Hai bisogno di una versione PDF dell’articolo per una lettura più comoda o per conservarne una copia? Clicca sul link sottostante per scaricare il PDF direttamente sul tuo dispositivo.
Scarica l’articolo in PDF (ITA)Do you need a PDF version of the article for easier reading or to keep a copy? Click the link below to download the PDF directly to your device.
Download Article as PDF (ENG)
La Distruzione Creativa
L’intelligenza artificiale (IA) è come quel parente che arriva a una festa: porta entusiasmo ma sparpaglia anche un po’ di caos. Funziona da turbo per l’innovazione e, allo stesso tempo, può far saltare i piani in modo imprevisto. Attraverso la lente della “distruzione creativa” di Schumpeter, l’IA non solo apre porte a nuove opportunità, ma si diverte anche a chiudere quelle vecchie con una spinta decisamente impetuosa. Questo scritto segna un viaggio tra le due facce della medaglia: l’impatto sull’occupazione e le pressioni che pesano sulle grandi aziende. Se da una parte l’IA, come le voci sintetiche, sta minacciando i posti di lavoro tradizionali (immagina un call center dove le “voci” non hanno nemmeno bisogno di una pausa caffè!), dall’altra parte le aziende sono costrette a correre per rimanere in carreggiata, affrontando un ciclo di obsolescenza veloce e inesorabile dei loro asset.
Indice
Impatto sulle Risorse Umane: La Minaccia ai Posti di Lavoro
Pressioni sulle Grandi Aziende: Rischio di Svalutazione e Obsolescenza
La Dinamica della Svalutazione
L’IA, in particolare con la sua versione più trendy, l’IA generativa, è in una corsa sfrenata come un antilope che salta in un prato fiorito. Le aziende, armate di budget spesso astronomici, si buttano a capofitto in questa tecnologia, ma attenzione: il ritmo delle innovazioni è così veloce che i nuovi investimenti potrebbero diventare obsoleti prima che tu possa dire “machine learning”! Qui si fa vivo il concetto di “distruzione creativa”, quel termine di Schumpeter che sta a significare che le nuove tecnologie mangiano in un sol boccone le precedenti, come un adolescente affamato a una festa.
Il mondo dell’IA ci presenta un bel paradosso: è la fonte inarrestabile di nuove opportunità, ma può anche comportarsi come un tornado imprevedibile, portando via ciò che ha appena costruito. L’IA è un po’ come una superstar che, mentre applaudi, ti dà un colpo inaspettato e ti spedisce a casa. E in questa giostra di progresso, c’è un fatto che brilla come una supernova: alcuni asset collegati all’IA si deprezzano a una velocità quasi criminale. Prendiamo, ad esempio, tutte quelle stupende schede grafiche e super processori che sembrano avere una scadenza di validità più breve di un panino in un festival musicale.
Immagina di investire oggi in un’impeccabile configurazione di IA, come un fiume di adrenalina che ti scorre nelle vene. Ma poi, BAM!, il giorno successivo sbarca un modello nuovo che consuma meno energia e fa le pulizie di casa. Il tuo sofisticato setup, che sembrava l’ultimo grido della tecnologia, crolla di valore più in fretta di un giocoliere che lascia cadere le palle. È una danza che fa sudare a chicchessia, e ogni passo falso può costare carissimo.
Ma sai cosa? In questa corsa frenetica c’è una verità poetica: l’innovazione non si ferma mai e il suo valore non si può limitare a considerazioni meramente commerciali. Questo incessante rincorrersi di versioni e modifiche sempre più performanti è il cuore pulsante del rischio che l’IA, avvolta in un manto di “distruzione creativa”, svaluti tutto ciò che tocca con il suo magico tocco digitale. In questa giostra della vita, aziende, professionisti e persino investitori sono chiamati a mostrare una resilienza straordinaria, a trasformare tutti i disastri potenziali in opportunità, e a cavalcare l’inevitabile svalutazione come un campione di surf su un’onda inarrestabile.
In rapida sintesi:
- Investimenti Crescenti: Gli investimenti nell’IA sono aumentati esponenzialmente, con finanziamenti significativi per l’IA generativa che hanno raggiunto 12 miliardi di dollari nei primi cinque mesi del 2023. Tuttavia, questo aumento porta anche a una maggiore concorrenza e a una rapida evoluzione delle tecnologie, il che significa che i modelli di business e le soluzioni possono diventare obsoleti in breve tempo13.
- Costi Operativi: Un esempio concreto è il confronto tra i costi di lavoro umano e quelli delle macchine. Attualmente, il costo orario di un lavoratore umano in una fabbrica di automobili è di circa 25 dollari, mentre quello di un robot è di circa 8 dollari. Si prevede che entro il 2030 il costo per ora di un robot possa scendere ulteriormente, aumentando la pressione sui posti di lavoro e sui modelli economici tradizionali2.
Il caso dei lavoratori dei Call Center
L’avvento di tecnologie vocali avanzate, come quelle offerte da OpenAI, sta trasformando radicalmente il settore dei call center. Questo crea una dinamica interessante e complessa, dove i vantaggi economici devono essere bilanciati con le implicazioni sociali e lavorative.
Costo attuale di un operatore di call center:
Supponiamo che il costo per un’azienda di mantenere un operatore di call center sia tra 1 e 2 euro al minuto. Questo include stipendio, contributi previdenziali, formazione e infrastrutture necessarie per mantenere l’operatività.
Costo di Advanced Voice di OpenAI:
Le soluzioni vocali avanzate, come quelle di OpenAI, potrebbero costare molto meno. Anche se non ho accesso a dati esatti, l’utilizzo di un servizio del genere potrebbe scendere sotto diversi centesimi di euro per minuto di utilizzo. Questo si traduce in un notevole risparmio per le aziende.
Confronto:
Se consideriamo che un operatore umano ha un costo di 1-2 euro al minuto e che una voce sintetica costa, poniamo, 0,05 euro al minuto, il risparmio per le aziende è evidente. La differenza nei costi operativi è drammatica e favorisce l’adozione della tecnologia AI. Risparmio potenziale per azienda=(Costo operatore umano−Costo AI)×tempo di utilizzo Risparmio potenziale per azienda=(Costo operatore umano−Costo AI)×tempo di utilizzo
Immagina un’azienda che gestisce 10.000 minuti di chiamate al giorno. Con un risparmio di 1 euro al minuto:
Risparmio giornaliero=(1 euro/minuto)×10.000 minuti=10.000 euro Risparmio giornaliero=(1euro/minuto)×10.000minuti=10.000euro
Questa transizione verso soluzioni AI nel customer service non rappresenta solo un’opportunità di riduzione dei costi, ma anche una sfida sociale. Migliaia di operatori potrebbero perdere il lavoro o vedere drasticamente cambiare il proprio ruolo. È una questione che richiede riflessione e innovazione nelle politiche del lavoro, poiché la tecnologia continua a progredire e a plasmare il nostro modo di vivere e lavorare.
Implicazioni Economiche
La svalutazione rapida dell’IA ha diverse implicazioni economiche:
- Necessità di Investimenti Continui: Le aziende devono costantemente reinvestire per rimanere competitive e aggiornate con le ultime tecnologie. Questo crea una pressione sui margini di profitto e sulla sostenibilità a lungo termine15.
- Rischi Normativi: Con l’aumento dell’adozione dell’IA, ci sono anche preoccupazioni riguardo alla regolamentazione e alla privacy dei dati. Le aziende devono navigare in un ambiente normativo in evoluzione che può influenzare i loro costi operativi e la loro capacità di innovare34.
Come Influisce il deprezzarsi dei Chip GPU sulle Previsioni di Guadagno delle Aziende Tech
Un altro esempio. Il dprezzarsi dei chip GPU ha un impatto significativo sulle previsioni di guadagno delle aziende tecnologiche, in particolare per quelle che investono massicciamente in intelligenza artificiale (IA). Di seguito sono riportati i principali modi in cui questa svalutazione influisce sulle proiezioni di profitto.
1. Aumento dei Costi di Ammortamento
Le aziende tech, come Alphabet, Amazon e Meta, stanno affrontando un aumento dei costi di depreciazione legati agli investimenti in chip GPU. Barclays ha avvertito che questi costi potrebbero ridurre le stime di guadagno fino al 10% per alcune di queste aziende nel prossimo anno. Poiché i chip GPU hanno una vita utile più breve del previsto a causa del rapido ciclo di innovazione, le aziende devono affrontare costi di depreciazione più elevati rispetto a quanto inizialmente stimato[1][2].
2. Impatto sulle Valutazioni delle Azioni
La crescente depreciazione può portare a una revisione delle valutazioni delle azioni delle aziende tech. Gli analisti avvertono che le stime attuali non tengono conto dell’impatto significativo della depreciazione, il che potrebbe portare a una svalutazione dei titoli azionari nel settore dell’IA. Barclays ha notato che il consenso di Wall Street potrebbe sottovalutare i costi di depreciazione nei prossimi due anni, con stime per Alphabet e Meta significativamente inferiori rispetto alle previsioni reali[1][2].
3. Ritorno sugli Investimenti
Le aziende tech stanno investendo enormi somme in chip GPU, ma il ritorno sugli investimenti potrebbe non manifestarsi immediatamente. I costi capitalizzati per l’acquisto dei chip vengono distribuiti nel tempo attraverso la depreciazione, il che significa che i profitti non riflettono subito l’impatto di questi investimenti. Gli analisti avvertono che le aziende potrebbero non vedere un ritorno positivo sul capitale investito fino al 2025 o 2026[2][4].
4. Rischio di Obsolescenza
Con il rapido rilascio di nuovi chip da parte di produttori come Nvidia, le aziende potrebbero trovarsi a dover assorbire costi di svalutazione più elevati mentre i loro asset diventano obsoleti più rapidamente del previsto. Questo non solo influisce sui profitti a breve termine, ma pone anche interrogativi sulla sostenibilità a lungo termine degli investimenti in IA.
5. Strategie di Mitigazione Limitate
Sebbene alcune aziende possano cercare di estendere la vita utile dei loro server e chip per ridurre l’impatto della svalutazione, la rapida innovazione nel settore dell’IA rende difficile implementare efficacemente tali strategie. Le aziende potrebbero trovarsi a dover affrontare costi elevati senza la possibilità di diluirli su un periodo più lungo.
Aziende Tech più Vulnerabili ai Costi di Svalutazione dei Chip GPU
La svalutazione dei chip GPU, in particolare quelli utilizzati per l’intelligenza artificiale, ha un impatto significativo sulle previsioni di guadagno delle aziende tecnologiche. Le seguenti aziende sono tra le più vulnerabili a questi costi di depreciazione:
1. Alphabet (Google)
Alphabet è uno dei principali acquirenti di chip GPU, con stime di costi di depreciazione che potrebbero raggiungere 28 miliardi di dollari entro il 2026. Questo rappresenta un aumento del 24% rispetto alle stime attuali, il che suggerisce che l’azienda potrebbe dover affrontare costi significativamente più elevati di quanto previsto, influenzando negativamente i profitti e le valutazioni delle azioni24.
2. Meta Platforms (Facebook)
Meta ha recentemente annunciato piani per sviluppare chip proprietari per ridurre la sua dipendenza dai fornitori esterni. Tuttavia, le stime indicano che i costi di depreciazione potrebbero arrivare a 30,8 miliardi di dollari nel 2026, rispetto ai 21 miliardi previsti dal consenso di Wall Street, rappresentando una differenza del 47%. Questo mismatch potrebbe gravare notevolmente sui profitti e sulla valutazione dell’azienda24.
3. Amazon
Amazon, attraverso il suo servizio AWS, è un altro grande consumatore di chip GPU. Con l’introduzione di chip proprietari come il Trainium2, l’azienda sta cercando di mitigare i costi associati all’acquisto di chip esterni. Tuttavia, anche Amazon si trova a fronteggiare costi di depreciazione elevati che potrebbero influenzare le sue previsioni di guadagno nei prossimi anni12.
4. Microsoft
Microsoft ha investito pesantemente nell’IA e nei chip GPU per alimentare i suoi servizi cloud. Sebbene stia cercando di diversificare le sue fonti attraverso lo sviluppo interno, le stime indicano che anche Microsoft potrebbe subire un impatto significativo dalla svalutazione dei chip GPU, contribuendo a una potenziale revisione al ribasso delle sue previsioni di guadagno14.
Rischi Comuni
Tutte queste aziende condividono rischi comuni legati alla rapida innovazione nel settore dei chip e all’accelerazione del ciclo di vita degli asset. Con Nvidia che introduce nuovi chip ogni anno, la vita utile dei chip attuali può essere più breve del previsto, portando a costi di depreciazione più elevati e a una pressione sui margini di profitto.
Quindi…..
In sintesi, la svalutazione dei chip GPU rappresenta una sfida significativa per le previsioni di guadagno delle aziende tecnologiche. Con l’aumento dei costi di ammortamento e l’incertezza riguardo al ritorno sugli investimenti, le aziende devono navigare in un ambiente complesso per mantenere la competitività e garantire la sostenibilità economica nel lungo termine.
Conclusione
L’intelligenza artificiale rappresenta un’opportunità straordinaria per la crescita economica e l’innovazione. Tuttavia, la sua rapida svalutazione richiede un’attenta considerazione da parte degli investitori e delle aziende. Per prosperare in questo ambiente dinamico, è fondamentale adottare strategie flessibili e investire continuamente in ricerca e sviluppo per rimanere all’avanguardia nel mercato.
La Dinamica della Svalutazione
Le principali implicazioni economiche includono la necessità di investimenti continui da parte delle aziende per rimanere competitive, i rischi normativi dovuti all’evoluzione della regolamentazione sull’IA, e la pressione sui margini di profitto a causa dei costi di ammortamento elevati.
L’aumento dei costi di ammortamento, l’impatto sulle valutazioni azionarie, il ritorno limitato sugli investimenti e il rischio di obsolescenza rapida possono tutti contribuire a una revisione al ribasso delle previsioni di guadagno per le aziende come Alphabet, Meta, Amazon e Microsoft.
Tutte queste aziende condividono rischi come la necessità di reinvestire costantemente per rimanere aggiornate, l’incertezza normativa e la difficoltà di mitigare l’impatto della rapida innovazione nei chip e della conseguente obsolescenza accelerata degli asset.
Le sfide principali includono l’aumento dei costi di ammortamento, l’impatto negativo sulle valutazioni azionarie, il ritardo nel vedere un ritorno positivo sugli investimenti e la difficoltà di gestire l’obsolescenza accelerata dei chip a causa dell’innovazione tecnologica continua.
L’IA è un fattore di progresso e innovazione, ma allo stesso tempo la sua rapida svalutazione crea una “distruzione creativa” che rende obsoleti gli investimenti precedenti. Questo richiede alle aziende una resilienza straordinaria per trasformare il rischio in opportunità e adattarsi al cambiamento tecnologico.
Da informatico a cercatore di senso
