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 strategie devono adottare le aziende?
- Le aziende devono adottare una sperimentazione disciplinata e investire in cybersecurity e governance.
- Quali sono le lezioni apprese dalle esperienze tecnologiche passate?
- Le esperienze passate mostrano l'importanza della gestione dei rischi e della valutazione realistica delle tecnologie.
Nel suo ultimo rapporto sulla stabilità finanziaria, la Bank of England ha lanciato un allerta sui rischi economici associati all’intelligenza artificiale (IA). Secondo l’analisi, una correzione dei prezzi dei titoli legati all’IA, causata da un cambiamento nella produttività e nella redditività delle aziende tecnologiche, potrebbe comportare una riduzione del 2,2% del PIL del Regno Unito. Questo avvertimento sottolinea che i rischi legati all’IA non sono limitati alla Silicon Valley, ma richiedono un’attenzione strategica e operativa da parte delle imprese.
Le esperienze passate nel settore tecnologico offrono tre lezioni significative. Prima del 2000, gli sforzi per mitigare il rischio Y2K, attraverso test e piani di contingenza, hanno probabilmente evitato interruzioni significative nei settori critici come banche e trasporti. Questo dimostra che una minaccia ben gestita può apparire esagerata. La bolla delle dotcom ha evidenziato come la tecnologia possa essere valida, mentre le valutazioni possono risultare insostenibili; molte aziende con modelli deboli sono fallite nonostante avessero raccolto capitali elevati, ma le idee e le infrastrutture hanno continuato a evolversi. Infine, la crescita del mercato delle criptovalute ha mostrato come le narrazioni rivoluzionarie possano mascherare casi d’uso fragili e fenomeni speculativi.
L’ascesa dell’IA combina elementi di queste esperienze precedenti: ci sono rischi concreti che necessitano di mitigazione e governance, un potenziale tecnologico spesso accompagnato da valutazioni sovradimensionate e una mitologia commerciale che trasforma termini come «IA-powered» in leve di marketing piuttosto che in garanzie di valore. Per le aziende, la risposta raccomandata è quella di adottare una sperimentazione disciplinata. Ciò implica trattare la cybersecurity e la governance come funzioni operative, investire in competenze, infrastrutture dati e processi, e porsi domande operative fondamentali: quale problema viene risolto, chi utilizza lo strumento, quali dati sono accessibili, quali sistemi possono essere influenzati e chi è responsabile 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 crea valore, come nella scrittura di codice o nel supporto clienti; e valutazioni scettiche per evitare investimenti privi di risparmi o miglioramenti misurabili. Le aziende più efficaci non saranno quelle che prevedono perfettamente il futuro, ma quelle pronte ad adattarsi quando la realtà si presenterà.
