Era il 1996 quando, per la prima volta nella storia, l’allora campione del mondo di scacchi Garry Kasparov venne battuto da un computer. L’apparecchio, battezzato ‘Deep Blue’, con la sua ‘intelligenza artificiale’ cambiò per sempre non solo il mondo degli scacchi, ma anche quello dei computer. “Nella comunità tech si dice che l’AI sia semplicemente ciò che i computer non riescono ancora a fare. Poi, questa diventa solo l’ennesimo software” afferma Mark Casey, Equity portfolio manager di Capital Group. L’adagio ha ragione: ventisette anni dopo quel fatidico match, scaricare sul proprio pc portatile un programma capace di battere anche i migliori campioni di scacchi costa poco più di 50 dollari.
Dai motori scacchistici all’AI
“Mappare gli sviluppi dei cosiddetti ‘motori scacchistici’ può rappresentare una utile analogia – oltre che possibile traiettoria – per l’intelligenza artificiale in generale” spiegano dalla casa di gestione statunitense. Teorizzati per la prima volta negli anni Quaranta e Cinquanta da pionieri come Alan Turing, già nel 1985 i primi computer raggiunsero un livello di gioco intermedio (secondo la classificazione Elo, un punteggio di 1700). Negli anni Novanta si assistette a un notevole incremento nell’abilità di tali software e il livello esperto, ovvero l’Elo 2300, fu conquistato e superato proprio da Deep Blue nel 1997. Solo 10 anni dopo, nel 2007, un computer batté il record mai raggiunto da un umano fino a quel momento (Elo 2882). Oggi, neanche Magnus Carlsen, giovanissimo norvegese campione del mondo dal 2013 e detentore del record mondiale nel 2017 (Elo 2986), può anche solo avvicinarsi al punteggio raggiunto dai computer (al 2022, Elo 3591). E il trend a rialzo non sembra destinato a fermarsi.
A che punto si trova l’intelligenza artificiale?
A sorprendere non è solo il fatto che i motori scacchistici abbiano imparato dai più grandi maestri, studiandone le partite più memorabili e sapendone replicare tutte le mosse, ma che oggi siano proprio loro ad aver introdotto un vasto range di strategie mai viste prima nel mondo degli scacchi. Questo potrebbe essere vero anche per tutta l’intelligenza artificiale: “in termini scacchistici, l’AI si trova forse ancora negli anni Ottanta, ovvero quasi al punto di battere per la prima volta un essere umano” commenta Drew Macklis, Equity investment analyst di Capital Group. Il famoso tool di Open AI, ChatGPT, ne è un esempio: sebbene possa redigere autonomamente saggi accademici e scrivere poesie, sono ancora comuni errori notevoli, che costringono l’essere umano alla revisione di quanto richiesto al computer. “Essenzialmente, siamo in una situazione in cui l’intelligenza generativa è incredibilmente dotta in molte aree ma fallisce drammaticamente in altre” aggiunge l’Equity analyst Julien Gaertner. “L’abbiamo bonariamente chiamato ‘modello di intelligenza a formaggio svizzero’, con una conoscenza approfondita nella maggior parte degli ambiti, ma anche lacune molto evidenti”.
Tuttavia, le capacità dell’AI stanno crescendo rapidamente e questa appare essere sul punto in cui distribuzione e impatto accelereranno drasticamente. Ciò sarà possibile “attraverso continue innovazioni nei modelli, insieme a un’ingegneria tempestiva e un fine-tuning specifico per vari contesti. Così, l’AI potrà davvero iniziare a spostare l’ago della bilancia sulla produttività economica” continuano gli esperti. Ovviamente, la diffusione dell’intelligenza artificiale non sarà immediata e potrà essere davvero capillare solo dopo aver risposto ad alcune domande, forse anche un po’ scomode: quanto è affidabile? Chi è il legittimo proprietario di quanto generato, se le fonti da cui attinge sono multiple? Chi è responsabile per la sua accuratezza?
AI, i potenziali ambiti di applicazione
Tuttavia, “nello scenario più ottimista l’AI generativa ha il potenziale di rappresentare un incredibile motore di creatività, oltre che di rinforzante di vantaggi competitivi già esistenti” continuano gli esperti. “A un livello individuale, potrebbe democratizzare l’abilità con cui le idee trovano vita, rendendo accessibili aree come la produzione di video o il graphic design anche agli amatori. Al di là dei settori più ovvi, come quello tecnologico e dell’istruzione, potenziali aree per l’applicazione di sistemi di AI includono la gestione della supply chain, la sanità (nello sviluppo dei farmaci), l’ambito assicurativo, quello del petrolio e del gas (nell’utilizzo di dati dai satelliti), delle utilities e dell’agricoltura autonoma. Non solo: l’intelligenza artificiale potrebbe essere una parte sempre più importante dell’analisi societaria”.
Lontano dall’hype, a cosa prestare attenzione per investire
Centrale, tuttavia, è separare l’hype dalla realtà. I gestori di Capital Group spiegano infatti che dovranno “imparare a distinguere quali società dovrebbero essere incluse all’interno dei [nostri] fondi di investimento, così da essere meglio posizionati per i cambiamenti che [ci] aspettano. Questo significa passare del tempo costruendo delle relazioni significative con le aziende e i team di gestione più rivoluzionari, discutere con le società leader sulle evoluzioni tecnologiche nel settore e usare la teoria dei giochi per pensare alle conseguenze di secondo e terzo ordine in ambiti diversi da quello dell’AI”.
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