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Intelligenza Artificiale: ecco tutti i settori interessati dalla rivoluzione

Una figura umana chinata all'interno di un mondo virtuale

In questi ultimi mesi ci siamo abituati ad associare l’AI generativa (intelligenza artificiale generativa) ai grandi e già noti nomi dei big tech statunitensi. Non poteva essere che così dopo l’esplosione di ChatGPT, il chatbot di OpenAI finanziato da Microsoft e la rapida reazione di concorrenti come Alphabet con Bard. Il rally del Nasdaq 100 (+43% da inizio anno) sintetizza la corsa effettuata dai titoli delle grandi società tecnologiche USA: Microsoft e Alphabet ma anche Apple, Nvidia, Amazon, Meta Platforms. Tuttavia la rivoluzione dell’intelligenza artificiale generativa interesserà tanti altri settori e aziende che finora non sono entrate nel mirino degli investitori. Nel suo outlook M&G è andato alla ricerca dei beneficiari più o meno nascosti della rivoluzione AI.

 

AI: i settori dove farà la differenza

Una rivoluzione è uno sconvolgimento dello status quo che porta a una realtà completamente diversa e nuova. Di solito cadono delle teste e altre prendono il potere. Anche la rivoluzione dell’AI generativa avrà dei perdenti e dei vincenti. I team Equities e Multi Asset di M&G stanno identificando le aziende e i settori per i quali il mercato deve ancora comprendere i potenziali effetti e benefici dell’intelligenza artificiale.

“Con il tempo prevediamo un aumento del numero di aziende non IT che beneficeranno dell’applicazione dell’AI alle loro operazioni. Dalla sanità ai servizi finanziari alle infrastrutture il numero di casi d’uso sta aumentando rapidamente” scrivono gli analisti di M&G secondo cui i settori che più potrebbero essere impattati dalle evoluzioni della AI generativa ci sono:

 

  • Servizi sanitari
  • Ricerca di farmaci
  • Servizi finanziari
  • Servizi pubblici

 

Per ognuno dei 4 settori viene spiegato come sarà l’impatto e vengono forniti degli esempi di aziende che sono pronte a beneficiare del nuovo stadio dell’intelligenza artificiale. “È importante sottolineare – precisano da M&G – che le imprese che hanno raccolto e possiedono set di dati proprietari hanno maggiori probabilità di beneficiare dell’AI, poiché possono impiegare la tecnologia per estrarre e utilizzare i dati in modo più efficiente”.

 

Servizi sanitari

L’analisi dei dati migliorata consente di applicare il Natural Language Processing (NLP) e i modelli di apprendimento profondo per migliorare i risultati per i pazienti prevenendo eventuali patologie e riducendo i costi di assistenza. Per esempio, l’azienda USA Nuance offre una piattaforma di assistenza virtuale basata sull’AI convenzionale per la raccolta dei dati dei pazienti mentre il centro medico NYU Langone Health di New York utilizza i Large Language Models (LLM) per prevedere il rischio di riammissione dopo 30 giorni dalle dimissioni di un paziente dall’ospedale.

 

Scoperta di farmaci

Jeffrey Lin, gestore thematic technology e Jasmeet Chadha, global technology analyst di M&G ritengono che “quando sarà più matura e diffusa l’AI verrà maggiormente impiegata dalle aziende sanitarie nell’ambito della scoperta dei farmaci. L’azienda farmaceutica AstraZeneca è stata una delle prime a utilizzare le GPU di Nvidia creando LLM per la biologia molecolare per esplorare set di dati di piccole molecole, proteine e, presto, del DNA”.

 

Servizi finanziari

Le imprese tradizionali rappresentano il 30% della base clienti di Nvidia per le sue GPU. Di recente l’azienda ha notato un particolare interesse da parte degli asset manager, che stanno studiando ulteriori utilizzi di ChatGPT nelle loro attività quotidiane. L’uso dell’intelligenza artificiale generativa può aumentare notevolmente l’efficienza di servizi come il reporting, l’assistenza alla clientela e le operazioni di back-office.

 

Aziende di servizi pubblici

Le aziende di servizi pubblici ricorrono sempre più spesso all’AI per migliorare la rete elettrica, sia per l’ottimizzazione di “reti intelligenti” che per contribuire a ridurre le interruzioni causate da imprevisti, come i fulmini. Per esempio nel 2021 Enel ha creato una controllata dedicata all’offerta di soluzioni di rete intelligente agli operatori dei sistemi di distribuzione.

 

L’intelligenza artificiale oltre Nvidia

Nvidia è la società che più ha beneficiato in Borsa dell’esplosione dell’AI generativa. Da inizio anno l’azione, quotata sul Nasdaq, ha messo a segno un rialzo del 218% circa. Il suo successo è legato alle unità di elaborazione grafica (GPU). “Il fatto che fossero adatte all’elaborazione di istruzioni parallele e l’incursione di Nvidia nello sviluppo e nel supporto alle librerie Computer Unified Device Architecture) hanno spinto gli sviluppatori a sfruttare le sue GPU” commentano Lin e Chadha.

Tuttavia l’ascesa di Nvidia spiana la strada, secondo i due esperti, ai concorrenti che vogliono aggiudicarsi una fetta della grande torta. “Il margine lordo dell’80% di Nvidia sulle GPU offre un ventaglio di prezzi molto ampio che lascia spazio alla concorrenza. Gli hyperscaler, come Microsoft, Meta Platforms e Amazon stanno già collaborando con produttori di chip fabless per produrre chip personalizzati (Application-Specific Integrated Circuits, ASIC) e accelerare i carichi di lavoro. Google utilizza già i suoi processori personalizzati (Tensor Processing Units, TPU) in molti carichi di lavoro” proseguono Lin e Chadha. Non solo, la crescita esponenziale dell’AI crea problemi in altri segmenti della catena produttiva che andranno risolti. Su ciascuno di questi temi ci sono imprese al lavoro che beneficeranno dell’enorme richiesta del nuovo mercato dell’intelligenza artificiale generativa.

 

  • Larghezza di banda di memoria;
  • Collegamenti tra i vari elementi GPU per i modelli più grandi;
  • Riduzione dei costi per la creazione di contenuti e quindi ampliamento della domanda di archiviazione.

 

 

AUTORE

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Alessandro Piu

Giornalista, scrive di economia, finanza e risparmio dal 2004. Laureato in economia, ha lavorato dapprima per il sito Spystocks.com, poi per i portali del gruppo Brown Editore (finanza.com; finanzaonline.com; borse.it e wallstreetitalia.com). È stato caporedattore del mensile Wall Street Italia. Da giugno 2022 è entrato a far parte della redazione di Borsa&Finanza.

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