Recenti discussioni nel mondo finanziario hanno messo in evidenza lo stato precario degli investimenti globali, in particolare nel settore intelligenza artificiale. Organizzazioni di rilievo, tra cui la Banca d’Inghilterra e il Fondo Monetario Internazionale, hanno lanciato allarmi riguardo a una imminente bolla AI, innalzando così notevolmente le scommesse in gioco.
Un esempio significativo è quello di Thinking Machines Lab, una startup nel campo dell’AI che ha ottenuto 2 miliardi di dollari in finanziamenti, raggiungendo una valutazione impressionante di 10 miliardi di dollari. Tuttavia, questa azienda non ha ancora prodotto alcun prodotto tangibile, acquisito clienti o generato entrate. Le uniche informazioni condivise con gli investitori sono state il curriculum del fondatore, Mira Murati, ex Chief Technology Officer di OpenAI. Questo scenario rappresenta una preoccupante fusione di eccessiva fiducia e entusiasmo di mercato.
Le narrazioni che plasmano gli investimenti in AI
Le narrazioni giocano un ruolo cruciale nel plasmare le tendenze di investimento, specialmente nel settore dell’AI. È fondamentale valutare criticamente quali narrazioni si abbracciano, poiché queste possono influenzare in modo significativo i futuri finanziari. Se confrontati con le posizioni del Primo Ministro britannico Keir Starmer e dello scrittore Cory Doctorow, si tende a preferire la posizione cautelosa di Doctorow. Starmer afferma che l’AI è vitale per il progresso della nazione, sottolineando che è “integrata nelle vene di questa nazione intraprendente”. In netto contrasto, Doctorow mette in guardia che l’AI è simile all’amianto, essendo integrata nel nostro tessuto sociale, con le generazioni future che porteranno il peso delle sue conseguenze.
Esaminare le affermazioni di sostituzione dei posti di lavoro
Doctorow sostiene l’adozione di misure immediate per mitigare i rischi associati alla bolla AI, principalmente scrutinando la narrazione sottostante che suggerisce che l’AI sostituirà inevitabilmente i posti di lavoro. Questa narrazione è persistita dal 2019, quando Sam Altman, allora alla guida di Y Combinator, previde che i radiologi umani sarebbero stati presto obsoleti, a favore delle interpretazioni AI. Progredendo fino al 2025, la domanda di radiologi umani è aumentata, con dati recenti che dimostrano che i loro ruoli non sono diminuiti, nonostante i progressi tecnologici.
Secondo un rapporto di Works in Progress, le complessità di molti lavori, tra cui la radiologia, indicano che un software migliorato spesso si correla con un aumento della necessità di lavoro umano piuttosto che con una diminuzione.
I risultati sfidano la narrazione prevalente secondo cui l’AI porterà a perdite di posti di lavoro diffuse, suggerendo invece che l’integrazione delle tecnologie AI spesso migliora la produttività mantenendo la necessità di competenze umane.
Evoluzione tecnologica e implicazioni di mercato
Un’analisi più ampia delle interruzioni tecnologiche rivela che i cambiamenti significativi nei mercati del lavoro si verificano tipicamente nel lungo periodo, piuttosto che in modo repentino. Ad esempio, il Budget Lab dell’Università di Yale non ha riscontrato interruzioni osservabili nei mercati del lavoro dopo il rilascio di ChatGPT, sottolineando che le tendenze storiche mostrano che i cambiamenti tecnologici richiedono anni, se non decenni, per manifestarsi completamente.
Questa prospettiva è in linea con le opinioni dei ricercatori Aryind Narayanan e Sayash Kapoor, i quali sostengono che l’AI dovrebbe essere considerata una tecnologia normale piuttosto che una forza rivoluzionaria. Il loro studio evidenzia che l’adozione di nuove tecnologie tende a essere graduale, con le istituzioni che svolgono un ruolo cruciale nel plasmare le loro traiettorie. L’hype attorno all’AI spesso sovrasta la realtà della sua integrazione nei sistemi esistenti.
Studi di caso sulle applicazioni pragmatiche dell’AI
Un esempio convincente di AI che funziona come tecnologia normale può essere osservato ad Austin, in Texas, dove un governo locale ha implementato un sistema AI on-premise per accelerare l’elaborazione dei permessi di costruzione. Questa iniziativa ha portato a significativi guadagni in efficienza senza il sensazionalismo spesso associato a progetti AI di maggiori dimensioni. Come sottolinea David Stout, CEO di WebAI, questi sistemi più piccoli e specifici per il dominio generano benefici sostanziali che possono perdurare oltre le attuali fluttuazioni di mercato.
Implicazioni finanziarie della bolla AI
Nonostante le applicazioni positive della tecnologia AI, il panorama finanziario che circonda gli investimenti in AI solleva preoccupazioni. Rapporti indicano che la bolla AI attuale è ora circa diciassette volte più grande di quella della bolla dot-com e quattro volte quella della crisi dei mutui sub-prime. L’analista finanziario Julien Garran avverte che gli investimenti in AI hanno superato di gran lunga la ricchezza intrappolata durante la crisi del 2008, suggerendo che una correzione improvvisa del mercato potrebbe avere effetti devastanti a livello globale.
Ancora più preoccupante è la crescente tendenza al finanziamento mediante debito tra le aziende tecnologiche che competono nel settore AI. Molte aziende si rivolgono ai mercati privati per ottenere finanziamenti, spesso nascondendo questi prestiti dai loro bilanci. Ad esempio, Meta ha recentemente cercato 29 miliardi di dollari da parte di società di capitale privato per centri dati AI, sollevando allarmi circa la sostenibilità della narrazione di crescita dell’AI.
La natura ciclica degli investimenti in AI
Un esempio significativo è quello di Thinking Machines Lab, una startup nel campo dell’AI che ha ottenuto 2 miliardi di dollari in finanziamenti, raggiungendo una valutazione impressionante di 10 miliardi di dollari. Tuttavia, questa azienda non ha ancora prodotto alcun prodotto tangibile, acquisito clienti o generato entrate. Le uniche informazioni condivise con gli investitori sono state il curriculum del fondatore, Mira Murati, ex Chief Technology Officer di OpenAI. Questo scenario rappresenta una preoccupante fusione di eccessiva fiducia e entusiasmo di mercato.0
Un esempio significativo è quello di Thinking Machines Lab, una startup nel campo dell’AI che ha ottenuto 2 miliardi di dollari in finanziamenti, raggiungendo una valutazione impressionante di 10 miliardi di dollari. Tuttavia, questa azienda non ha ancora prodotto alcun prodotto tangibile, acquisito clienti o generato entrate. Le uniche informazioni condivise con gli investitori sono state il curriculum del fondatore, Mira Murati, ex Chief Technology Officer di OpenAI. Questo scenario rappresenta una preoccupante fusione di eccessiva fiducia e entusiasmo di mercato.1
Un esempio significativo è quello di Thinking Machines Lab, una startup nel campo dell’AI che ha ottenuto 2 miliardi di dollari in finanziamenti, raggiungendo una valutazione impressionante di 10 miliardi di dollari. Tuttavia, questa azienda non ha ancora prodotto alcun prodotto tangibile, acquisito clienti o generato entrate. Le uniche informazioni condivise con gli investitori sono state il curriculum del fondatore, Mira Murati, ex Chief Technology Officer di OpenAI. Questo scenario rappresenta una preoccupante fusione di eccessiva fiducia e entusiasmo di mercato.2
