L'AI lascia il segno sugli utili societari

L'Intelligenza Artificiale rimane la forza dominante sui mercati azionari globali. Gli investitori sono attratti dalle crescenti competenze dei più avanzati modelli di AI di frontiera. Nel frattempo, la portata senza precedenti – e il prezzo – dello sviluppo delle infrastrutture per l'AI continua a essere un punto critico, che divide gli ottimisti sull'AI e coloro che si chiedono se i rendimenti futuri saranno in ultima analisi in grado di giustificare questo livello di investimento.

Nessuno di questi fattori più eclatanti può essere considerato singolarmente. Invece, gli investitori devono capire che questi sviluppi condividono un obiettivo comune: trasformare radicalmente il modo in cui viene svolto il lavoro nell'economia globale.

Più delle parole: valutare le aziende in base ai loro risultati

Nei primi tempi dell'era AI, il modo in cui questa tecnologia rivoluzionaria sarebbe stata utilizzata e la misura in cui avrebbe aumentato la produttività erano in gran parte oggetto di congetture. Ma non è più così. La stagione degli utili appena conclusasi offre prove quantificabili che l'AI sta mantenendo la sua ambiziosa promessa.

L'aspetto più importante – in contrasto con gli ultimi trimestri – è che le dichiarazioni dei vertici aziendali sonopassate dalle metriche di adozione dell'AI ai risultati finanziari ottenuti con l'AI. Le aree in cui i team esecutivi sottolineano l'impatto finanziario dell'AI includono i margini operativi, gli aumenti di produttività, la generazione di ricavi e persino i flussi di lavoro fisici. E mentre le aziende tecnologiche, con la loro enfasi sul coding, e le aziende industriali, dato il loro vantaggio nell'automazione, sono all'avanguardia nell'adozione dell'AI, anche le aziende nei settori healthcare, finanziario, dei consumi e dei materiali riferiscono come l'integrazione di questa tecnologia contribuisca al loro risultato netto.

Questa diffusione dell'efficienza dell'AI non ci sorprende. Abbiamo parlato in precedenza di abilitatori, potenziatori e utenti finali dell'AI. Dato l'arretrato di iniziative infrastrutturali per l'AI, gli abilitatori, guidati dagli hyperscalers, sono ancora una parte importante della storia.

Ma le altre due categorie ora sono entrate nella conversazione. Ciò, a nostro avviso, ha importanti implicazioni d'investimento in quanto 1) non tutte le aziende avranno lo stesso livello di successo nell'adozione dell'AI e 2) come dimostrato durante la rivoluzione digitale di un quarto di secolo fa, la quota maggiore di guadagni economici è stata generata dagli utenti finali delle nuove tecnologie. Crediamo di essere alla vigilia di una transizione simile.

Margini sotto osservazione

Per valutare l'impatto finanziario dell'AI sul settore corporate abbiamo utilizzato – e non per caso – un modello di AI per analizzare i recenti rapporti sugli utili di 109 aziende quotate in borsa. Tra queste, il 69% ha dichiarato un certo grado di miglioramento dei margini grazie ai guadagni di produttività e alle riduzioni dei costi associati all'AI.

Sebbene il tasso di miglioramento dei margini non ci abbia sorpreso, in molti casi lo ha fatto la scala. IBM, ad esempio, ha dichiarato di aver realizzato risparmi per 4,5 miliardi di dollari grazie all'AI nel 2025. Come nel caso di altre aziende, IBM è diventata più sicura nel fare riferimento all'AI nelle previsioni aziendali: la società punta a raggiungere un risparmio di 5,5 miliardi di dollari nel 2026. Nel settore finanziario, PayPal orienta il mercato verso un'aspettativa di risparmi su base annua di 1,5 miliardi di dollari, la maggior parte trainati dall'AI.

Il miglioramento dei margini avviene sia sotto forma di leva operativa (Alphabet riferisce che circa il 50% del suo codice software interno è scritto da agenti AI) sia di riduzione delle spese di sviluppo prodotto, come dimostra MercadoLibre che riporta una flessione di 120 punti base (pb) per tale voce rispetto all'anno precedente. Questi esempi evidenziano la tendenza per cui gran parte del risparmio sui costi si verifica nell'ambito delle funzioni tecnologiche (coding) e di customer service. MercadoLibre ha anche annunciato un tasso di risoluzione del 90% nelle interazioni di customer service basate sull'AI.

Sulla base del machine learning, l'AI sta ora raggiungendo le fabbriche e le attività minerarie. In uno dei suoi impianti, Hitachi ha ridotto le scorte detenute del 50% e i tempi di produzione del 77%. Il produttore di rame Freeport McMoRan ha riferito di aver aumentato la capacità produttiva degli impianti del 10% e di aver ridotto i costi unitari fino al 15%. Nel settore energetico, Shell ha annunciato risparmi annuali per 400 milioni di dollari e una riduzione del 45% dei tempi di inattività non pianificati.

Coinvolgimento dei ricavi

Non sono solo i margini a offrire un rilancio degli utili grazie all'AI. Nel nostro set di dati, il 26% delle aziende ha discusso l'impatto dell'AI sulla crescita dei ricavi, la maggior parte delle quali gestisce piattaforme digitali nei settori tecnologico e dei consumi.

Uno sviluppo evidenziato da diverse aziende è quello degli assistenti digitali che contribuiscono in modo significativo alla crescita delle vendite. Ad esempio, all'assistente di Amazon sono state attribuite vendite retail annue incrementali per 12 miliardi di dollari, e Walmart ha riferito che gli ordini che utilizzano il suo assistente per gli acquisti sono stati maggiori del 35% rispetto a quelli che non lo hanno fatto.

Le piattaforme in cui la pubblicità rappresenta un contributo significativo al fatturato hanno anche indicato che l'IA ha migliorato i risultati. In un esempio significativo, è stato affermato che lo strumento AI Max di Alphabet ha aumentato il volume delle conversioni del 15%. Sul fronte degli acquirenti, il sistema Auto-Bidder di Procter & Gamble regola le offerte pubblicitarie ogni 15 minuti in risposta ai dati di vendita al dettaglio in tempo reale. Il risultato, secondo l'azienda, è un ritorno quattro volte superiore sulle vendite a marchio rispetto al tradizionale sistema di offerte statiche.

Lavorare in modo più intelligente

Molti dei flussi di lavoro che probabilmente risentono dell'IA tendono ad avere un'importante componente umana. Se la produttività può essere definita come fare di più con meno, l'AI finora ha offerto di più con le stesse risorse.

Diverse aziende nel nostro set di dati hanno riportato una crescita mantenendo invariato il numero di dipendenti. Le dichiarazioni rivelano che l'IA è stata più efficace quando è stata applicata a compiti ripetitivi o ad alto volume. Questo sta consentendo alle aziende di riallocare la manodopera verso lavori a maggiore valore aggiunto.

Molte aziende hanno rallentato le assunzioni incrementali e ci sono stati licenziamenti, ma questa è la prova della tendenza emergente che vede la crescita svincolarsi dalla forza lavoro. Ad esempio, JPMorgan prevede di ridurre del 10% la forza lavoro nel settore bancario al dettaglio entro il 2030, facendo crescere l'attività del 25%. In tutti i settori, le aziende hanno segnalato un passaggio da programmi pilota limitati a un aumento delle licenze per i propri dipendenti.

Mentre queste iniziative si riflettono già oggi nei bilanci aziendali, altre applicazioni AI sono mirate a fornire valore economico in futuro. Ad esempio, Pfizer ha dichiarato di prevedere che l'AI integrata nella scoperta di farmaci, negli studi clinici e nella produzione farà aumentare il valore dell'azienda fino a 4 miliardi di dollari nel medio termine.

Agire in base alle prove

A nostro avviso, questi esempi sono solo l'inizio. Altri esperti di AI e utenti finali applicheranno invariabilmente la tecnologia in modi innovativi e unici. La cadenza e la portata del rollout, a nostro avviso, hanno implicazioni d'investimento significative. I pionieri hanno il potenziale per ottenere un vantaggio rispetto ai colleghi più lenti. Alcuni team di gestione sottovaluteranno il potenziale dirompente dell'AI e resteranno indietro. Ci aspettiamo che le future stagioni degli utili facciano ulteriore luce su questa dispersione.

Per la prima volta, gli investitori hanno l'opportunità di analizzare dati reali per valutare l'impatto finanziario dell'AI. Poiché siamo convinti che *le azioni seguano gli utili*, crediamo che gli investitori dovrebbero cercare di individuare le aziende in grado di tradurre l'implementazione dell'AI in crescita dei ricavi, espansione dei margini e, in definitiva, utili più elevati.

E l'AI non è solo una forza trainante – e distintiva – sui mercati azionari. Il miglioramento dei margini dovrebbe essere sul radar anche degli investitori obbligazionari, in quanto può migliorare i rapporti di copertura delle società all'avanguardia nel campo dell'AI.

Al contrario – e data la portata del ciclo di investimenti in AI – gli hyperscalers che offrono la migliore proposta di valore ai loro clienti sono probabilmente meglio posizionati per generare i flussi di cassa necessari a rimborsare i debiti, mentre quelli che impiegano strategie meno efficaci possono trovarsi con bilanci eccessivamente indebitati.

INFORMAZIONI IMPORTANTI

Le aziende focalizzate sull'intelligenza artificiale ("AI"), comprese quelle che sviluppano o utilizzano tecnologie AI, potrebbero dover affrontare una rapida obsolescenza dei prodotti, un'intensa concorrenza e un maggiore controllo normativo. Queste aziende spesso fanno molto affidamento sulla proprietà intellettuale, investono in modo significativo in ricerca e sviluppo e dipendono dal mantenimento e dall'aumento della domanda dei consumatori. I loro titoli possono essere più volatili di quelli di società che offrono tecnologie più consolidate e possono essere influenzati da rischi legati all'uso dell'AI nelle operazioni aziendali, tra cui la responsabilità legale o il danno reputazionale.

I titoli azionari sono soggetti ad alcuni rischi, tra cui il rischio di mercato. I rendimenti varieranno in funzione degli sviluppi economici, politici e legati all'emittente.

I settori tecnologici potrebbero essere notevolmente influenzati dall'obsolescenza della tecnologia esistente, dai brevi cicli di prodotto, dal calo dei prezzi e dei profitti, dalla competizione di nuovi operatori sul mercato e dalle condizioni economiche generali. Un investimento concentrato in un unico settore potrebbe essere più volatile della performance di investimenti meno concentrati e del mercato nel suo complesso.