Conviene investire in aziende che sviluppano intelligenza artificiale?

Intelligenza Artificiale: guerre a parte, nel 2023 sembra che nel mondo non si parli di altro. Siamo davvero di fronte a una rivoluzione? Probabilmente sì, ma non nelle forme che il mercato e la comunicazione sembrano voler «pompare» in un’epoca in cui, nonostante il rialzo dei tassi che dovrebbe affossarle, le quotazioni azionarie continuano a cercare con maniacale insistenza l’innovazione che giustificherà la salita futura dei corsi azionari e, quindi, gli ancora importanti prezzi correnti.

Parlando di AI e mercati, appaiono evidenti i parallelismi con l’hype precedente, quello del metaverso di Fabebook.
Per dare il segno di quanto l’azienda «credesse forte forte» alla realizzazione di un cambio di paradigma nelle abitudini di vita di miliardi di persone cambiò anche nome in Meta.
Ironicamente la quotazione dell’azienda ha cominciato a scendere poco dopo l’annuncio del cambio di nome (a volte, evidentemente, troppo entusiasmo e pochi fatti puzzano di bruciato), fino a toccare (quando il bluff è stato visto dal mondo in modo conclamato) un calo superiore al 70% rispetto ai valori massimi di appena qualche mese prima.

Azioni Meta (Facebook) - Grafico a 5 anni Fonte: Money.it

Il titolo di Meta si è poi ripreso a partire dalla fine dello scorso anno seguendo l’andamento del comparto, grazie ai generosi tagli del personale e, forse soprattutto, per il dichiarato nuovo punto focale delle strategie dell’azienda: l’intelligenza artificiale.

Si può sulla base di questi presupposti non essere almeno un minimo scettici?

Quanti soldi ha Mark Zuckerberg? Ad oggi 100 miliardi in meno per colpa del metaverso

Si fa presto a dire Intelligenza Artificiale

Una premessa su un concetto che riprenderò più avanti: se sin dall’inizio dell’hype metaverso appariva, almeno al sottoscritto, la strabordante componente di fuffa insita nell’intera architettura del progetto, sull’intelligenza artificiale ho una visione differente: l’insieme di tecnologie che etichettiamo ed etichetteremo con questo nome sono già parte dei prodotti che usiamo tutti i giorni ed è abbastanza chiaro quanto sia ineluttabile che con il loro evolvere troveranno sempre più ampia applicazione in contesti anche molto diversi tra loro.

Tuttavia c’è un problema di fondo che è necessario affrontare prima di porsi il problema dell’investimento nell’AI, ovvero: che cos’è davvero l’AI?

A inizio anno mi sono divertito a chiedere a ChatGPT se si considerasse davvero intelligente e la risposta fu negativa, quindi questa supposta «intelligenza» cos’è davvero?

La risposta è «matematica avanzata unita a capacità di calcolo». Le tecnologie che, con indubbio senso del marketing, chiamiamo intelligenza artificiale sono in realtà algoritmi di tipo statistico molto avanzati tanto da giungere al punto di dare l’illusione di interfacciarsi con entità intelligenti.

L’illusione, però, rimane tale e credo che il momento di arrivo della singolarità tecnologica sia molto lontano dall’arrivare. In realtà credo che l’unico modo di arrivarci sia continuare ad abbrutire l’umanità fino al punto di poterla davvero rendere raggiungibile da una tecnologia, ma qui andiamo fuori tema e chi volesse approfondire può leggere questo pezzo.

I limiti non superabili dell’AI

Inoltre questo tipo di tecnologie, proprio per via della loro natura, per quanto perfezionate nel tempo, manterrà alcuni difetti di fondo che sono:

1. Mancanza di controllo: per la sua stessa architettura l’AI fornisce risposte secondo «ragionamenti» inarrivabili anche per chi l’ha programmata. Un esempio tragicomico è il giocatore che batte a scacchi il campione del mondo ma non sa commentare le sue stesse mosse.
   Questo significa che si avrà sempre in fase di adozione in qualsivoglia ambito il dilemma sull’affidarsi (letteralmente) all’AI o tenere un livello di maggior controllo che è una componente essenziale molto più spesso di quanto si creda. Questo elemento potrebbe portare, dopo la fase di entusiasmo che stiamo attraversando, persino a un sentimento di diffidenza verso questo tipo di tecnologia.
2. Inaffidabilità potenziale delle risposte: questo problema deriva dal primo, ma ha una connotazione differente. Anche qui si è molto parlato degli sfondoni di ChatpGPT quando gli si fanno domande su temi per cui ha pochi dati. L’AI semplicemente non si rende conto di non sapere (è molto umana in questo, in effetti) e dà comunque una risposta che risulta essere verosimile, ma falsa. Finché ci divertiamo a fare a ChatGPT domande di cui sappiamo la risposta siamo a posto, 99 volte su 100 ci stupirà con un’interrogazione da 30 e lode e ogni tanto prenderà abbagli per i quali ci faremo una risata. Ma ha senso affidare a questo tipo di tecnologie la risposta a domande nuove e magari importanti su cui non sappiamo quanto possa essere affidabile?
3. Manipolabilità: può sembrare un punto in conflitto con il primo, ma non lo è. Queste tecnologie vengono distribuite come «black box», pertanto non possiamo sapere (ma possiamo spesso intuire) quando la risposta è il verace risultato dei calcoli statistici e quando invece questo è manipolato da interventi umani (filtri manuali, set di regole a monte, sbilanciamento o censura nella base dati fornita all’algoritmo). Dato che l’AI fornisce di norma un’unica risposta (confrontatela, per esempio, con la lista di risultati di un motore di ricerca), il solo dubitare della bontà della stessa pone in dubbio l’intera opportunità dell’adozione della tecnologia, a meno che la manipolazione non sia il vero fine dell’implementazione stessa...

Scenari futuri per l’AI

Sulla base di questi 3 punti credo si possano tracciare 3 scenari alternativi, due estremi e uno intermedio:

1. Si prosegue con l’adozione massiccia su basi fideistiche che l’AI sappia meglio di noi cosa è bene per noi. Ne risulterebbe una società distopica e fortemente repressiva, d’altro canto a livello politico molto si muove da tempo in questa direzione (basta vedere come esempi macroscopici i verdi al governo in Germania o i giovani attivisti di «ultima generazione») e una certa cultura della delega del potere politico alle dinamiche tecnocratiche è ben avviata tanto in occidente quanto in oriente.
   Scenario quindi plausibile ma non auspicabile, certamente bullish per il comparto.
2. Si esagera con l’adozione e la bolla scoppia in fretta. Come abbiamo visto ci sono dei difetti di fondo che possono portare l’attuale AI-mania ad adozioni eccessivamente accelerate o fuori luogo, generando prima o poi un «momento metaverso» in cui un po’ tutti capiscono di aver forse sognato un po’ troppo e l’eccesso di entusiasmo finisce per trasformarsi in eccesso di sfiducia.
   Scenario bearish a medio e lungo termine.
3. Lo sviluppo continua e trova ambiti di specializzazione in cui è davvero utile. È lo scenario più equilibrato e quindi forse il meno realizzabile in forma diretta. Sarà più probabilmente uno scenario consecutivo al secondo. Le applicazioni adatte alle tecnologie AI sono quelle in cui si usano per dare insight avanzati ma non prendere decisioni su questioni per le quali possiamo contare che l’output dell’AI sia davvero il miglior risultato possibile. Un esempio è la diagnostica per immagini dove algoritmi AI possono trovare elementi invisibili all’occhio umano più esperto, oppure l’automazione avanzata, in cui possiamo richiedere a una macchina livelli di discrezione e interazione di alto livello, ma opportunamente definiti e limitati in fase progettuale. È la linea di sviluppo, per esempio, dei robot androidi e non è un caso che gli umani li temessero nei romanzi di Asimov, nonostante le famose 3 leggi che sono forse l’elemento più fantasioso dell’intera produzione dell’autore. Forse è bene sperare, dopotutto, che l’implementazione si limiti ai videogiochi.
   Scenario bearish dai livelli attuali e moderatamente bullish sul lungo periodo.

Quali aspettative per il settore AI

Il comparto «AI» è estremamente recente ed è stato creato, come già accennato, ponendo un’etichetta di comodo a una serie di tecnologie emergenti ma già presenti sul mercato (per esempio nel motore di ricerca di Google almeno dal 2018 e in molti strumenti di data intelligence per cui l’etichetta markettara precedente era «big data»). Abbiamo così sul tema molti pochi numeri sul passato e tante entusiastiche proiezioni nel futuro.

Un esempio è questo grafico di Statista:

Forecast AI Statista

La fonte dei «dati», come vediamo, è la «next move strategic consulting». Impossibile non considerare i potenziali conflitti di interesse sia nell’attribuire al comparto già oggi oltre un trilione di fatturato (i criteri di definizione sono labili) e una crescita del genere in futuro.

Su quali titoli investire per guadagnare con le tecnologie di Intelligenza Artificiale

Dopo tutte le premesse veniamo al sodo: una volta definita la visione generale sul fenomeno quali sono le aziende da comprare per beneficiare delle «magnifiche sorti e progressive» del comparto?

La risposta a questa domanda va divisa almeno in 3 classi:

1) Le big tech
Dopo l’acquisizione di OpenAI il titolo Microsoft si è riavvicinato molto più di altri del comparto ai suoi massimi storici, con una performance vicina al 40% negli ultimi 6 mesi.
Qui i buoi sono forse già scappati dalla stalla e il senso del movimento è forse più legato ai fallimenti passati di Bing nel competere con Google (e alla speranza che possa così invertire la tendenza) che al vero valore aggiunto immediato dell’AI sul prodotto. In più il tutto è avvenuto in pieno Hype.
Il tema vero nel caso delle big tech è che si tratta di società già ampiamente sviluppate a livello mondiale (perlomeno nella parte del mondo aggredibile a livello commerciale, è davvero una questione prettamente politica e ideologica che il mondo stia prendendo la china dello scontro bellico tra blocchi?) e hanno di conseguenza due possibili linee di sviluppo per crescere: imporre cambi di paradigma nel mondo dei consumi per provare a mangiarsi la torta di altri colossi o efficientare la redditività della propria quota di mercato per i servizi che già offrono.
Questa situazione comporta un possibile scenario da «gioco a somma zero sul comparto» e necessita di puntare sul titolo giusto prima che la bontà della sua strategia di adozione si riveli palesemente vincente.

2) Piccole società specializzate
In questo caso si tratta di mercati che sono e saranno perlopiù accessibili dal canale del venture che dei titoli quotati. Si tratta di intercettare le aziende che, partendo dal basso e con un buona dosa di «intelligenza naturale®» sapranno trovare ambiti di applicazione davvero sensati. La sorte di queste aziende sarà più spesso l’exit che l’IPO, intercettarle e partecipare magari a qualche crowdfunding (dopo opportuna analisi e ponderazione) più portare a realizzare l’affare della vita, ovviamente con coerente quota di rischio allegata.

In definitiva, l’incendio delle AI che è divampato in questi mesi è stato uno spettacolo maestoso che ha prodotto anche molto fumo che impiegherà tempo a diradarsi.

In un contesto povero di prospettive rosee a livello economico, tra guerre mondiali emergenti (speriamo più fredde che calde) e una certa tendenza del mondo occidentale a dare molto conto a tematiche di sostenibilità che difficilmente sono amiche di dinamiche di crescita economica generalizzata, quello dell’AI è uno dei pochi settori che vale la pena tenere d’occhio perché potrebbe tirare fuori delle dinamiche di crescita anche forte in un contesto di generale asfissia economica e dei mercati finanziari.

E’, però, un settore a forte componente tecnica unita a una buona dose di marketing. Lo studio approfondito e costante è quindi un elemento fondamentale per coltivare la ragionevole speranza di intercettare l’occasione giusta al momento giusto. Per fortuna, dopo tutto, è un tema anche molto affascinante su cui rimanere aggiornati dedicando le dovute ore di studio.