efficienza e funzionalità. Inoltre, l'azienda di robotica Figure ha sfruttato ChatGPT per creare un robot "umanoide" con input audio e video in grado di conversare e lavorare al fianco degli esseri umani. Schneider Electric sta sviluppando uno strumento di intelligenza artificiale generativa per interfacciarsi con i clienti e discutere delle proprie emissioni di carbonio. Il produttore di attrezzature per l'edilizia e l'industria mineraria Caterpillar sta investendo nell'intelligenza artificiale per aumentare la produttività delle sue macchine autonome.


4. Servizi IT


Le aziende hanno già spostato molte delle loro esigenze IT verso il cloud ed esternalizzato una maggiore quantità di assistenza tecnologica. Questa tendenza è stata amplificata dalla proliferazione di GenAI, che ha dato vita a una serie di piccole aziende che offrono alle grandi imprese servizi di consulenza e IT in grado di valutare e attribuire un punteggio alla qualità dei contenuti creati attraverso il processo di intelligenza artificiale, che può generare informazioni false o fuorvianti, note come "allucinazioni".


Altre aziende hanno utilizzano GenAI per supportare i call center, migliorare i modelli finanziari, creare contenuti di marketing e pubblicitari, analizzare i contratti legali e sviluppare materiali di formazione per i dipendenti.


Opportunità di investimento nell'intelligenza artificiale


Sebbene l'adozione di GenAI sia stata più decisa nei settori della tecnologia e dei media, il suo utilizzo si è diffuso a livello di settori e organizzazioni.


Secondo un rapporto del Wall Street Journal , le aziende di tutto il mondo hanno investito circa 19,4 miliardi di dollari nel 2023 per integrare l'intelligenza artificiale nei propri processi. Sebbene molte siano in fase di sperimentazione, l'intelligenza artificiale ha il potenziale per generare enormi incrementi di produttività, ridurre i costi per le aziende e generare informazioni che offrono un vantaggio competitivo per gli early adopter.


L'intelligenza artificiale può favorire l'automazione di una serie di attività aziendali

Il grafico mostra la percentuale di intervistati in un'ampia gamma di settori che hanno dichiarato di utilizzare regolarmente l'intelligenza artificiale generativa, di averla usata una volta o di non aver avuto alcuna esposizione a questa tecnologia. I risultati sono i seguenti: nel settore della tecnologia, dei media e delle telecomunicazioni, il 50% la utilizza regolarmente, il 37% l'ha utilizzata almeno una volta e il 12% non l'ha mai utilizzata; nei servizi finanziari, il 42% la utilizza regolarmente, il 41% l'ha utilizzata almeno una volta e il 18% non l'ha mai utilizzata; nei servizi aziendali, legali e professionali, il 36% la utilizza regolarmente, il 41% l'ha utilizzata almeno una volta e il 23% non l'ha mai utilizzata; nel settore dei prodotti sanitari, farmaceutici e medicali, il 33% la utilizza regolarmente, il 44% l'ha utilizzata almeno una volta e il 22% non l'ha mai utilizzata; nell'ambito delle industrie avanzate, il 32% la utilizza regolarmente, il 47% l'ha utilizzata almeno una volta e il 20% non l'ha mai utilizzata; nel settore dei beni di consumo e della vendita al dettaglio, il 30% la utilizza regolarmente, il 40% l'ha utilizzata almeno una volta e il 30% non l'ha mai utilizzata; nell'ambito dell'energia e dei materiali, il 29% la utilizza regolarmente, il 50% l'ha utilizzata almeno una volta e il 22% non l'ha mai utilizzata.

Fonti: Capital Group, McKinsey Global Survey on AI. Le cifre potrebbero non raggiungere il 100% a causa degli arrotondamenti. I settori avanzati includono quello automobilistico e dell'assemblaggio, aerospaziale e della difesa, nonché l'elettronica avanzata. L'indagine è stata condotta nell'aprile 2023 e ha incluso risposte da 1.684 partecipanti.

Un'adozione più ampia può alimentare miglioramenti continui che si basano l'uno sull'altro, mettendo in moto un circolo virtuoso di innovazione e adozione. Con l'adozione di GenAI da parte di un maggior numero di aziende è probabile che emergano nuovi e più sofisticati utilizzi.


Piuttosto che concentrarsi su titoli che puntano l'attenzione sulla massiccia perdita di posti di lavoro o sulle preoccupazioni per l'avvento di robot senzienti, gli investitori dovrebbero concentrarsi sulla diminuzione dei costi di adozione dell'intelligenza artificiale, sui progressi nei modelli e sull'identificazione degli early adopter che potrebbero utilizzare la tecnologia per ottenere un vantaggio competitivo.


In qualità di investitori attivi, stiamo dedicando il nostro tempo a scoprire opportunità di investimento che potrebbero corrispondere al vasto potenziale dell'intelligenza artificiale generativa.



Mark Casey è un gestore di portafogli azionari con 18 anni di esperienza negli investimenti. Ha conseguito un MBA ad Harvard e una laurea a Yale.

Peter Eliot è gestore di portafoglio azionario con 23 anni di esperienza nel settore. Ha conseguito un MBA e un master in affari internazionali presso la Columbia e una laurea in relazioni internazionali presso l'Università della Pennsylvania.

Jared Franz è un economista con 18 anni di esperienza nel settore degli investimenti. Ha conseguito un dottorato in economia presso la University of Illinois di Chicago, una laurea in matematica presso la Northwestern University e ha frequentato la U.S. Naval Academy. 


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