Tecnologia disruptive

Una nuova dinamica: investire in e con l’intelligenza artificiale

10 aprile 2024 | 10 tempo di lettura
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Laurene Azoulay
Global Co-Head of Client Portfolio Management, Quantitative Investment Strategies
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Sung Cho
Portfolio Manager, Fundamental Equity
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Brook Dane
Portfolio Manager, Fundamental Equity
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Dennis Walsh
Global Co-Head of Quantitative Investment Strategies (QIS)
Perspectives
Questa pubblicazione fa parte della nostra serie Perspectives
Punti principali
1
Investire nell’IA
L’intelligenza artificiale sta evolvendo e il suo impatto si sta ampliando. Le opportunità di investimento spaziano dalle aziende che costruiscono l’infrastruttura necessaria per l’IA a quelle che sfruttano la potenza dei dati su cui vengono sviluppati i modelli di IA.
2
Investire con l’IA
Gli strumenti di IA possono essere applicati per ottenere un vantaggio informativo nei mercati azionari pubblici. Tuttavia, sarà fondamentale comprendere le tecniche per la generazione di alpha, così come i potenziali limiti e rischi dell’IA.
3
Orientarsi nel futuro dell’IA
Oltre ai fattori che rientrano direttamente nel controllo dei team aziendali e di gestione degli investimenti, gli investitori dovrebbero prepararsi a potenziali cambiamenti di direzione, tra cui innovazioni inattese nell’IA e rischi geopolitici.

Nel 2023, l’intelligenza artificiale (IA) generativa è diventata un fenomeno di massa. L’entusiasmo per il suo potenziale impatto sulle economie si è intensificato. Il dibattito sull’impatto dell’IA sulla redditività delle aziende è aumentato. Prevediamo che l’atteggiamento verso l’IA passerà dall’“entusiasmo” all’“adozione” nel 2024 e riteniamo che le opportunità di investimento si amplieranno man mano che la tecnologia rivoluzionerà interi settori. Gli investitori avranno bisogno di strategie chiare per trovare i vincitori della prossima generazione dell’IA e per comprendere in prima persona questa tecnologia e applicarla. Investire in e con l’intelligenza artificiale, due approcci distinti ma interconnessi, può generare una sovraperformance a lungo termine, ma il percorso sarà probabilmente complesso e in continua evoluzione.

Ancora un’opportunità per le Magnifiche (7)?

L’aumento dell’interesse per l’IA ha alimentato un forte rally dei titoli tecnologici nel 2023, con un gruppo concentrato di grandi aziende statunitensi che hanno trainato il mercato al rialzo. Le cosiddette Magnifiche 7 hanno determinato complessivamente il 70% della performance del Nasdaq Composite Index nel 2023.1,2  L’S&P 500 index ha registrato un rendimento del 26% nel 2023.3 Senza le Magnifiche 7, l’indice sarebbe salito solo dell’8%.4 La predominanza di questi nomi, dovuta principalmente agli importanti aumenti degli utili derivanti dall’IA, è proseguita nella prima parte del 2024. Altre caratteristiche di qualità, tra cui la solidità dei bilanci, i margini di profitto e le dimensioni, hanno tenuto il gruppo al riparo dall’impatto dell’aumento dei tassi d’interesse negli ultimi due anni.

Le Magnifiche 7 stanno generando la maggior parte dei rendimenti dell’indiceLe Magnifiche 7 stanno generando la maggior parte dei rendimenti dell’indice

Fonte: FactSet, Goldman Sachs Global Investment Research. Al 1º marzo 2024. Le previsioni economiche e di mercato presentate hanno meri fini informativi e sono aggiornate alla data di questa presentazione. Non c’è garanzia che tali previsioni verranno confermate. Si prega di consultare le note aggiuntive a fine presentazione. Ogni riferimento a società o titoli specifici non costituisce una raccomandazione per l’acquisto, la vendita, la detenzione o l’investimento diretto nella stessa società o nei relativi titoli.

Un motivo di reticenza degli investitori nei confronti delle Magnifiche 7 riguarda spesso le valutazioni elevate. Nel complesso, i titoli delle Magnifiche 7 sono scambiati ad un multiplo di prezzo/utili forward di ~30x rispetto al ~18x delle restanti 493 società dell’S&P 500.5 Tuttavia, si prevede che questi sette protagonisti aumenteranno le vendite ad un tasso 4 volte superiore a quello delle altre 493 società fino al 2025.6 È probabile che le Magnifiche 7 continueranno a dominare le notizie nel 2024. Al di là di questi nomi, per trovare la prossima generazione di aziende vincenti nel campo dell’intelligenza artificiale, gli investitori dovranno ampliare il proprio panorama.

Investire in tutto lo spettro di capitalizzazione del mercato, sia nei mercati sviluppati che in quelli emergenti, potrebbe rivelarsi redditizio nel 2024, poiché l’innovazione dell’IA accelera insieme alle mutevoli condizioni macroeconomiche. Ad esempio, ulteriori progressi in termini di disinflazione e riduzione dei tassi d’interesse potrebbero fungere da traino per le aziende tecnologiche più trascurate, come i titoli small-cap con valutazioni ai minimi da diversi decenni. Un’analisi più approfondita dell’impatto dell’IA sui vari settori, ad esempio con i nuovi strumenti per rafforzare la cybersicurezza o la scoperta di farmaci basati sull’IA nel settore sanitario, potrebbe inoltre rivelare opportunità uniche.

Più in generale, puntare sulle nazioni che stanno delineando percorsi IA propri potrebbe essere una strategia redditizia. L’India e il Giappone, ad esempio, possono approfittare delle loro posizioni macroeconomiche vantaggiose man mano che ci avviciniamo all’era dell’IA. Le diverse aree geografiche avranno una capacità unica di plasmare lo sviluppo e l’adozione dell’IA e la tolleranza al rischio varierà da Paese a Paese. Anche i crescenti rischi geopolitici e le catene di approvvigionamento globali influenzeranno l’evoluzione dell’IA, insieme agli eventi politici, all’introduzione di incentivi per promuovere gli investimenti nell’IA e alle risposte della normativa per limitare i rischi percepiti di questa tecnologia.

Investire nell’IA: catalizzatori, dati e applicazioni

Man mano che l’IA modifica le economie e i settori, la gamma di opportunità e i rischi si amplieranno e il divario tra vincitori e vinti aumenterà. Un punto di partenza utile per gli investitori che cercano un’esposizione alle opportunità dell’IA nei mercati azionari pubblici può essere quello di classificare i potenziali beneficiari in tre grandi categorie, tenendo presente che in ciascuna area la generazione di alpha sarà probabilmente basata sulla qualità, sull’analisi fondamentale bottom-up e sulla gestione attiva.

I maggiori beneficiari dell’IA sono quelli che chiamiamo “catalizzatori”. Questa categoria comprende le aziende che costruiscono l’infrastruttura necessaria per l’IA, come i produttori di semiconduttori e di attrezzature utilizzate nella loro fabbricazione (cd. semi-cap). Lo sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models, LLM) accessibili a livello commerciale, come ChatGPT, richiede una notevole potenza di calcolo e memoria. Ciò ha portato ad un aumento della domanda di chip ad alta potenza che solo poche aziende sono attualmente in grado di progettare o produrre. Riteniamo che i catalizzatori beneficeranno di maggiori investimenti da parte dei fornitori di cloud che stanno cercando di diversificare la fornitura di chip necessari per l’IA, nonché della costruzione di data center dedicati all’IA. La gestione attiva è fondamentale quando si investe in questo settore, a causa della rapida evoluzione delle opportunità e delle mutevoli dinamiche di rischio-rendimento.

I catalizzatori sono i vincitori odierni dell’IA I catalizzatori sono i vincitori odierni dell’IA

Fonte: Statista. A febbraio 2024. Le previsioni economiche e di mercato presentate hanno meri fini informativi e sono aggiornate alla data di questa presentazione. Non c’è garanzia che tali previsioni verranno confermate. Si vedano le note aggiuntive a fine presentazione

Con la maturazione delle tecnologie di IA e l’espansione delle opportunità oltre i “catalizzatori”, i potenziali beneficiari di domani potrebbero trovarsi nel segmento “dati e sicurezza”. Le fondamenta dei complessi modelli di IA si basano sulla qualità dei dati sottostanti su cui vengono addestrati. Oltre a disporre di una grande quantità di dati, i modelli più sofisticati e precisi apprendono da dati organizzati, accurati e sicuri. L’ascesa dell’IA generativa ha suscitato notevoli preoccupazioni sull’impatto della cybersicurezza, spingendo la domanda di soluzioni all’avanguardia. Riteniamo che le aziende dell’ecosistema tecnologico in grado di aiutare le altre aziende a proteggersi in modo efficace e a ricavare informazioni significative dai loro dati svolgeranno un ruolo sempre più critico. A beneficiarne saranno le aziende che fanno leva sui dati per migliorare l’efficienza operativa, comprendere meglio i propri clienti, creare esperienze più personalizzate e prendere decisioni più informate e basate sui dati.

Infine, riteniamo che le “applicazioni”, ossia le società di software e le aziende di tutti i settori che sfruttano l’IA per migliorare i loro prodotti e servizi, potranno trarne vantaggio nei prossimi anni, in quanto l’IA diventerà sempre più specializzata e dettagliata per ogni settore. Grazie all’interesse delle imprese ad adottare le nuove tecnologie, le società di software che offrono una migliore esperienza ai clienti per aiutarli ad adattarsi e a massimizzare il loro valore si troveranno in un’ottima posizione. L’IA sta iniziando a trasformare anche altri settori oltre a quello tecnologico, come ad esempio il settore sanitario, la vendita al dettaglio e il manifatturiero. Molte società hanno iniziato a concentrarsi sull’integrazione dell’IA, ma siamo ancora in una fase iniziale e il percorso di crescita è ancora lungo.

Investire con l’IA: ottenere un vantaggio nei mercati azionari

Se da un lato gli investitori possono scegliere di mettere a frutto gli ultimi sviluppi investendo direttamente in opportunità legate all’IA, dall’altro possono anche beneficiare del modo in cui le innovazioni dell’IA contribuiscono a migliorare i processi di gestione degli investimenti e il processo decisionale in materia di investimenti. L’utilizzo dell’IA negli investimenti sistematici non è una novità, ma gli strumenti di oggi sono molto più potenti. I modelli linguistici di grandi dimensioni sono supportati dalla “tecnologia di trasformazione” (la “T” di ChatGPT o del BERT di Google). Questa tecnologia introduce relazioni contestuali tra le parole e i documenti in modo estremamente efficiente e pratico, consentendo agli investitori di addestrare i modelli utilizzando una quantità di dati molto maggiore di quella che era possibile in passato a livello di calcolo. Il risultato è stato un aumento graduale della potenza di questi modelli.

Dato il significativo salto di efficacia dei modelli più recenti rispetto alle tecniche precedenti, riteniamo che l’IA stia diventando uno strumento sempre più importante per gli investitori, in grado di estrarre sistematicamente informazioni da banche dati ampie, complesse e non strutturate e di orientare le decisioni d’investimento nei mercati azionari pubblici. Ad esempio, per integrare gli indicatori finanziari e i dati di mercato, vengono spesso utilizzate notizie finanziarie, trascrizioni delle call sugli utili, report di ricerca degli analisti e documenti normativi. La crescita esponenziale di questo tipo di dati richiederà tecniche nuove e solide per estrarre spunti significativi e mantenere un vantaggio informativo sui mercati. Ciò può essere particolarmente utile quando si investe in mercati più ampi e più dispersi, come le small cap o i titoli azionari dei mercati emergenti, che presentano inefficienze informative persistenti.

Man mano che la quantità di dati continua a crescere in modo esponenziale...
6,3 mln
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Ricerche su Google condotte ogni minuto7

20.800
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Utenti medi su LinkedIn ogni minuto8

455.000 USD
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Spesa su Amazon ogni minuto9

… riteniamo che l’IA stia diventando uno strumento sempre più importante per gli investitori, in grado di estrarre sistematicamente informazioni da banche dati ampie, complesse e non strutturate e di orientare le decisioni d’investimento nei mercati azionari pubblici.

Ogni riferimento a società o titoli specifici non costituisce una raccomandazione per l’acquisto, la vendita, la detenzione o l’investimento diretto nella stessa società o nei relativi titoli. Solo a fini illustrativi. Le previsioni economiche e di mercato presentate hanno meri fini informativi e sono aggiornate alla data di questa presentazione. Non c’è garanzia che tali previsioni verranno confermate. Si prega di consultare le note aggiuntive a fine presentazione. Il presente materiale è una comunicazione di marketing.  

Esempi di nuovi strumenti di IA all’opera sono i modelli linguistici di grandi dimensioni programmati per analizzare il sentiment del tono durante le call sugli utili. In altre parole, segnali che rilevano non solo “cosa dice il management” ma anche “come lo dice”. Un management che parla con toni fiduciosi, ad esempio, può implicitamente esprimere una prospettiva positiva per la propria azienda. L’evasività del discorso può essere correlata all’intenzione di non attirare l’attenzione su prospettive dell’azienda deludenti. La decifrazione di una grande quantità di dati non strutturati esistenti può anche aiutare a scoprire tendenze tematiche e relazioni economiche tra aziende poco evidenti che gli altri investitori potrebbero non cogliere.

Per utilizzare in modo efficace l’IA e gli strumenti di apprendimento automatico, i professionisti devono considerare i casi d’uso in modo che i set di dati sottostanti giustifichino la necessità di tecniche di analisi dei dati più solide. Inoltre, l’uso efficace dell’IA richiede il capitale intellettuale necessario non solo per utilizzare la tecnologia, ma anche per comprendere i dati, i motivi per cui utilizzarli e le modalità di utilizzo. Infine, ci aspettiamo che gli investitori che hanno accesso alle risorse e dispongono dell’infrastruttura necessaria per sfruttare i dati, compresa la potenza di calcolo e le capacità di elaborazione per addestrare modelli linguistici di grandi dimensioni, avranno un vantaggio competitivo nei prossimi anni.

Orientarsi nel futuro dell’IA

Al di là dei fattori che rientrano direttamente nel controllo delle aziende e dei team di gestione degli investimenti, le svolte impreviste nello sviluppo dell’IA possono dare una forma nuova alle dinamiche macroeconomiche e geopolitiche. Da un punto di vista macroeconomico, se da un lato l’IA ha un potenziale significativo per incrementare la crescita economica e la produttività, dall’altro potrebbe comportare una delocalizzazione del lavoro, un aumento della disuguaglianza e una disoccupazione strutturale. I tempi e l’entità di questi effetti macroeconomici rimangono molto incerti e notoriamente difficili da prevedere.

Sul fronte geopolitico, l’IA può rivoluzionare le procedure legate alla catena di approvvigionamento migliorandone l’efficienza, ma potrebbe anche acuire la sfiducia tra le nazioni e accelerare la frammentazione economica, compresi gli ecosistemi tecnologici tra Stati Uniti e Cina. Mentre i Paesi competono per assicurarsi i vantaggi economici e geopolitici dell’IA, riteniamo che le imprese correttamente allineate agli sforzi aziendali e governativi per incrementare la sicurezza delle catene di approvvigionamento e delle risorse, oltre alla sicurezza nazionale, possano emergere come vincitori nel lungo termine.

Un problema critico della catena di approvvigionamento è rappresentato dal fatto che la maggior parte della capacità produttiva di semiconduttori a livello mondiale si trova in Asia. Taiwan domina la produzione di chip di fascia alta, fondamentali per la prossima generazione di tecnologie di IA. Le iniziative dei mercati sviluppati, tra cui gli Stati Uniti, l’UE e il Giappone, per accorciare la catena di approvvigionamento dello sviluppo e della produzione di semiconduttori (onshore, reshore o nearshore), possibili attraverso la riduzione del costo del lavoro grazie all’IA, creeranno nuove opportunità di investimento. Nel campo della sicurezza informatica, sebbene gli strumenti generativi dell’IA possano aiutarci a prevedere, identificare e rispondere più velocemente ai rischi per la sicurezza, possono anche rendere gli attacchi informatici più facili da eseguire e molto più dannosi. Per i prossimi anni prevediamo investimenti significativi in tecnologie di difesa e soluzioni di cybersecurity.

Il potenziale impatto dell’IA nel perturbare le elezioni è un’altra area che gli investitori dovrebbero tenere d’occhio. Nel 2024 un numero record di Paesi si recherà alle urne, perciò la disinformazione e l’uso improprio di contenuti testuali, audio e video generativi dell’IA potrebbero influenzare i risultati di votazioni politiche fondamentali, influenzando il parere dell’opinione pubblica o aggravando le divisioni sociali. Inoltre, le democrazie si trovano ad affrontare sfide su più fronti, tra cui le guerre in corso in Ucraina e in Medio Oriente, ed è probabile che il 2024 fornisca un quadro più chiaro di come l’IA possa cambiare la natura della guerra e il modo in cui le democrazie si difendono.

Uno sguardo al futuro

La rapida ascesa e il potenziale di trasformazione dell’IA generativa e dell’apprendimento automatico mettono questa tecnologia sulla buona strada per diventare il segno distintivo dell’economia e dei mercati finanziari moderni. Prevedere i vincitori e i vinti e fare il miglior uso dell’IA è tutt’altro che semplice, soprattutto in questa fase iniziale del ciclo di vita di questa nuova tecnologia. Esiste inoltre una miriade di incognite, tra cui i rischi geopolitici e il potenziale uso improprio dei modelli, le complicate questioni normative, le tempistiche incerte per l’adozione dell’IA e i nuovi modelli di monetizzazione ancora da verificare. Prevediamo che i legami tra l’IA e gli investimenti si intrecceranno sempre di più man mano che la società e le economie prenderanno confidenza con questa tecnologia. Gli investitori che riusciranno a trovare un equilibrio tra le due dinamiche di investimento nell’IA e con l’IA, riuscendo allo stesso tempo a orientarsi nell’imprevedibile di questa tecnologia, saranno probabilmente tra i vincitori a lungo termine.

1.Magnifiche 7 si riferisce a Nvidia, Microsoft, Google, Meta, Tesla, Apple e Amazon

2FactSet, Goldman Sachs Asset Management. Al 31 dicembre 2023.

3FactSet. Al 31 dicembre 2023.

4Bloomberg, FactSet. Al 31 dicembre 2023.

5FactSet, Goldman Sachs Global Investment Research. Al 29 febbraio 2024.

6Fonte: FactSet, Goldman Sachs Global Investment Research. Al 29 febbraio 2024. Consenso bottom-up sul tasso di crescita annuale composto (CAGR) delle vendite per il periodo 2023-25(S).

7LocaliQ. Al 4 dicembre 2023.

8LocaliQ. Al 4 dicembre 2023.

9Domo. Al 14 dicembre 2023.

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