Non tutte le opportunità dell'intelligenza artificiale sono uguali

Al momento non esiste parola d'ordine più in voga di intelligenza artificiale, e per una buona ragione. Questa tecnologia ha un enorme potere di trasformare il nostro modo di vivere e lavorare, e la sua ascesa negli ultimi mesi è stata a dir poco fulminea.

L'impatto dell'IA sul mondo è ancora agli albori. Abbiamo già visto come l'IA possa fungere da motore di ricerca migliore, ma sappiamo che può fare di più e che lo farà nel tempo. Considerata la portata di ciò che l'intelligenza artificiale potrebbe consentire, non la vedo come una tendenza a breve termine, ma come un cambiamento lungo e duraturo nell'architettura informatica. L'opportunità di investimento nell'IA è grande, in gran parte ancora davanti a noi, e ha il potenziale per generare un alfa significativo nei prossimi anni.

Sebbene l'IA sia probabilmente una tecnologia vincente - in grado di aiutare le imprese ad aumentare l'efficienza facendo più lavoro con meno persone, o a crescere in modo più efficace con lo stesso numero di persone che diventano più produttive - non tutte le aziende legate all'IA saranno vincenti a lungo termine. In questo articolo cerchiamo di fornire un semplice quadro di riferimento per valutare quali aziende possono trarre vantaggi sostenibili dall'IA nell'intera economia.

Come valutare l'impatto dell'IA

Credo che la chiave per capire quali titoli potrebbero trarre vantaggio dall'IA non stia solo nel chiedersi chi può trarne vantaggio, ma anche chi non può trarne. L'intelligenza artificiale può essere una marea montante, ma non solleverà tutte le barche allo stesso modo. Quindi, come fanno gli investitori a determinare quali aziende sono in una posizione unica per beneficiare dell'IA? Riteniamo che gli investitori debbano considerare cinque criteri per analizzare i potenziali vincitori e vinti dell'IA:

• Cultura, leadership e mentalità: la velocità di adozione di una nuova tecnologia è spesso indice di successo futuro. Le aziende che integrano le nuove tecnologie prima e meglio delle loro concorrenti hanno di solito una cultura dell'assunzione di rischi e dell'innovazione a partire dal livello dirigenziale. È quindi importante esaminare la cultura aziendale.
• Scala: una cosa che abbiamo imparato da innovazioni passate come il cloud e l'apprendimento automatico è che disporre degli strumenti e dei talenti giusti per comprendere, sviluppare e implementare le nuove tecnologie è fondamentale. Le aziende che dispongono del capitale e delle dimensioni necessarie per selezionare e coltivare i talenti in modo efficace e in numero maggiore possono essere avvantaggiate.
• Dati: per sfruttare l'IA è necessario disporre di dati. Per farlo meglio dei concorrenti, è necessario disporre di dati differenziati. Dati più solidi consentono alle aziende di produrre più rapidamente modelli migliori, un vantaggio che si autoalimenta e che può crescere nel tempo. L'implementazione rapida di dati differenziati è ciò che distingue i modelli linguistici di grande successo di oggi dai loro omologhi. Lo stesso potrebbe valere per i modelli più piccoli e per altri casi d'uso in futuro.
• Norme di settore: gli organismi di regolamentazione - la SEC per i servizi finanziari, la FDA per le biotecnologie, l'HIPPA per l'assistenza sanitaria, ecc. È più probabile che le aziende dei settori industriali preferiscano rimandare l'implementazione dell'IA se ciò significa stare dalla parte giusta del rischio normativo. È un aspetto da tenere in considerazione quando si valuta quali aziende hanno maggiori probabilità di trarre vantaggio dall'IA.
• Flussi di lavoro: molte aziende hanno processi complessi e specializzati che si basano su una profonda esperienza umana che può essere difficile da replicare o automatizzare per l'IA. Poiché queste aziende potrebbero impiegare più tempo per adattarsi, gli investitori potrebbero non vedere opportunità immediate.