L’impatto reale dell’IA in finanza: ecco cosa dicono i dati del 2024

L’intelligenza artificiale (IA) ha suscitato grandi aspettative in molti settori, ma il suo impatto sulla finanza rimane controverso. Nonostante le promesse di rivoluzionare i mercati, le performance reali dell’IA in borsa sono state meno miracolose di quanto previsto. Recenti esempi, come la vicenda della deputata Jennifer Wexton negli Stati Uniti, evidenziano come l’IA non sia ancora in grado di produrre risultati straordinari in ambito finanziario.

L’estate del 2024 ha visto un aumento delle aspettative riguardo all’IA, con molti che speravano in una trasformazione radicale dei mercati finanziari. Tuttavia, la realtà si è rivelata più complessa. Le borse sono governate da numeri e fatti concreti, e l’IA, nonostante i suoi progressi, non è ancora in grado di garantire rendimenti straordinari.

Le Sfide dei Ricavi dell’IA per le Mega Cap Tech

Il lancio di ChatGPT ha portato a un’impennata delle quotazioni azionarie delle grandi aziende tecnologiche, ma molte di queste non hanno visto una crescita significativa dei ricavi trainati dall’IA. Secondo Sequoia Capital, gli attuali livelli di investimenti in capitali (capex) potrebbero offrire 600 miliardi di dollari di ricavi stimati dal software e dai servizi di IA, ma resta da vedere se questi investimenti produrranno rendimenti positivi.

Nvidia e altri produttori di semiconduttori hanno registrato una crescita esponenziale dei ricavi grazie all’elevata domanda di chip per la formazione dell’IA. Tuttavia, sorgono domande cruciali: gli utenti finali vedranno un valore sufficiente a giustificare i costi? Gli attuali investimenti nelle infrastrutture di IA produrranno rendimenti positivi?

Dal lancio di ChatGPT, le quotazioni azionarie delle mega cap tecnologiche hanno registrato un apprezzamento significativo, spinti dall’ottimismo degli investitori. Tuttavia, questo entusiasmo ha portato a un’espansione dei multipli di valutazione, che potrebbe essere indice di una bolla. Ad esempio, il rapporto forward prezzo/fatturato (P/S) è passato da 3,8 a 5,0, un aumento del 34%. Amazon, Google, Meta e Nvidia hanno registrato espansioni superiori al 50%, alcune superando il 100%.

Il Futuro dell’IA nel Settore Finanziario

A fine luglio, l’indice S&P 500 ha registrato il peggior giorno dal dicembre 2022, mentre il Nasdaq ha subito il maggior calo dall’ottobre 2022. Questo sell-off è avvenuto in un contesto di rotazione del mercato, con un’impennata delle small cap e una flessione dei nomi a grande e media capitalizzazione, soprattutto nel settore tecnologico.

Secondo Dan Taylor, chief investment officer di Man Numeric, la rotazione osservata nelle ultime settimane ha molte cause potenziali, tra cui rischi geopolitici e preoccupazioni per le crescenti spese in conto capitale legate alle infrastrutture di IA. La spesa in conto capitale di Microsoft, ad esempio, è aumentata da 23,9 a 28,1 miliardi di dollari dall’esercizio finanziario 2022 all’esercizio finanziario 2023, e si prevede che raggiungerà i 52,9 miliardi di dollari nell’esercizio 2025.

Denny Fish e Michael McNurney, portfolio manager ed equity investment strategist di Janus Henderson Investors, sottolineano che l’IA ha il potenziale per essere un grande potenziatore della produttività, simile alla Rivoluzione Industriale di oltre 200 anni fa. Tuttavia, gli investitori devono ricordare che il potenziale di guadagno delle innovazioni tecnologiche è spesso sovrastimato nel breve termine e sottovalutato su orizzonti più lunghi.

Rischi e Benefici dell’IA nel Sistema Finanziario

Un recente studio della BCE ha evidenziato che il salto tecnologico dell’intelligenza artificiale generativa (IA) può comportare vantaggi e rischi per il sistema finanziario. L’IA generativa potrebbe aggiungere valore economico tra 2,6 e 4,4 trilioni di dollari all’anno, e il settore bancario sarà uno dei principali beneficiari. Tuttavia, l’adozione generalizzata dell’IA potrebbe aumentare il rischio operativo, compreso quello informatico, e portare a un comportamento di gregge e a una correlazione di mercato.

L’IA comprende due approcci principali: sistemi di apprendimento automatico basati sui dati e approcci basati su regole, come i chatbot deterministici. L’apprendimento automatico utilizza modelli statistici tradizionali e reti neurali artificiali per replicare il processo di apprendimento del cervello umano. Tuttavia, questi modelli possono essere soggetti a distorsioni e pregiudizi algoritmici, e possono presentare informazioni false o fuorvianti.

Emily Menon Bender, linguista computazionale presso l’Università di Washington, ha definito i modelli di IA generativa “pappagalli stocastici”, sottolineando che è difficile distinguere il linguaggio generato dall’IA dall’interazione umana. Questo può portare a problemi di qualità dei dati e a previsioni errate, che potrebbero causare perdite economiche e movimenti di mercato disordinati.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’intelligenza artificiale ha il potenziale per trasformare il settore finanziario, ma è essenziale riconoscerne i limiti e i rischi. L’IA può migliorare l’efficienza dei processi operativi e aumentare la produttività, ma può anche portare a distorsioni e pregiudizi. Gli investitori devono essere consapevoli delle sfide legate all’implementazione dell’IA e adottare un approccio cauto e diversificato per gestire i rischi.

Una nozione base di intelligenza artificiale correlata al tema principale dell’articolo è l’apprendimento automatico, che utilizza modelli statistici e reti neurali per analizzare grandi quantità di dati e fare previsioni. Una nozione avanzata è il concetto di “allucinazioni” dell’IA, dove i modelli generano informazioni false o fuorvianti, evidenziando la necessità di una gestione attenta e di un controllo di qualità rigoroso.

Riflettendo su questi aspetti, è chiaro che l’IA offre opportunità straordinarie, ma richiede anche una gestione prudente e una comprensione approfondita dei suoi limiti. Solo così potremo sfruttare appieno il suo potenziale senza incorrere in rischi eccessivi.