L’Ai: uno strumento per generare valore
L’intelligenza artificiale (Ai) ha un utilizzo che è oramai trasversale ai settori merceologici. Be Private ha chiesto ad Alessandro Gandolfi, managing director e responsabile di Pimco Italia, come la nuova tecnologia viene utilizzata dalla sua società, leader nella gestione attiva del reddito fisso a livello globale, con una profonda esperienza, sia nei mercati degli attivi quotati, sia nel debito privato.
Qual è l’impatto della tecnologia sulla gestione dei patrimoni?
«I progressi tecnologici da tempo imprimono trasformazioni nel settore della gestione patrimoniale. Il ritmo di invenzione, acquisizione e miglioramento delle nuove tecnologie è sempre più accelerato e sta cambiando anche la modalità con cui prendiamo le decisioni. Nel passaggio a un mondo maggiormente guidato dai dati, l’intelligenza artificiale è la tecnologia più recente a essere adottata in modo diffuso e, verosimilmente, aiuterà le imprese a sviluppare migliori strumenti, a generare nuove interessanti opportunità, a offrire migliore connettività di piattaforma fra clienti e investitori e a introdurre efficienze, con implicazioni anche per le modalità con cui Pimco opera».
E l’impatto dell’intelligenza artificiale?
«L’uso di approcci di apprendimento automatico, come gli algoritmi dell’intelligenza artificiale, ci consente di analizzare campioni di dati esponenzialmente più vasti, di perfezionare ed espandere i modelli predittivi e di arricchire il nostro processo con nuovi tipi di dati e analisi. In Pimco integriamo in modo attivo le tecnologie dell’Ai nelle nostre attività e abbiamo già ottenuto i primi risultati nelle elaborazioni di dati di mercato che consentono decisioni di investimento meglio informate. Utilizziamo la potenza dell’intelligenza artificiale generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models-Llm) per sviluppare soluzioni complete, restando vigili con opportuni controlli nell’adozione di queste tecnologie. Nello sviluppo dell’Ai, ci adoperiamo per offrire un modello integrato in termini di strategie, governance e talenti. In un panorama in rapida evoluzione, riconosciamo altresì l’importanza di adeguati controlli e gestione dei rischi. Per facilitare lo sviluppo di soluzioni efficaci e, al contempo, individuare e mitigare in modo proattivo i rischi insiti nell’intelligenza artificiale, abbiamo adottato una struttura interconnessa di governance».
Com’è organizzata questa struttura?
«È presidiata da un gruppo interfunzionale che comprende i migliori data scientist, esperti di tecnologia e team della nostra casa di gestione. Crediamo che perfezionare le nostre competenze per prosperare in un contesto digitale e innovativo sia cruciale per realizzare la nostra value proposition per i clienti e per i nostri addetti».
Qual è la vostra strategia sull’Ai?
«La strategia di Pimco nell’ambito dell’intelligenza artificiale si avvale di tecnologie all’avanguardia per raffinare il processo decisionale e generare valore per i nostri clienti. Nell’implementazione tecnica ci adoperiamo per integrare l’Ai in tutte le nostre piattaforme e sviluppare soluzioni su misura per migliorare i risultati degli investitori e arricchire l’esperienza dei clienti.Abbiamo adottato precocemente, già nel 2015, le tecnologie dell’intelligenza artificiale e usiamo in modo proattivo gli Llm e le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per attuare soluzioni sartoriali di intelligenza artificiale in tutte le nostre attività. Abbiamo ottenuto alcuni primi successi, ma continuiamo a ravvisare opportunità di ulteriore sviluppo di soluzioni che rendano migliori i risultati degli investimenti e arricchiscano l’esperienza dei clienti. Un primo risultato positivo è stato trarre preziose informazioni da dati non strutturati e dall’uso di input di testo per perfezionare le decisioni di investimento. Abbiamo utilizzato, ad esempio, gli Llm per elaborare i contenuti audio dei nostri forum economici e ottenere sintesi complete e organizzate delle informazioni più importanti. Inoltre, abbiamo abbinato un Llm a un algoritmo proprietario nell’analisi quantitativa del sentiment (PimSent) per generare indici di sentiment su specifici temi d’investimento partendo da dati e testi non strutturati come notizie finanziarie, trascrizioni di presentazioni di risultati aziendali e rapporti di ricerca su specifiche operazioni. Abbiamo altresì applicato tecnologie di intelligenza artificiale nella nostra ricerca sul credito e negli approfondimenti che ci forniscono vari operatori di mercato, estraendo in modo sistematico informazioni chiave e sintetizzandone i risultati principali. Inoltre, nel 2022, abbiamo lanciato uno strumento ChatGpt interno, denominato Vera, che ha permesso ai nostri team di ottimizzare alcuni processi e generare ulteriore valore per i clienti. Continuiamo a espandere le capacità di intelligenza artificiale, al di là di Vera, attraverso strumenti e soluzioni su misura per fornire ai nostri professionisti un’integrazione potenziata dell’Ai per un uso autonomo di questa tecnologia nella loro prassi quotidiana».
Nella vostra attività, come gestite tutte le informazioni che provengono dalle aziende?
«Si è usata l’intelligenza artificiale per trasformare le fonti di dati in reti dinamiche, estrapolando i temi di cui le aziende discutono e operando collegamenti fra imprese sulla base di questi ultimi. I dati, costituiti in questo caso da varie raccolte di testi come notizie, report di analisti, trascrizioni di presentazioni di risultati aziendali e comunicazioni rese dalle imprese, possono essere mappati per individuare insiemi di parole che collegano varie imprese fra loro. I cloud di parole che ne risultano possono essere trasformati in titoli di singoli temi, la cui dimensione è proporzionale al grado di importanza che un dato argomento riveste per una specifica impresa. Quell’azienda può poi essere collegata ad altre che discutono di argomenti analoghi e in base a quanto ne discutono. Si tratta di una rete che può essere dinamica ed evolvere con la comparsa di nuovi temi sul mercato. Le tecniche quantitative sono particolarmente adatte per elaborare questi vasti insiemi di dati sempre più diversificati».
Ci sono molte incognite legate all’utilizzo dell’Ai?
«Nonostante i molti impieghi sopra descritti e seppure con valide credenziali, l’adozione accelerata dei modelli linguistici di grande dimensione dell’intelligenza artificiale resta un’incognita. Nel nostro orizzonte secolare, potrebbe avere una sostanziale influenza positiva sulla crescita della produttività, il che potrebbe esercitare pressioni al ribasso sull’inflazione e al rialzo sui tassi di interesse reali. Quest’influenza potrebbe vedersi in ambiti come la guida autonoma, in termini di ridotti costi di passaggio ad altro operatore per i consumatori e di miglioramento dei flussi delle informazioni. L’Ai potrebbe anche aumentare la longevità, ad esempio accelerando i progressi della medicina in ambiti quali l’immunoterapia oncologica con le nanotecnologie».
Ma possono esserci veri e propri rischi?
«Ci sono anche rischi significativi associati ai recenti rapidi progressi compiuti nell’ambito dell’Ai, tra i quali l’aumento della diffusione di notizie non veritiere tramite i social media e degli attacchi informatici. L’Ai, inoltre, ha il potenziale di acuire le disparità di reddito e accentuare la polarizzazione politica e il populismo.Ci aspettiamo che l’intelligenza artificiale generativa sarà impiegata a tutti i livelli aziendali con vari gradi di coinvolgimento e di attenzione, tuttavia riconosciamo che siamo ancora in una fase esplorativa. Le imprese, per esempio, corrono il rischio di diventare meno efficienti e meno attrattive per i talenti nascenti se non adottano l’intelligenza artificiale, ma riconosciamo la grande incertezza rispetto ai possibili esiti».
Una spinta anche all’immobiliare
Si prevede che uno degli effetti indiretti dell’intelligenza aritificiale, che ha bisogno di spazi fisici sempre più vasti, sia sul mercato immobiliare. A parlarne ancora è Alessandro Gandolfi di Pimco Italia.
Il crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale sta generando un aumento della domanda in specifici segmenti del settore immobiliare?
«Nel settore immobiliare, l’evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale non solo offre benefici a chi investe in questo ambito, aiutando a mappare la densità o a livello computazionale per gli aspetti finanziari, fiscali e legali, ma fa emergere anche aree di potenziale investimento. Ad esempio, l’intelligenza artificiale ha bisogno di data centre, che sono necessari per l’addestramento dei modelli di Ai generativa e per l’elaborazione delle richieste di inferenza».
Qual è la funzione di un data centre?
«Un data centre è un edificio che ospita l’hardware, le componenti fisiche come server e hard drive che consentono la conservazione, l’elaborazione e il trasferimento in sicurezza di enormi quantità di dati digitali. Le società del comparto tecnologico, come le imprese che forniscono servizi in cloud, hanno l’esigenza di disporre di notevoli spazi per immagazzinare ed elaborare i dati e, anziché averne di propri, possono trovare più efficiente stipulare un accordo di locazione con un proprietario e gestore di data centre che, a fronte del canone percepito, fornisce l’accesso all’infrastruttura fisica e l’energia che serve per l’alimentazione. L’uso sempre maggiore di internet, di connettività e di servizi in cloud e le normative sovrane sul versante digitale, come il regolamento europeo in materia di protezione dei dati, stanno alimentando una domanda crescente di capacità di data centre in Europa, dove l’offerta di queste infrastrutture è carente in confronto agli Stati Uniti e, solo di recente, in alcuni paesi ha raggiunto i livelli di capacità pro capite che oltre oceano si erano toccati già nel 2016».
Quindi prevedete una domanda in crescita per questi edifici?
«All’interno del settore tecnologico, gli investimenti in data centre godono di robusti fattori secolari favorevoli. La domanda di uso di dati oggi è alimentata dall’esigenza di connessioni più veloci e più dense, dal maggior traffico internet e dall’accresciuto utilizzo di servizi in cloud e gli sviluppi dell’internet degli oggetti (Internet of Things o Iot), dell’intelligenza artificiale, delle auto a guida autonoma, del metaverso e di una serie di altre tecnologie emergenti potenzialmente rafforzeranno ed estenderanno i trend secolari favorevoli. Cisco stima una crescita di quattro volte della domanda di dati dal 2018 al 2023, con l’esigenza per l’Europa di dotarsi nei prossimi 5-10 anni di ulteriori 38 gigawatt di potenza a livello di data centre, per soddisfare la domanda di intelligenza artificiale a fronte di una potenza installata allo stato attuale di circa 13 gigawatt e una penetrazione del cloud all’incirca del 10%».
