Investire nell’Intelligenza Artificiale Generativa IAG

L’idea che le macchine possano emulare il pensiero umano risale a quasi un secolo fa. Durante gli anni ’40 e ’50, il pioniere dell’informatica Alan Turing pubblicò un saggio sull’abilità delle macchine di imitare gli esseri umani e sviluppò il primo robot scacchista al mondo. La dicitura “intelligenza artificiale” fu introdotta per la prima volta nel 1956 da John McCarthy, professore a Stanford, che definì l’IA come “lo studio e l’ingegnerizzazione di macchine intelligenti, soprattutto programmi di computer intelligenti“. È noto che apprendimento automatico e intelligenza artificiale non sono concetti recenti nel mondo degli investimenti; in effetti, vengono applicati nelle strategie quantitative da diverso tempo.

L’interesse rinnovato in questo campo si concentra sulla capacità generativa dell’Intelligenza Artificiale. Nel novembre 2022, OpenAI ha introdotto ChatGPT, un chatbot basato su IA generativa (GAI), effettivamente un software creato per imitare interazioni conversazionali con gli utenti. Questo strumento può interagire con umorismo, fornire aggiornamenti meteo e persino redigere contenuti come questo. A differenza dell’IA tradizionale, ChatGPT non solo gestisce dialoghi in modo più efficace rispetto ai chatbot precedenti, ma è anche capace di convertire il linguaggio in codice o di elaborare un curriculum per un lavoro immaginario. La sua popolarità è cresciuta rapidamente: entro cinque giorni dal lancio, ha raggiunto oltre un milione di utenti, diventando una delle applicazioni a crescere più rapidamente fino a raggiungere i 100 milioni di utenti.

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Come funziona l’intelligenza artificiale generativa?

Il funzionamento dell’Intelligenza Artificiale generativa si basa su tre elementi fondamentali: reti neurali, deep learning e elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Questi componenti lavorano insieme in un modo simile al funzionamento del cervello umano. Per esempio, in un programma che impara a riconoscere opere d’arte, come le lattine di zuppa Campbell di Andy Warhol, la rete neurale artificiale agisce come il nervo ottico, trasmettendo informazioni dal “occhio” al “cervello”.

I dati vengono poi elaborati attraverso diverse fasi da neuroni specializzati: uno potrebbe analizzare i bordi, un altro le forme, e un altro ancora caratteristiche specifiche. Ogni nodo in questa rete agisce come un centro di conoscenza, classificando e elaborando i dati a ogni passaggio fino a identificare correttamente l’opera d’arte.

Il deep learning, a sua volta, è un metodo di apprendimento automatico che lavora con dati non strutturati. A differenza dell’apprendimento automatico tradizionale, che richiederebbe specifiche istruzioni umane su cosa cercare in un’opera d’arte, il deep learning permette al programma di trarre conclusioni autonomamente, migliorando le proprie capacità analitiche attraverso l’esposizione a migliaia di opere.

Infine, l’NLP permette ai computer di interpretare il linguaggio, sia a livello sintattico che semantico, analizzare testi, misurare l’interesse e valutare immagini. Ad esempio, un modello di IA generativa che esamina le lattine di zuppa Campbell potrebbe dedurre le intenzioni di Warhol dietro il dipinto, come la democratizzazione dell’arte o una semplice preferenza personale per la zuppa.

In sostanza, le reti neurali, il deep learning e l’NLP sono gli strumenti che abilitano l’IA a “pensare” e analizzare dati in modi complessi e sofisticati.

La IA generativa è un trend del momento o una vera opportunità d’investimento? 

La questione se l’Intelligenza Artificiale generativa sia solo un trend temporaneo è un punto di dibattito. Tuttavia, diversi fattori indicano che non si tratta di una semplice moda passeggera. L’impatto significativo dell’IA sugli investimenti e il superamento dei finanziamenti per l’IA generativa rispetto ai massimi storici di altre tendenze tecnologiche sono indicatori della sua rilevanza e del suo potenziale a lungo termine.

L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono stati integrati nelle strategie di investimento quantitativo per anni. L’uso degli algoritmi di trading, che spesso incorporano l’IA per analizzare grandi volumi di dati ad alta velocità o per individuare opportunità di arbitraggio, è un esempio della sua applicazione pratica nel settore degli investimenti.

Inoltre, l’IA viene impiegata per ottimizzare l’allocazione degli asset e costruire portafogli potenzialmente più performanti rispetto a quelli basati su tecniche tradizionali. Questo include l’assistenza nell’analisi pre e post-negoziazione e nella valutazione dei rischi di mercato e di credito.

I grandi modelli linguistici, una forma di IA generativa, hanno trovato applicazioni nell’analisi del sentiment, come nell’interpretazione del linguaggio sottinteso negli annunci di utili aziendali, e nell’ottimizzazione del portafoglio. Ad esempio, un modello di IA generativa recentemente sviluppato per analizzare le dichiarazioni della Federal Reserve e assegnare un “Hawk-Dove score” è un indicatore dell’innovazione in corso in questo campo.

Si prevede che il legame tra IA e investimenti diventerà ancora più forte con l’aumento della familiarità della società con questa tecnologia. Questi sviluppi indicano che l’IA generativa non è solo una tendenza momentanea, ma piuttosto una tecnologia in continua evoluzione con un impatto duraturo e significativo in vari settori, inclusi quelli finanziari.

L’idea che l’intelligenza artificiale generativa (IA) non è solo una moda passeggera ma un trend destinato a persistere nel tempo è supportata da significativi investimenti finanziari nel settore. Nel primo trimestre del 2023, le aziende nel campo dell’IA generativa hanno raccolto ben 2,3 miliardi di dollari da investitori di venture capital, superando il picco di raccolta fondi per il metaverso nel 2021, che si fermava a 2,1 miliardi di dollari.

Il crescente interesse delle grandi aziende è un altro fattore rilevante. Nel quarto trimestre del 2022, solo 10 società dell’S&P 500 menzionavano l’IA generativa. Tuttavia, questo numero è aumentato drasticamente nel secondo trimestre del 2023. L’investimento di Microsoft di 10 miliardi di dollari in OpenAI è un esempio notevole di questa tendenza. Anche Mark Zuckerberg, che nel 2021 ha rinominato la sua azienda in Meta, ha dichiarato che il più grande investimento di Meta è nella promozione dell’IA.

Nonostante queste prospettive positive, l’uso dell’IA comporta anche sfide. Ad esempio, algoritmi sempre più complessi e opachi possono rendere difficile per gli esseri umani monitorare e comprendere le risposte dei modelli di IA a nuove informazioni, eventi anomali o attività complesse. Inoltre, l’IA richiede grandi quantità di dati, soprattutto nella fase di apprendimento, e la qualità e la disponibilità di questi dati possono portare a problemi di calibrazione e distorsione.

Nonostante questi ostacoli e il rischio di eccessiva dipendenza dai mercati dagli eventi, si ritiene che l’IA generativa sia una tecnologia con un futuro duraturo. La sua capacità di innovare e influenzare vari settori la rende un elemento chiave per lo sviluppo tecnologico e finanziario nel futuro prossimo.

Effetti economici dell’Intelligenza Artificiale generativa

Ciò che rende l’Intelligenza Artificiale generativa unica rispetto ad altri sviluppi tecnologici precedenti è il suo potenziale impatto rivoluzionario sull’economia globale. Prevediamo che l’utilizzo esteso dell’IA generativa possa trasformare significativamente la nostra esistenza quotidiana, le interazioni sociali e la vita umana nel suo complesso. Gli esperti di Goldman Sachs Global Investment Research hanno paragonato la portata dell’IA generativa a due pietre miliari storiche dell’innovazione tecnologica: l’introduzione del motore elettrico nel 1890 e quella del personal computer nel 1981. In entrambi questi casi, un notevole incremento della produttività si è verificato quando circa il 50% delle imprese ha adottato la tecnologia, processo che ha impiegato circa 20 anni. Una volta superata questa soglia, la produttività del lavoro è aumentata dell’1,5% all’anno per più di un decennio. Crediamo che l’adozione capillare dell’IA generativa potrebbe avere un impatto simile, potenzialmente accelerando il PIL globale del 7% annuo attraverso due principali canali. Da un lato, molti impieghi sono suscettibili all’automazione attraverso l’IA. Se l’IA può potenziare le capacità dei lavoratori, è ragionevole attendersi che essi dedichino il tempo risparmiato a compiti più produttivi. D’altro canto, anche se l’automazione con l’IA potrebbe causare lo spostamento dei lavoratori, alla lunga questi saranno probabilmente riassegnati, contribuendo così ad accrescere la produzione totale. L’entità dell’impatto dell’IA generativa dipenderà dalla sua effettiva efficacia e dalla velocità con cui verrà adottata, ma prevediamo che i benefici economici cominceranno a manifestarsi verso la fine del decennio 2020-2030.

Effetti tecnologici dell’Intelligenza Artificiale generativa

L’intelligenza artificiale è diventata un tema dominante nelle conferenze aziendali attraverso vari settori. Come riportato da Bloomberg, alla fine di giugno il termine era stato menzionato 3.330 volte. Oltre al numero elevato di citazioni, ciò che sorprende è la varietà delle aziende coinvolte, che spaziano da Microsoft a Kraft, da Moderna a Zoom, tutte impegnate nell’integrare l’IA nelle loro operazioni. Come già osservato, l’applicazione più comune dell’IA generativa fino ad ora è rappresentata dai chatbot. Seguendo l’investimento di Microsoft in OpenAI e l’uso di ChatGPT, altre società tecnologiche, come Google con Bard e Snapchat con il loro “AI”, hanno incrementato gli sforzi per sviluppare i propri chatbot. La funzione dei chatbot va ben oltre le battute e le informazioni meteorologiche. Possono rivoluzionare il servizio clienti e aumentare l’efficienza della ricerca umana: per esempio, chiedendo a ChatGPT di pianificare un itinerario per un campeggio.

Inoltre, i chatbot stanno rapidamente diventando più intelligenti e sofisticati. Tuttavia, i chatbot sono solo una delle molteplici applicazioni dell’IA generativa. Tramite l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l’IA aiuta anche i programmatori a scrivere codice originale. Secondo Marco Argenti, Chief Information Officer di Goldman Sachs, in alcuni casi, gli sviluppatori arrivano ad accettare quasi il 40% del codice generato dall’IA, tanto che la produttività nella programmazione potrebbe aumentare in modo significativo.

Alla fine, l’IA troverà applicazione in campi come l’intrattenimento e la medicina, e sarà impiegata in quasi tutti i settori industriali, testimoniando la sua versatilità e il suo vasto potenziale.

Effetti negli investimenti dell’Intelligenza Artificiale generativa

Oltre alla domanda spesso dibattuta se l’IA possa arrivare a controllare l’umanità, gli investitori sono particolarmente interessati a capire come posizionare i loro portafogli per massimizzare i benefici derivanti dai nuovi sviluppi nell’IA. Data la complessità dello stack tecnologico dell’IA generativa, che include applicazioni, hardware, piattaforme cloud, modelli di base e hub di modelli, le aziende potrebbero valutare di indirizzare i loro investimenti verso il settore tecnologico per capitalizzare sulle opportunità offerte dall’IA generativa. Questo approccio strategico potrebbe non solo fornire un vantaggio competitivo, ma anche aprire nuove vie per l’innovazione e la crescita nel campo dell’Intelligenza Artificiale.

impatto dell'intelligenza artificiale generativa citazioni nelle conferenze aziendali

A nostro giudizio, i gruppi meglio posizionati per beneficiare dell’IA generativa sono:

  1. Grandi aziende con infrastrutture esistenti: Queste aziende possono integrare facilmente l’IA nelle loro piattaforme. Ad esempio, utilizzando l’IA generativa per estrarre note da un documento di testo e compilare automaticamente una diapositiva, migliorando l’efficienza dei lavoratori e permettendo loro di sfruttare più fonti di dati in un’unica applicazione.
  2. Produttori e licenziatari di modelli IA: C’è una domanda globale crescente di modelli di IA generativa, e non tutte le aziende hanno le risorse per svilupparli internamente. Le piccole imprese, ad esempio, potrebbero optare per abbonarsi a modelli di IA esterni per aumentare la produttività. I produttori di componenti essenziali per l’IA, come le GPU, potrebbero anche essere particolarmente avvantaggiati.
  3. Aziende fuori dal settore tecnologico: Considerando che circa il 66% dei posti di lavoro è suscettibile all’automazione IA, qualsiasi azienda che adotta l’IA generativa per migliorare l’efficienza potrebbe trarne vantaggio. Il settore sanitario, per esempio, potrebbe utilizzare gli strumenti di IA generativa per la diagnosi dei pazienti, lo sviluppo di piani terapeutici personalizzati e la creazione di nuovi farmaci.

Questi sviluppi indicano che l’IA generativa ha il potenziale per aumentare la produttività in molti settori, nonostante la limitatezza del recente rally potrebbe suggerire che i mercati non hanno ancora pienamente compreso l’IA. La valutazione delle aziende nell’ambito dell’IA generativa rimane complessa, con alcune valutazioni che sembrano elevate. Gli investitori potrebbero trovare difficile selezionare i futuri leader dell’IA generativa a un prezzo equo. Tuttavia, con i mercati in continua evoluzione e l’approfondimento dell’analisi del settore, nuove dinamiche di valutazione potrebbero emergere, potenzialmente anche grazie all’uso dell’IA stessa.

Rischi legati all’intelligenza artificiale generativa

Ci sono tre rischi principali associati all’adozione diffusa della tecnologia dell’Intelligenza Artificiale (IA):

  1. Problemi di Privacy e Copyright: I grandi modelli di apprendimento linguistico, fondamentali per le piattaforme di IA, richiedono l’utilizzo di enormi quantità di dati. Questo solleva preoccupazioni in termini di privacy, in quanto un attacco informatico o una violazione dei dati potrebbero avere conseguenze gravi. Inoltre, l’IA generativa presenta rischi legati al copyright, specialmente in ambiti creativi come la musica, dove l’IA è stata utilizzata per creare opere originali imitando le voci di artisti famosi.
  2. Problemi Etici: L’utilizzo dell’IA solleva questioni etiche, in particolare riguardo al plagio e alla diffusione di disinformazione. Poiché i modelli di IA generativa sono addestrati su dati esistenti, esiste un rischio maggiore di plagio nei contenuti generati. Inoltre, l’accuratezza delle informazioni fornite da questi strumenti può essere messa in discussione, il che rappresenta un pericolo, soprattutto per utenti come i gestori patrimoniali che potrebbero non essere in grado di verificare tali informazioni.
  3. Delocalizzazione del Lavoro: L’introduzione dell’IA nel mercato del lavoro può portare alla delocalizzazione di alcuni impieghi. Mentre l’automazione può aumentare l’efficienza e ridurre i costi, può anche comportare la riduzione di posti di lavoro in alcuni settori, creando sfide per i lavoratori e la società nel suo complesso.

Questi rischi evidenziano la necessità di un approccio equilibrato e responsabile nello sviluppo e nell’adozione dell’IA, tenendo conto sia delle opportunità che delle sfide etiche e sociali che essa presenta.

intelligenza artificiale generativa rischi occupazionali

Nonostante la preoccupazione per la disinformazione, riteniamo che la delocalizzazione del lavoro rappresenti un rischio più incisivo derivante dall’adozione dell’IA. Stimiamo che circa due terzi delle occupazioni negli Stati Uniti siano suscettibili a un certo grado di automazione, specialmente in campi come l’amministrazione e il legale, mentre l’impatto sembra essere minore in settori quali le costruzioni e la manutenzione. Si prevede che fino al 7% dei lavori potrebbe essere automatizzato.

Tuttavia, storicamente, la delocalizzazione dei lavori causata dall’automazione è stata in gran parte bilanciata dalla creazione di nuovi tipi di impieghi. Il 60% dei lavori attuali non esisteva nel 1940, e negli ultimi 80 anni, la nascita di nuove professioni basate sulla tecnologia ha costituito l’85% della crescita dell’occupazione. Prevediamo che un fenomeno simile avverrà con l’IA, con la nascita di nuovi ruoli in ambiti come la scienza dei dati, la ricerca e l’ingegneria dell’IA.

Inoltre, anche se il futuro rapporto tra sindacati e IA generativa non è ancora chiaro, abbiamo già osservato che sindacati in settori come l’aviazione, la medicina e la scrittura di contenuti per l’intrattenimento stanno bilanciando l’importanza dell’intervento umano nel lavoro, cercando protezioni dalle aziende e dalle normative governative contro una sostituzione totale.

Crediamo che l’IA generativa possa trasformare radicalmente sia l’economia che il mondo degli investimenti. Sebbene esistano rischi, i benefici derivanti dall’adozione dell’IA generativa sembrano superare notevolmente i costi. L’IA generativa offre agli esseri umani strumenti innovativi e futuristici senza precedenti, aprendo la porta a possibilità illimitate di innovazione. Man mano che impariamo a utilizzare questi strumenti, le opportunità di progresso potrebbero rivelarsi illimitate, con l’intelligenza artificiale che funge da catalizzatore per l’arte e l’immaginazione umane.

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