Il prezzo delle azioni di Nvidia è salito del 41% grazie alle prospettive commerciali estremamente positive dovute all'eccellente posizionamento nel settore dell'intelligenza artificiale. Questo ha portato a un sentiment positivo nel settore dei semiconduttori, di cui hanno beneficiato altri titoli di nostra proprietà, come ASM International (+24,5%), VAT Group (+23,1%) e ASML (+17,1%).
Secondo un nuovo sondaggio Odoxa, "il 67% dei francesi ritiene che l'IA sia una minaccia" (+14 punti rispetto a febbraio).
In questo contesto, vale la pena di approfondire il tema dell'intelligenza artificiale.
Chi sono i possibili vincitori e vinti?
L'intelligenza artificiale richiede un'elevata potenza di calcolo e Nvidia sta sviluppando speciali chip ad alte prestazioni necessari per eseguire operazioni di calcolo intensive in questo campo. Di conseguenza, l'azienda ha alzato notevolmente i suoi obiettivi ed è estremamente ottimista per il futuro. Più chip, più potenza di calcolo, maggiori volumi di dati e centri dati più veloci sono fattori positivi anche per l'industria dei semiconduttori nel suo complesso, attualmente in declino a causa della debolezza di PC e smartphone.
Non ci è voluto molto perché il settore finanziario identificasse i perdenti di questo sviluppo. A differenza dei vincitori di cui sopra, le nostre partecipazioni in Teleperformance (-22,6% a maggio) e Wolters Kluwer (-10,2%) sono state scelte perdenti. È probabilmente troppo presto per dire con certezza quale impatto potrebbe avere l'IA sull'economia globale. Una grande banca statunitense ha già calcolato che il fair value dell'indice S&P500 aumenterebbe del 9% grazie all'IA.
- Che cos'è l'intelligenza artificiale?
Secondo Wikipedia, l'intelligenza artificiale (AI) è l'intelligenza - che percepisce, sintetizza e deduce informazioni - sviluppata dalle macchine, in contrapposizione all'intelligenza mostrata dagli esseri umani o da altri animali. Esempi di attività in cui ciò avviene sono il riconoscimento vocale, la visione computerizzata e la traduzione tra le lingue. Le applicazioni dell'IA includono motori di ricerca web avanzati (ad esempio Google Search), sistemi di raccomandazione (utilizzati da YouTube, Amazon e Netflix), comprensione del parlato umano (Siri e Alexa), auto a guida autonoma (ad esempio Waymo), sistemi generativi o strumenti creativi (ChatGPT e AI art), processi decisionali automatizzati e competizioni di alto livello in sistemi di gioco strategici (come scacchi e Go).
- Che cos'è ChatGPT?
Secondo Wikipedia, ChatGPT è un chatbot di intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI e basato sulla serie di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) Generative Pre-trained Transformer (GPT) dell'azienda. ChatGPT si basa sui modelli GPT fondamentali di OpenAI, in particolare GPT-3.5 e GPT-4, ed è stato perfezionato per applicazioni conversazionali utilizzando una combinazione di tecniche di apprendimento supervisionato e di rinforzo. ChatGPT è stato lanciato il 30 novembre 2022 e ha attirato l'attenzione per le sue risposte dettagliate e articolate che coprono vari domini di conoscenza. Tuttavia, uno svantaggio notevole era la sua tendenza a fornire con sicurezza informazioni imprecise. A gennaio 2023 era diventata l'applicazione software per consumatori con la crescita più rapida della storia, guadagnando oltre 100 milioni di utenti e contribuendo alla valutazione di OpenAI di 29 miliardi di dollari. Da allora, altre aziende hanno accelerato il completamento di prodotti concorrenti, come Google PaLM-E, Baidu ERNIE e Meta LLaMA.
Cosa dicono le aziende?
Dialoghiamo regolarmente con le nostre aziende ed è evidente che tutte stanno prestando molta attenzione all'argomento. Tuttavia, l'argomento non è del tutto nuovo. Molte aziende utilizzano l'IA nei loro prodotti da molti anni, quindi il recente sviluppo è visto come un'evoluzione piuttosto che una rivoluzione. La cosiddetta "perdente dell'IA", Teleperformance, ha già addestrato e implementato numerosi chatbot per i suoi clienti negli ultimi anni e l'azienda contesta con veemenza le affermazioni secondo cui l'IA metterebbe in pericolo il suo modello di business.
Molte aziende vedono un potenziale significativo per aumentare la produttività tra il 5% e il 25%, in particolare attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale nelle attività di base. L'opinione che ChatGPT possa mettere in pericolo molti modelli di business non è condivisa dalle aziende, e bisogna tenere conto che ci sono segnalazioni in cui ChatGPT ha riportato informazioni false, a seguito delle quali l'ideatore OpenAI è stato citato in giudizio, perché un'azienda ovviamente non può permettersi di elaborare o trasmettere informazioni errate. Ciò vale, ad esempio, per il settore sanitario quando vengono valutati i dati di studi clinici o quando l’intelligenza artificiale viene utilizzata per contribuire a formulare una diagnosi e/o supportare le opzioni terapeutiche per i pazienti. Oltre a questo, la protezione dei dati è una questione importante e quindi nessuna azienda utilizzerà ChatGPT nella versione standard e divulgherà o esporrà i dati dei propri clienti.
È probabile che il vero potenziale di crescita venga identificato nella cosiddetta “ChatGPT personalizzata”, quando le nuove funzionalità di intelligenza artificiale verranno applicate all’interno delle organizzazioni su dati proprietari accurati al 100% e in un ambiente sicuro al 100%. Le aziende hanno bisogno di chiarezza e trasparenza su come viene programmata l’intelligenza artificiale, perché una scatola nera con un risultato incerto è troppo rischiosa da implementare.
Abbiamo chiesto a chatGPT il suo parere sull'argomento? (13 giugno 2023)
ChatGPT, dimmi cos'è l'intelligenza artificiale?
ChatGPT: l'intelligenza artificiale (AI) è un campo dell'informatica che si concentra sulla creazione di macchine intelligenti in grado di eseguire compiti che tipicamente richiedono l'intelligenza umana. I sistemi di intelligenza artificiale sono progettati per percepire il loro ambiente, ragionano, imparano dall’esperienza e prendono decisioni o intraprendono azioni per raggiungere obiettivi specifici. Questo campo comprende vari sottocampi, tra cui l’apprendimento automatico, l’elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e la robotica. L’intelligenza artificiale ha applicazioni in settori quali sanità, finanza, trasporti, intrattenimento, ecc. e continua a progredire e ad avere un impatto su molti aspetti della nostra vita quotidiana.
ChatGPT, cos'è l'IA generativa?
ChatGPT: L'intelligenza artificiale generativa si riferisce a un ramo dell'intelligenza artificiale che prevede la creazione di modelli o sistemi in grado di generare contenuti nuovi e originali. Questi modelli di intelligenza artificiale sono addestrati per apprendere modelli e funzionalità dai dati esistenti e quindi generare nuovi dati simili a quelli su cui sono stati addestrati. Le tecniche di intelligenza artificiale generativa spesso utilizzano il deep learning e le reti neurali per raggiungere questa capacità. Un'applicazione comune dell'intelligenza artificiale generativa è nell'area della generazione di immagini, dove i modelli possono generare immagini realistiche che assomigliano a quelle del set di dati di addestramento. Un’altra applicazione è nell’elaborazione del linguaggio naturale, dove i modelli generativi possono generare testo coerente o persino avere conversazioni. L’intelligenza artificiale generativa è stata utilizzata anche nella composizione musicale, nella sintesi video e in altri campi creativi. È importante notare che i modelli di intelligenza artificiale generativa a volte possono produrre risultati non accurati o affidabili perché si basano su modelli appresi dai dati di addestramento. Pertanto, quando si utilizzano sistemi di intelligenza artificiale generativa sono necessari un’attenta convalida e una supervisione umana.
ChatGPT, quali sono i casi d'uso dell'AI generativa?
ChatGPT: l'intelligenza artificiale generativa ha un'ampia gamma di casi d'uso in vari campi. Alcune applicazioni comuni includono:
1. Generazione di contenuti: l'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata per creare contenuti nuovi e originali come immagini, illustrazioni, musica e video. Consente la generazione di risultati realistici e creativi basati su modelli appresi dai dati esistenti.
2. Aumento dei dati: i modelli generativi possono essere utilizzati per aumentare i set di dati generando dati sintetici aggiuntivi. Ciò può essere utile negli scenari in cui i dati di addestramento etichettati sono limitati o insufficienti per i modelli di machine learning.
3. Generazione di testo: i modelli di intelligenza artificiale generativa possono generare testo coerente e contestualmente rilevante. Ciò ha applicazioni in chatbot, assistenti virtuali, creazione automatizzata di contenuti e persino narrazione.
4. Modifica e riepilogo delle immagini: l'intelligenza artificiale generativa può aiutare con le attività di modifica delle immagini modificando attributi o stili specifici delle immagini. Può anche essere utilizzato per sintetizzare immagini in base agli input dell'utente, come ad esempio generare nuovi modelli o modificare l'aspetto degli oggetti.
5. Avatar e personaggi virtuali: l'intelligenza artificiale generativa consente la creazione di avatar e personaggi virtuali con vari attributi, aspetti e comportamenti. Questo ha applicazioni nei giochi, nella realtà virtuale e negli assistenti virtuali.
6. Scoperta di farmaci e progettazione di materiali: i modelli generativi possono essere utilizzati nel settore farmaceutico e nella scienza dei materiali per esplorare composti chimici e prevederne le proprietà. Ciò aiuta ad accelerare il processo di scoperta dei farmaci e a progettare nuovi materiali.
7. Moda e design: l’intelligenza artificiale generativa può aiutare a generare nuovi design di moda, suggerire combinazioni di moda e persino creare modelli 3D di abbigliamento. Fornisce ispirazione e supporto agli stilisti.
Questi sono solo alcuni esempi dei numerosi casi d’uso dell’intelligenza artificiale generativa. La sua versatilità e capacità di generare nuovi contenuti lo rendono uno strumento potente in vari campi creativi, scientifici e di risoluzione dei problemi.
ChatGPT, quali lavori possono sostituire l'AI generativa?
ChatGPT: l'intelligenza artificiale generativa ha il potenziale per automatizzare determinati compiti e aumentare le capacità umane in vari campi. Sebbene possa semplificare i processi e migliorare l’efficienza, è più comune che l’intelligenza artificiale generativa assista o migliori i ruoli lavorativi esistenti piuttosto che sostituirli completamente. Alcune aree in cui l’intelligenza artificiale generativa può avere un impatto includono:
1. Creazione di contenuti: l'intelligenza artificiale generativa può automatizzare alcuni aspetti della creazione di contenuti, come la generazione di report, la scrittura di articoli o la produzione di elementi di progettazione di base. Tuttavia, la creatività umana, il pensiero critico e il processo decisionale sfumato sono ancora molto preziosi nella creazione di contenuti ed è improbabile che vengano completamente sostituiti.
2. Analisi dei dati e riconoscimento dei modelli: l’intelligenza artificiale generativa può aiutare ad analizzare grandi volumi di dati, identificare modelli e fare previsioni. Ciò può essere utile in settori quali la finanza, il marketing e la ricerca. Tuttavia, sono ancora necessari esperti umani per interpretare i risultati, convalidare le conclusioni e prendere decisioni strategiche sulla base delle informazioni fornite dal sistema di intelligenza artificiale.
3. Campi di progettazione e creatività: l'intelligenza artificiale generativa può aiutare i designer generando opzioni di progettazione, suggerendo tavolozze di colori o creando prototipi di base. Tuttavia, i designer umani apportano una prospettiva unica, una sensibilità artistica e una comprensione delle esigenze degli utenti che sono vitali per attività di progettazione complesse.
4. Assistenza clienti e chatbot: l'intelligenza artificiale generativa può essere utilizzata nei chatbot e negli assistenti virtuali per gestire le richieste di base dei clienti, fornire informazioni o guidare gli utenti attraverso processi semplici. Tuttavia, gli agenti umani del servizio clienti sono essenziali per gestire situazioni complesse o emotivamente sensibili che richiedono empatia, comprensione e interazione personalizzata.
5. Aumento e preelaborazione dei dati: l’intelligenza artificiale generativa può generare dati sintetici per aumentare i set di dati di addestramento per i modelli di apprendimento automatico. Ciò aiuta a migliorare le prestazioni del modello. Tuttavia, sono ancora necessari esperti di dominio e data scientist per garantire la qualità dei dati, convalidare i risultati e affinare i modelli.
Nel complesso, sebbene l’intelligenza artificiale generativa possa automatizzare alcuni aspetti delle attività, è più probabile che integri e assista i professionisti umani piuttosto che sostituire completamente i loro ruoli. È importante ricordare che la tecnologia dell’intelligenza artificiale funziona meglio se combinata con la competenza umana, la creatività e il pensiero critico.
Ralf Schmidgall, gestore del fondo di MW Actions Europe
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