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Tra le fluttuazioni di mercato, ecco il rischio legato all’IA di cui non si parla

È evidente che il mercato azionario sta reagendo all’IA, con una brusca svendita che ha colpito la scorsa settimana le aziende che alimentano il boom dell’IA, comprese le società di chip che complessivamente hanno perso oltre 1 trilione di dollari. Ma c’è qualcosa nell’approccio delle diverse aziende all’IA che sta determinando i diversi modi in cui il mercato reagisce a queste società?
Alla fine di luglio, Microsoft è salito del 9 percento e Meta è sceso quasi altrettanto, con i titoli economici che riportavano che il commercio dell’IA stava dividendo i Big Tech e che i mercati stanno sulle montagne russe della confusione della Fed e della speranza nell’IA.
Naturalmente, ci sono molte variabili in gioco, ma una tendenza principale che la nostra analisi quinquennale di 275 società quotate a livello globale ha evidenziato – e che sembra poter influenzare anche la divisione Microsoft/Meta – è la seguente.
Un articolo di CNBC di giovedì conteneva quella che sembrava una frase di passaggio, ma che in realtà è strettamente collegata a quanto ha rilevato la nostra analisi. L’articolo – che trattava le differenze direzionali significative tra Microsoft, i cui risultati del Q4 hanno superato le aspettative degli analisti, e Meta, che ha pubblicato una previsione di fatturato più debole del previsto, citava Ben Barringer, responsabile della ricerca tecnologica presso Quilter Cheviot, che ha affermato: “Al momento, la narrazione di Mark Zuckerberg è un po’ priva di dettagli.”
Può sembrare un dettaglio secondario, ma la nostra analisi ha rilevato che questi elementi sono correlati al successo di mercato nel tempo, non solo per le imprese che offrono strumenti di IA, ma anche per quelle che li utilizzano.
Può sembrare un dettaglio minore, ma la nostra analisi ha scoperto che, in realtà, tali dettagli sono correlati al successo di mercato nel tempo – non solo per le imprese che forniscono strumenti di IA ma anche per quelle che li utilizzano.
La tassa dell’hype sull’IA: Perché le dichiarazioni vaghe sull’IA stanno costando alle aziende
I prezzi delle azioni delle più grandi imprese quotate a livello globale mostrano una forte correlazione tra l’investimento massiccio nell’IA e una evoluzione superiore del prezzo delle azioni – a patto che tali imprese divulghino azioni concrete e obiettivi precisi.
È quanto abbiamo rilevato nell’AI Barometer 2026, la nostra analisi dei prezzi azionari e delle relazioni annuali di 275 società negoziate negli indici S&P 100 (Stati Uniti), FTSE 100 (Regno Unito), DAX (Germania) e CAC 40 (Francia) tra il 2020 e il 2025.
La lezione principale per le aziende che vogliono usare l’IA è che, secondo l’analisi dei prezzi azionari, le dichiarazioni generiche su come essa trasformerà l’attività non bastano più agli investitori. Il nostro rapporto ha rilevato un ampio divario nella performance azionaria legato alla trasparenza della comunicazione sull’IA: le imprese che ne parlavano attivamente nelle relazioni finanziarie superavano in media di 18 punti percentuali quelle che non ne parlavano.
Ma le parole non bastano. Abbiamo riscontrato che le imprese che descrivevano azioni concrete per implementare l’IA o assumevano impegni su obiettivi aziendali precisi legati ad aumenti di produttività o ricavi superavano di 14 punti percentuali, nell’anno successivo, quelle che menzionavano l’IA in modo vago, senza collegarla ad azioni o obiettivi.
La conclusione: specificate come l’azienda introdurrà l’IA e quali miglioramenti di efficienza o ricavi ne deriveranno. Per esempio, invece di dichiarazioni vaghe e piene di gergo sui piani per l’IA, spiegate agli investitori quale ritorno vi aspettate da attività concrete come migliorare l’allocazione delle scorte, ottimizzare la riconciliazione degli incassi o aumentare l’accuratezza delle previsioni.
Legare il destino della tua azienda a un unico fornitore di IA è uno dei più grandi rischi legati all’IA
Anthropic ha sbloccato l’accesso ai suoi modelli IA Fable e Mythos, ma l’incertezza introdotta dalla decisione del governo degli Stati Uniti di vietarli ha spinto molte aziende a mettere in dubbio la loro dipendenza da modelli IA avanzati che comportano rischi a causa del controllo governativo, minacce informatiche e elevati costi di utilizzo. Le aziende che abbiamo analizzato hanno comunicato frequentemente i rischi legati all’impatto dell’IA sul panorama aziendale, in particolare la normativa IA frammentata e l’onere di conformità, il rischio di minacce e attacchi informatici abilitati dall’IA e la pressione competitiva derivante dall’adozione dell’IA.
Ma uno dei più grandi rischi legati all’IA per un’azienda potrebbe essere fare affidamento eccessivo su un unico fornitore di IA.
Le nostre scoperte hanno mostrato che dal 2020 al 2025 Microsoft ha avuto il maggior numero di citazioni di piattaforme AI/cloud nei rapporti finanziari e OpenAI il maggior numero di citazioni di modelli, ma si è registrato un forte calo delle citazioni di ChatGPT, un marcato aumento di Google e l’emergere di attori cinesi come DeepSeek e Qwen. Amazon e Anthropic sono concorrenti solidi nel panorama e potrebbero salire nella classifica.
Certo, il mazzo sta già iniziando a essere rimescolato. Solo nelle ultime settimane, Alphabet ha alzato le previsioni per le spese in conto capitale e ha segnalato un trimestre di flusso di cassa libero negativo, il che significa che ha speso più di quanto generato dall’attività, pare abbia innescato la svendita del mercato.
Questo cambiamento costante sta insegnando qualcosa di importante alle imprese. Le fluttuazioni di mercato, la lotta per la posizione, il divieto governativo – tutti segnali che nessuna di queste scommesse sull’IA è certa. Sebbene l’implementazione dell’IA sia cruciale, scegliere uno di questi fornitori come unica porta d’accesso all’IA per l’azienda comporta un rischio aggiuntivo che le aziende potrebbero non considerare.
Piuttosto che concentrarsi su un unico modello di IA o cercare i casi d’uso più avanzati – indipendentemente dai costi elevati – le aziende farebbero bene a mitigare il rischio di mettere tutte le uova dell’IA in un solo paniere e a focalizzarsi maggiormente sui compiti specifici che possono svolgere per aumentare i ricavi e sulle azioni concrete che possono intraprendere con l’IA per raggiungere tale obiettivo.












