In Breve
- Qual è l'impatto previsto dell'IA sul PIL del Regno Unito?
- Una correzione dei titoli legati all'IA potrebbe ridurre il PIL del Regno Unito del 2,2%.
- Quali sono le lezioni apprese dalle esperienze tecnologiche passate?
- Le aziende devono gestire i rischi, affrontare le valutazioni insostenibili e riconoscere le speculazioni nel mercato.
- Quali strategie dovrebbero adottare le aziende riguardo all'IA?
- Le aziende dovrebbero investire in cybersecurity, governance e adottare un approccio di sperimentazione disciplinata.
Nel suo ultimo rapporto sulla stabilità finanziaria, la Bank of England ha lanciato un allerta sui rischi legati all’intelligenza artificiale (IA). Secondo l’analisi, una correzione dei prezzi dei titoli associati all’IA, a causa di un cambiamento nella produttività e nella redditività delle aziende tecnologiche, potrebbe portare a una riduzione del 2,2% del PIL del Regno Unito. Questa situazione non è limitata alla Silicon Valley, ma richiede un’attenzione strategica e operativa da parte delle aziende.
Le recenti esperienze nel settore tecnologico offrono tre lezioni fondamentali. Alla vigilia del 2000, gli sforzi per mitigare il rischio Y2K, attraverso test e piani di contingenza in settori critici come banche e trasporti, hanno probabilmente evitato interruzioni significative, dimostrando come una minaccia ben gestita possa apparire esagerata. La bolla delle dotcom ha evidenziato che, mentre la tecnologia può essere reale, le valutazioni possono risultare insostenibili: molte aziende con modelli deboli sono fallite dopo aver raccolto capitali elevati, ma le idee e le infrastrutture hanno continuato a evolvere. Infine, la crescita del mercato delle criptovalute ha mostrato come discorsi rivoluzionari possano mascherare casi d’uso fragili e speculazioni diffuse.
L’ascesa dell’IA combina elementi di questi tre precedenti: presenta rischi concreti che richiedono mitigazione e governance; offre un potenziale tecnologico accompagnato da valutazioni sovradimensionate; e genera una mitologia commerciale che trasforma etichette come «IA-powered» in leve di marketing piuttosto che garanzie di valore. Per affrontare queste sfide, le aziende sono invitate a adottare una risposta di sperimentazione disciplinata. Ciò significa trattare la cybersecurity e la governance come funzioni operative, investire in competenze, infrastrutture dati, persone e processi, e porsi domande operative su quale problema venga risolto, chi utilizza lo strumento, quali dati vengono visualizzati, quali sistemi possono essere influenzati, quale autorità è stata conferita e cosa accade in caso di errore o manipolazione.
Le iniziative aziendali dovrebbero comporre un portafoglio di scommesse: progetti difensivi per mappare l’uso esistente e prepararsi ai guasti; progetti esplorativi per verificare dove l’IA possa creare valore, ad esempio nella scrittura di codice, nel supporto clienti e nella gestione della conoscenza; e valutazioni scettiche per evitare investimenti privi di risparmi o miglioramenti misurabili. Le aziende più efficaci non saranno quelle in grado di prevedere perfettamente il futuro, ma quelle pronte ad adattarsi quando la realtà si presenterà.
