L’inflazione e la politica monetaria sono da tempo i temi dominanti nei mercati finanziari. Nel frattempo, si sono un attenuati i timori degli investitori intorno agli annunci dei banchieri centrali.
In qiesto contesto ecco di seguito la view di Bert Flossbach, co-fondatore di Flossbach von Storch.
Ciò è dovuto anche al fatto che gli stessi banchieri centrali non sanno in che direzione andrà l’inflazione e quindi preferiscono basare le loro politiche sui dati noti tanto quanto gli investitori.
Per gli investitori di lungo periodo è comunque irrilevante che i dati mensili sull’inflazione siano superiori o inferiori di un decimo di punto percentuale. È importante stimare con una certa precisione l’andamento dell’inflazione a lungo termine per poter valutare l’attrattiva degli investimenti, in particolare delle obbligazioni. Nella prima metà dell’anno, l’inflazione dei prezzi al consumo negli Stati Uniti si è mantenuta in una fascia ristretta intorno al 3%. Non è quindi più preoccupante come uno o due anni fa, ma è ancora superiore all’obiettivo delle banche centrali del 2 per cento.
Il raggiungimento di questo obiettivo a breve sembra improbabile a causa dell’aumento delle retribuzioni orarie statunitensi (di recente il 4,1% in più rispetto all’anno precedente) e della robusta economia americana.
Per gli investitori obbligazionari statunitensi, questa situazione deve essere semplicemente sopportata. Un rendimento superiore al 4% sui Treasury statunitensi decennali è sufficiente a garantire un tasso d’interesse reale ragionevole, anche se l’inflazione rimane al 2-3% nel lungo periodo.
Nell’area euro le cose sono un diverse
La BCE ha tagliato i tassi di interesse a giugno per la prima volta in cinque anni, anche se, secondo le proiezioni del Consiglio direttivo della BCE, l’obiettivo di inflazione del 2% non sarà raggiunto prima della seconda metà del 2025. Ciò dipenderà anche dall’andamento dell’inflazione salariale, che ha raggiunto un picco del 4,7% nel primo trimestre del 2024. Il primo taglio preventivo dei tassi da parte della BCE sarà quindi probabilmente dovuto in particolare al debole sviluppo economico dell’Eurozona, soprattutto in Germania.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale
Resta da vedere in che misura l’inflazione sarà influenzata dalle forze innovative e dirompenti dell’IA. A lungo termine, si prevede un aumento della produttività che potrebbe non solo aumentare la crescita economica, ma anche ridurre l’inflazione. Nel breve-medio termine, tuttavia, gli ingenti investimenti in infrastrutture di intelligenza artificiale e l’elevato consumo di elettricità potrebbero avere un effetto inflazionistico.
L’ascesa dell’IA ha implicazioni di vasta portata. Come Internet, che ha scardinato molte aziende tradizionali e ne ha create di nuove, penetrando in quasi tutti gli aspetti della società, anche l’intelligenza artificiale cambierà il mondo a lungo termine. Che si tratti di ricerca e sviluppo, produzione, consumo, comunicazione, insegnamento, sicurezza interna ed esterna: tutti i settori sono già stati penetrati e modificati da software di apprendimento automatico o addestrati. Quando oggi si parla di intelligenza artificiale, ci si riferisce per lo più a modelli linguistici ampiamente diffusi come ChatGPT, noti come IA generativa. I modelli tradizionali, come l’apprendimento automatico, invece, esistono da molto più tempo.
L’IA generativa crea cose nuove, l’IA non generativa classifica cose esistenti e ne ricava previsioni. I modelli tradizionali di intelligenza artificiale per applicazioni speciali esistono da molto tempo. Per il grande pubblico, sono stati realizzati per lo più in segreto. La vittoria del computer IBM Deep Blue contro il campione del mondo di scacchi Garry Kasparov nel 1997 è stata notata con stupore come un esempio della potenza innovativa della tecnologia informatica. Quando il modello AI AlphaGo (Google DeepMind) ha battuto il campione del mondo di Go coreano Lee Sedol nel marzo 2016, la sorpresa è stata molto più grande. Il gioco da tavolo dell’Asia orientale con una griglia di 19 x 19 linee ha ancora due quadrilioni (2×1015) di combinazioni possibili dopo tre mosse – 16,5 milioni di volte in più rispetto a tre mosse di scacchi. Mentre Deep Blue di IBM cercava ancora di utilizzare un algoritmo per anticipare sistematicamente il maggior numero possibile di mosse degli scacchi, AlphaGo valutava 150.000 partite umane e poi faceva giocare diverse copie del software una contro l’altra per simulare milioni di nuove partite “artificiali”. Questa metodologia è stata rivoluzionaria e considerata dagli esperti come l’inizio di una nuova era dell’IA.
Da allora sono passati altri otto anni. La potenza di calcolo dei computer è migliorata notevolmente. Nell’autunno del 2022, con ChatGPT 3.5, OpenAI ha reso per la prima volta accessibile al grande pubblico un modello di IA generativa. Un anno dopo è uscito ChatGPT 4.0, che ha ottenuto prestazioni sorprendenti.
Le prestazioni dei modelli di IA generativa, tuttavia, comportano anche dei rischi. Ogni utente può far creare immagini, video o testi che possono togliere legittimità a personaggi pubblici, manipolare l’opinione pubblica e in questo modo influenzare anche le campagne elettorali. Le linee guida sui contenuti di ChatGPT vietano la creazione di tali immagini, ma altri modelli di AI le consentono, anche se le rappresentazioni sono spesso ancora piuttosto irrealistiche. Anche le allucinazioni che vengono ancora prodotte sono critiche, in quanto presentano in modo convincente fatti completamente falsi in un linguaggio raffinato.
Il software può creare nuovi posti di lavoro e beni economici, ma anche distruggere fonti di ricchezza esistenti. Potrebbe anche essere utile nella lotta contro malattie finora incurabili e danni collaterali, o epidemie incontrollate di virus che possono essere coltivate in modo economico in laboratori non controllati grazie all’IA.
È necessario attendere per vedere se i rischi delineati si concretizzeranno e quale sarà la reazione del mondo. Già all’inizio dell’era di Internet, si temevano attacchi informatici, furti di dati e abusi. Questi avvertimenti erano giustificati, ma il mondo si è adattato e ha sviluppato meccanismi di difesa. Una cosa è certa: con l’avanzamento dell’IA, aumenteranno anche le incertezze. Ci saranno vincitori e vinti, e non tutte le aziende che oggi beneficiano del boom saranno in grado di farlo anche domani. Le grandi aziende tecnologiche hanno un grande vantaggio sui concorrenti più piccoli grazie alla loro esperienza e alle enormi riserve finanziarie.
Questo è stato vero anche per Yahoo, fino a quando Google non è apparso sulla scena e, con un algoritmo di ricerca superiore, ha spodestato il vecchio campione dei motori di ricerca. L’IA è una rivoluzione tecnologica che, da un lato, può rendere i grandi operatori ancora più potenti e, dall’altro, creare un’asimmetria che consente ai Davide di battere i Golia. I piccoli “disruptor”, come un tempo erano Microsoft, Amazon, Apple e Alphabet (Google), raramente riescono a sconvolgere le strutture di potere tradizionali. I presunti “disruptor” spesso diventano essi stessi vittime del cambiamento rivoluzionario. Ad esempio, alcuni modelli di business che oggi sono ancora considerati sicuri potrebbero essere indeboliti o addirittura minati in futuro dal rapido sviluppo e dall’uso diffuso dell’IA. Le aziende dovrebbero esaminare la loro vulnerabilità ai cambiamenti tecnologici, diversificare un po’ di più i portafogli e cercare di non contare solo su alcuni (presunti) vincitori dell’IA.
L’IA può supportare il processo analitico, come la valutazione della forza competitiva di un’azienda o della qualità del management. L’utilità dei risultati dipende in larga misura dalla formulazione delle domande giuste (“prompting”) e dalla loro chiarificazione passo dopo passo. In ultima analisi, i risultati devono essere sottoposti a una verifica dei fatti e della plausibilità. Quando si valuta il management, l’importante è stabilire se la persona è adatta a ricoprire un ruolo dirigenziale in quella particolare azienda.
Ad esempio, combinando il database separato di un’azienda con l’IA generativa è possibile verificare il rigore e la credibilità delle dichiarazioni del management e classificare i dirigenti in base alla loro tendenza a dissimulare o a esporre i problemi e proporre soluzioni concrete. In questo modo è possibile verificare anche altre caratteristiche come la competenza professionale, l’autenticità, la motivazione e lo stile di leadership. La qualità dei risultati dipende dalla qualità del database e dalla formulazione delle domande o dei task. Con l’aumentare dell’esperienza e del numero di case study (soprattutto positivi o negativi), il database migliora e le domande degli analisti si affinano, portando a risultati migliori. Non si può pretendere un’accuratezza del 100%. È possibile che non sia tanto l’IA in sé a migliorare il processo analitico, quanto piuttosto il chiarimento delle domande e la sistematica applicata dai modelli di IA.
