Ai, una rivoluzione per il prossimo cinquantennio

Cinquant’anni di storia sono un bagaglio importante per i mercati finanziari, dai quali si è appreso molto. Be Private ha chiesto a Jonathan Curtis, chief investment officer e portfolio manager di Franklin Equity Group come si debba guardare al futuro prossimo degli investimenti in un mondo che sta affrontando un grande cambiamento di cui forse c’è la percezione, ma non la piena consapevolezza.

L’innovazione sta accelerando, come si deve guardare al futuro?

«Stiamo vivendo in un periodo di cambiamenti economici senza precedenti, spesso definiti come la quarta rivoluzione industriale⁽¹⁾. Nel 1958, l’età media delle aziende dell’S&P 500 era di 61 anni, nel 2016, si è ridotta a 24 anni e nel 2027 si prevede che sarà di 12 anni⁽²⁾. Riteniamo che queste dinamiche offrano un ambiente interessante in cui investire. A nostro avviso, l’innovazione è uno degli aspetti più incompresi del mercato: le nuove tecnologie, i prodotti e i processi possono avere un impatto sulla nostra vita quotidiana man mano che maturano nel loro ciclo di vita. Tuttavia, le loro prospettive come investimenti possono variare in modo significativo, poiché le aspettative degli operatori di mercato cambiano nel tempo. Le innovazioni stanno trasformando il nostro mondo a un ritmo senza precedenti e, di conseguenza, il futuro potrebbe arrivare più velocemente di quanto gli investitori si aspettino».

Quale sarà, a vostro parere, il prossimo capitolo dell’innovazione?

«Crediamo che, nel 2026, l’innovazione ridisegnerà l’economia globale. L’intelligenza artificiale (Ai), l’automazione e le infrastrutture digitali hanno superato i confini del settore tecnologico per diventare motori di creazione di valore in ogni comparto industriale. Dall’assistenza sanitaria all’industria, dalla finanza all’energia, le aziende non si limitano ad adottare la tecnologia, ma ne sono trasformate. I cicli decisionali si stanno riducendo, la complessità viene automatizzata e il capitale viene impiegato in modo più efficiente. Il risultato è una nuova classe di imprese: più snelle, più veloci e basate sull’intelligenza artificiale. Consideriamo questo fenomeno come un riassetto strutturale duraturo, non come un ciclo speculativo, ma, come per ogni grande transizione, verrà premiata l’analisi rigorosa e la visione a lungo termine e punirà l’autocompiacimento».

Come si presenta il contesto macro del 2026?

«Ci attendiamo una crescita complessivamente stabile, ma non uniforme. L’economia globale si affaccerà al 2026 caratterizzata da forti investimenti di capitale legati all’intelligenza artificiale, dai primi incrementi di produttività derivanti dall’automazione, dall’applicazione dell’intelligenza artificiale e dalla spesa costante da parte dei consumatori più abbienti. Questi tre fattori sono, dal nostro punto di vista, elementi chiave per lo sviluppo futuro. Rileviamo che le aziende rimangono ottimiste ma, contestualmente, disciplinate: si concentrano sull’efficienza e sull’uso prudente del capitale. La produzione è guidata dagli incrementi di produttività derivanti dall’intelligenza artificiale e non dall’aumento della forza lavoro, mentre le catene di approvvigionamento continuano a spostarsi dalla Cina verso il Sud-Est asiatico, l’India, l’America Latina e gli Stati Uniti. La domanda dei consumatori americani rimane solida, ma la spesa è concentrata e il 10% delle famiglie più benestanti conta per il 50% del totale dei consumi totali».⁽³⁾

Che cosa vi attendete dai policymaker?

«La Federal Reserve rimane cauta sull’inflazione, mantenendo condizioni di credito rigide anche per i rischi elevati sul fronte dell’occupazione, mentre gli incentivi politici statunitensi per il settore manifatturiero, gli sgravi fiscali e il rimpatrio di capitali stanno incoraggiando i reinvestimenti interni. Il prossimo passo è il seguito da parte delle imprese. Nel loro insieme, queste forze sostengono un’espansione più duratura e guidata dalla produttività, radicata nell’innovazione piuttosto che negli stimoli».

L’amministrazione americana ha sostenuto gli investimenti nell’Ai, che sono molto consistenti. Qual è la vostra valutazione in merito?

«Consideriamo l’attuale ondata di investimenti nell’Ai non come un eccesso speculativo, ma come la base per una nuova era di crescita globale. La scalabilità del modello continua a determinare capacità, adozione e rendimenti. Sebbene la crescita possa rimanere irregolare, alternando in modo aggressivo cicli di espansione e contrazione, riteniamo che la traiettoria a lungo termine sia chiaramente al rialzo. Nel 2025 gli hyperscaler hanno investito circa 370 miliardi di dollari nell’infrastruttura dei data center, la maggior parte dei quali destinati alle capacità di intelligenza artificiale ⁽⁴⁾. Gli economisti stimano che questi investimenti contribuiscano per 0,7-1,0 punti percentuali alla crescita del prodotto interno lordo degli Stati Uniti ⁽⁵⁾. Ciò che conta di più è come questa spesa si tradurrà in aumenti di produttività duraturi in tutti i settori. Gli investitori devono distinguere tra innovazione scalabile ed entusiasmo di breve durata. È incoraggiante che il nostro lavoro indichi che i principali hyperscaler stanno già realizzando ritorni significativi».

Il miglioramento della produttività non è un fenomeno che riguarderà solo gli Usa, vero?

«Sarà una rinascita globale della produttività. Nelle economie sviluppate ed emergenti, l’intelligenza artificiale e l’automazione stanno contribuendo a mitigare le sfide poste dall’invecchiamento della popolazione e dalle inefficienze strutturali. L’Europa si è stabilizzata grazie a investimenti mirati nella tecnologia e al riallineamento della catena di approvvigionamento. I mercati emergenti stanno superando i sistemi tradizionali applicando l’intelligenza artificiale all’agricoltura, alla produzione e alla finanza. Alcuni economisti stimano che l’intelligenza artificiale (in particolare quella generativa) potrebbe aggiungere da 15,5 a 23 trilioni di dollari all’anno al Pil globale entro il 2040 ⁽⁶⁾. Tuttavia, è improbabile che questi guadagni siano distribuiti in modo uniforme. La corsa globale per integrare l’intelligenza artificiale in modo responsabile, efficiente e sicuro definirà il prossimo decennio di crescita e di investimenti».

Avete identificato dei temi che caratterizzeranno il 2026?

«Pensiamo che tre temi strutturali caratterizzeranno il 2026. Il primo è il volano della produttività grazie all’impiego dell’intelligenza artificiale. Dopo anni di sperimentazione, l’Ai e l’automazione stanno ora producendo incrementi misurabili della produttività nei settori della tecnologia, della sanità, dei servizi finanziari e dell’industria. I miglioramenti dell’efficienza creano circoli virtuosi che stimolano un’innovazione più rapida, una maggiore leva operativa e reinvestimenti. Questa opportunità va oltre i leader delle piattaforme di Ai. Il valore si accumula nelle aziende che applicano questa tecnologia a problemi pratici: dalla diagnostica e logistica alla progettazione industriale e all’analisi finanziaria. I vantaggi competitivi dipenderanno dai dati proprietari, dalla profonda competenza di un settore e dall’allocazione disciplinata del capitale. Il secondo è la rinascita industriale: l’intelligenza artificiale, infatti, sta trasformando l’economia fisica. La produzione, i trasporti e l’edilizia stanno subendo una ridefinizione grazie alla robotica, all’automazione e ai gemelli digitali. Queste tecnologie migliorano la produttività, riducono gli sprechi e aumentano la sicurezza. Le aziende leader combineranno la dimensione fisica con l’intelligenza digitale: fornitori di automazione, specialisti di controlli e innovatori di software industriale. Il terzo è l’evoluzione energetica: l’economia dell’intelligenza è profondamente energivora. L’espansione dei datacenter, l’elettrificazione e l’aumento della domanda di calcolo stanno ridefinendo i sistemi energetici globali. Soddisfare queste esigenze sta catalizzando gli investimenti nella modernizzazione della rete, nell’accumulo di energia e nella produzione di energia pulita. Vediamo opportunità nei settori dei semiconduttori, della gestione dell’energia, delle utility che implementano reti intelligenti e delle energie rinnovabili che sfruttano l’ottimizzazione digitale. Tuttavia, l’energia rimane un vincolo fondamentale e un input critico nella nostra tesi di investimento per la prossima fase guidata dall’intelligenza artificiale».

Quali sono le opportunità e rischi che intravedete? 

«L’espansione guidata dall’innovazione porta con sé, sia opportunità, sia divergenze. L’economia statunitense sta assumendo sempre più una forma a K: i leader dell’innovazione e le famiglie con redditi più elevati hanno registrato progressi più rapidi, mentre i settori tradizionali e le famiglie con redditi più bassi sono rimasti indietro. I principali rischi che stiamo monitorando sono l’esecuzione, la pressione normativa, gli attriti geopolitici e la valutazione. Per quanto riguarda il primo, molte aziende sono ancora nelle prime fasi del loro percorso di adozione dell’Ai; riteniamo che un’implementazione disciplinata distinguerà i vincitori dai ritardatari. Poi c’è la pressione normativa: i governi stanno rafforzando la supervisione dei dati, della privacy e dell’impatto sulla forza lavoro. Inoltre, le interruzioni del commercio e della catena di approvvigionamento potrebbero rallentare la collaborazione tecnologica globale a causa di attriti geopolitici. Si possono presentare anche colli di bottiglia infrastrutturali: i vincoli energetici e di connettività potrebbero ostacolare la scalabilità. Infine, c’è il rischio di valutazione e politico: investimenti eccessivi o errori politici potrebbero innescare volatilità. Questo contesto favorisce una rigorosa ricerca fondamentale e la modellizzazione degli scenari. Un’ampia esposizione tematica non è sufficiente; gli investitori devono sapere chi monetizza l’innovazione e chi la utilizza semplicemente».

Come si stabilisce il confine tra “tech” e non “tech”?

«Il confine tra “tecnologia” e “non tecnologia” sta diventando sempre più labile. Ogni azienda opera ormai nell’ambito dell’economia digitale, dove l’intelligenza artificiale e l’analisi dei dati determinano la competitività, la redditività e l’efficienza del capitale. La sfida per gli investitori consiste nell’individuare dove l’innovazione porta a profitti economici duraturi. Ciò richiede una valutazione rigorosa dei modelli di business, delle strutture dei margini e dei bilanci, supportata da convinzioni fondate su dati concreti».

1. Schwab, Klaus. “The Fourth Industrial Revolution,” Currency, 2017. Print.

2. Sanwal, Anand, “Corporate Innovation Trends,” CB Insights. www.cbinsights.com (accessed July 12, 2019)

3. Wall Street Journal and Moody’s Analytics. The U.S. Economy Depends More Than Ever on Rich People, February 23, 2025.

4. Franklin Templeton analysis. Company Reports, Bloomberg.   

5. The Washington Post, “The AI Spending Boom Could have Real Consequences for the US Economy,” August 4, 2025. 

6.  McKinsey & Company.

Un nuovo capitolo dell’innovazione tecnologica

A Michael Browne, global investment strategist del Franklin Templeton Institute, è stato chiesto quale sarà l’effetto dell’Ai sull’economia.

Dopo la rivoluzione dell’Ai, come muterà il modello di business?

«Determinare come si evolveranno le imprese dopo questa espansione ha profonde implicazioni per il destino dell’Ai e la sua longevità. Quando il Regno Unito costruì le ferrovie tra il 1835 e il 1860, il boom fu finanziato dal debito. George Hudson, il cosiddetto “re delle ferrovie”, dovette fuggire dai suoi creditori nel 1859 e il suo impero ferroviario e portuale crollò. Lo stesso accadde nel 1873 negli Stati Uniti, quando il fallimento della J. Cooke and Co., che aveva finanziato il 75% della Northern Pacific Railroad, scatenò la “Lunga Depressione”. Le attività costruite grazie al debito sopravvissero, ma i prestatori no. L’effetto sull’economia in generale fu profondo. Il crollo della J. Cooke e la Crisi finanziaria globale del 2008, innescata da titoli ipotecari subprime privi di valore e dall’ingegneria finanziaria, sono l’eco l’una dell’altra. È chiaro che il rischio alimentato dal debito non è il caso odierno dell’Ai. Se lo fosse, assisteremmo a una forte crescita dell’indebitamento societario, ma, quando esaminiamo gli indici statunitensi e globali high yield, troviamo quote relativamente piccole: la tecnologia nel suo complesso rappresenta circa il 7% dell’high yield statunitense e il 5% del debito globale, classificandosi solo al sesto posto tra i settori più grandi, dietro all’energia».

Che cosa succederà da qui in avanti?

«L’ultima critica mossa ai quattro giganti dell’hyperscale (Microsoft, Meta, Alphabet e Amazon) è che i loro flussi di cassa derivano dalla pubblicità, che è estremamente ciclica. Ma anche la pubblicità sta cambiando. Il passaggio dai cartelloni pubblicitari generici e dai noiosi spot televisivi a un product placement mirato e basato sui dati ha ridotto la ciclicità del settore pubblicitario. Ciò è evidente nell’andamento a lungo termine della spesa pubblicitaria. È ciclica solo in periodi estremi. Infatti, è diventata un flusso di spesa costante e in crescita. Come ha scritto Wpp: “il settore pubblicitario sta attraversando una rapida evoluzione causata dall’uso diffuso dell’intelligenza artificiale”. È chiaro che l’Ai minaccia i modelli di reddito di due dei quattro hyperscaler, ma gli altri due avranno un mix di entrate e vedranno questa situazione come un’opportunità. A differenza dei motori di ricerca, dei social media e della programmazione online, l’intelligenza artificiale non dipenderà solo dalla spesa dei consumatori e dalla pubblicità per le sue entrate. L’opportunità consiste nel trasformare l’app in una necessità per il funzionamento della propria attività. A questo proposito, il modello è simile a quello di Microsoft, come modello B2B o B2C basato su abbonamento. Per giustificare un acquisto, i guadagni in termini di produttività devono superare i costi. Ma dopo avere raggiunto i guadagni di produttività previsti, il software diventa un pilastro fondamentale della produzione e la sua longevità e il suo potere di determinazione dei prezzi potrebbero essere sottovalutati».

Può farci un esempio?

«Per illustrare il potenziale potere di generazione di entrate dell’Ai, consideriamo il quadro macroeconomico. Nell’economia statunitense, gli stipendi rappresentano circa il 53% del Pil (12,3 trilioni di dollari). Se l’Ai potesse produrre un risparmio sui costi di appena il 5%, si tratterebbe di 600 miliardi di dollari all’anno, di cui una parte andrebbe al fornitore di questo servizio. I dati emersi dal sondaggio di Stanford sull’Ai suggeriscono che il 20% del mercato del lavoro si sta già riorganizzando, grazie all’Ai, e che un ulteriore 40% seguirà l’esempio. Jonathan Curtis, cio di Franklin Equity Group, cita i vantaggi ottenuti da banche, assicurazioni, contabilità, software e forza vendita. L’Upwork Research Institute ha concluso che l’intelligenza artificiale triplica la produttività in un terzo delle attività. Nella loro ricerca, hanno scoperto che i “work innovators” (imprenditori innovativi) avevano costi operativi inferiori del 30%, un aumento del flusso di cassa e un rapporto debito/capitale proprio inferiore. In altre parole, hanno meno probabilità di fallire. L’intelligenza artificiale sta già offrendo un vantaggio competitivo significativo alle startup».

Come valuterebbe la solidità finanziaria di questa rivoluzione tecnologica?

«È il denaro contante, piuttosto che il debito, a guidare la rivoluzione dell’Ai, ponendola su basi finanziarie più solide, con minori probabilità di fallimento rispetto a rivoluzioni simili del passato. Tuttavia, la solidità finanziaria potrebbe comunque portare a una concorrenza sui prezzi. Riteniamo che ciò avverrà molto probabilmente nel settore B2C. Il potenziale maggiore risiede negli abbonamenti ai servizi B2B. Probabilmente assisteremo alla creazione di una serie di monopoli, o nella migliore delle ipotesi di duopoli, per gli utenti aziendali e gli inserzionisti, mentre i consumatori avranno una scelta leggermente più ampia. I prezzi premium potrebbero attirare altri fornitori, ma solo in parti limitate della catena, come l’energia o i datacenter. Il vantaggio competitivo chiave rimarrà non solo la capacità del modello linguistico di aggiornarsi, rinnovarsi, riapprendere e migliorare, ma anche la capacità di memorizzare e fornire un servizio affidabile. Ciò richiede dimensioni e forza finanziaria per creare fiducia nei clienti. Man mano che i guadagni in termini di produttività e redditività diventeranno evidenti, un numero sempre maggiore di aziende avrà bisogno di investire nell’Ai, aumentando così i ricavi. Più la situazione diventerà difficile, più i ricavi potrebbero crescere rapidamente. Ciò porterà molto probabilmente a una serie di consolidamenti in un’ampia gamma di settori e industrie».