Perché gli annunci di investimento in IA non sempre fanno salire le azioni

Gli sviluppi iniziali dell’IA dopo il rilascio di ChatGPT nel 2022 hanno stupito il mondo con progressi tecnici e di prestazioni molto rapidi, passando da un chatbot sorprendentemente bravo nelle conversazioni naturali a un sistema potenzialmente in grado di sostituire molti lavori d’ufficio.

Questo aumento delle capacità dell’IA ha generato anche un cambiamento nel dibattito pubblico attorno alla tecnologia IA. L’entusiasmo per le nuove capacità è sempre più mescolato a preoccupazioni sull’IA ed è associato a un utilizzo responsabile, allo spostamento della forza lavoro o alla crescita dell’occupazione. E, naturalmente, le affermazioni ricorrenti di distruzione di massa dei posti di lavoro da parte della tecnologia IA, provenienti da sviluppatori di IA come Elon Musk, hanno alimentato queste preoccupazioni, anche quando lui cerca di presentarle come uno sviluppo positivo.

“Credo che stiamo assistendo alla forza più dirompente nella storia. Avremo, per la prima volta, qualcosa di più intelligente dell’umano più intelligente. Arriverà un momento in cui non sarà più necessario alcun lavoro. Si può avere un lavoro se lo si desidera per soddisfazione personale, ma l’IA sarà in grado di fare tutto.”

Di conseguenza, gli annunci sull’IA ora fungono sia da segnali finanziari sia da segnali reputazionali. Un nuovo studio condotto da due ricercatori dell’University of Memphis e dell’University of Arkansas ha analizzato come gli annunci sull’IA siano percepiti dal mercato sia come innovazione sia come rischio, e come questa distinzione sia sempre più mediata dal sentimento pubblico.

Hanno pubblicato i loro risultati su The Journal of Strategic Information Systems¹, con il titolo “Le opinioni pubbliche su etica, licenziamenti e assunzioni influenzano le reazioni del mercato azionario agli annunci di investimento in IA? Approfondimenti dal 2010‑2023”.

Potenzamento o Sostituzione?

Ci sono due percorsi potenziali per l’implementazione dell’IA sul posto di lavoro.

Il primo percorso è il potenziamento, in cui i prodotti IT collaborano con gli esseri umani, complementandosi a vicenda, consentendo un apprendimento reciproco e migliorando le capacità di entrambi. Questo è più in linea con le iterazioni precedenti della tecnologia IT ed è molto meno probabile che incontri opposizioni significative.

“L’Automazione dei Processi Robotici (basata su motori basati su regole) è un esempio di utilizzo dell’IA per l’automazione, mentre l’uso del riconoscimento vocale e degli agenti conversazionali per migliorare l’interazione con i clienti di prima linea (basato sull’Elaborazione del Linguaggio Naturale) illustra l’uso dell’IA per il potenziamento.”

L’altro percorso è la sostituzione, in cui il sistema IA sostituisce completamente i lavori precedentemente svolti da un essere umano. In questo contesto, l’occupazione in quella posizione scompare del tutto e, dal punto di vista aziendale, i costi salariali vengono sostituiti da un nuovo budget IT (idealmente più ridotto).

Il potenziamento è più adatto a compiti ambigui in cui i sistemi IA completano le capacità uniche degli esseri umani, come l’intuizione e il ragionamento di buon senso.

Investimenti IT e Ritorni di Mercato

Studi precedenti hanno dimostrato che gli investimenti IT influenzano i rendimenti azionari e hanno un effetto sostanziale sulle performance aziendali.

Di conseguenza, i mercati azionari hanno generalmente “imparato” a reagire positivamente a un’azienda che investe in infrastrutture IT. Lo stesso è stato inizialmente vero per l’IA, poiché molte aziende hanno annunciato il deployment dell’IA per aumentare la produttività e la crescita.

Ora, a diversi anni dal processo, i mercati stanno iniziando ad analizzare l’effetto reale dell’IA sulla produttività e sull’occupazione con maggiore discernimento e analisi.

Le crescenti preoccupazioni non riguardano solo l’effetto sulla produttività, ma anche questioni etiche. Ad esempio, l’IA potrebbe aumentare i bias o accrescere le disuguaglianze sociali riducendo l’occupazione e i salari. La natura “black box” di molti sistemi IA, in cui il processo decisionale può essere completamente inspiegabile, aumenta ulteriormente questo rischio.

“Nel caso di aziende che enfatizzano gli investimenti in IA per l’automazione, il sistema IA opera in modo indipendente e quindi i sistemi rimangono incontrollati, generando problemi etici incontrollabili. Questo può creare una percezione negativa dell’IA. Pertanto, l’opinione sull’etica derivante dall’adozione dell’IA nell’automazione potrebbe ridurre i potenziali benefici percepiti dell’automazione abilitata dall’IA.”

Annunci IA e Mercati Azionari

Valutare gli Investimenti in IA

Lo studio ha analizzato gli annunci fatti da società quotate negli Stati Uniti sull’IA dal 2010 al 2023, utilizzando dati LexisNexis.

Su 1,006 annunci, i ricercatori hanno escluso quelli troppo probabilmente legati ad altri effetti, come quando una fusione, acquisizione, cessione o cambio di CEO si è verificata in una finestra di 14-trading-day intorno all’annuncio di investimento in IA. Alla fine, hanno analizzato i rendimenti di mercato generati da 403 annunci IA unici da parte di società quotate negli Stati Uniti.

Questi annunci sono stati successivamente analizzati per il loro contenuto relativo a temi occupazionali che probabilmente influenzano la percezione dell’IA.

“Per ogni singolo tweet degli investitori, abbiamo utilizzato un programma Python per estrarre le frasi contenenti parole chiave relative a etica, licenziamenti e assunzioni. In tutto il documento, “opinione sull’etica”, “opinione sui licenziamenti” e “opinione sulle assunzioni” indicano il tono del discorso su ciascun tema nei tweet che accompagnano un annuncio.”

Lo studio ha poi analizzato il rendimento finanziario successivo all’annuncio di implementazione dell’IA. L’interesse non era sulle reazioni immediate del mercato, ma sull’effetto sul prezzo dell’azione diversi mesi dopo.

“Utilizziamo i rendimenti anormali a lungo termine (BHAR) di un anno a partire dal giorno in cui l’investimento in IA viene annunciato pubblicamente.”

Impatto dell’IA sui mercati

Il primo risultato di questo studio è che, per il periodo 2010‑2016, i rendimenti giornalieri composti medi tra gli annunci di IA e quelli di IT non‑IA non differiscono in modo significativo. Ciò è comprensibile, poiché in quel periodo l’IA era nelle sue fasi iniziali e somigliava in qualche misura ad altri sistemi IT utilizzati per potenziare la forza lavoro esistente.

Al contrario, per il periodo 2017‑2023, i rendimenti giornalieri composti medi per le imprese IA superano significativamente quelli delle imprese IT non‑IA. Questo riflette la visione sempre più positiva degli investitori sull’IA e sul suo futuro impatto sulla produttività e sulle prospettive di un’azione specifica.

Lo studio ha rilevato che l’enfasi sull’automazione, sull’ampliamento e la discussione pubblica positiva sulle assunzioni sono associate a rendimenti anormali a lungo termine più elevati. Al contrario, un discorso più negativo su etica e licenziamenti è associato a rendimenti più deboli.

“L’enfasi sia sull’automazione sia sull’ampliamento, e l’opinione sulle assunzioni, sono positivamente associate al BHAR; sia l’opinione sull’etica sia l’opinione sui licenziamenti sono negativamente associate al BHAR.”

Fonte: The Journal of Strategic Information Systems

Considerazioni per gli investitori

L’IA è spesso antropomorfizzata, cioè le persone le attribuiscono caratteristiche, intenzioni o capacità umane. Questo è sia un vantaggio, poiché può svolgere compiti che altre innovazioni IT non potrebbero realizzare, sia un rischio, poiché è sempre più percepita come una competizione per gli esseri umani, non solo come un moltiplicatore di forze per i lavoratori.

Per questo motivo, molti associano l’IA a preoccupazioni etiche e timori di perdita di posti di lavoro.

Pertanto, l’associazione degli effetti dell’IA con gli investimenti in IA può modificare la percezione del mercato e il risultato sui prezzi delle azioni.

Sia gli annunci di IA incentrati sull’automazione sia quelli focalizzati sull’ampliamento sono stati positivamente associati a rendimenti anormali a lungo termine. Tuttavia, tali relazioni sono cambiate in base al discorso pubblico circostante, soprattutto quando l’automazione è discussa insieme a preoccupazioni etiche, licenziamenti o assunzioni.

“Quando l’investimento in IA enfatizza l’automazione, l’associazione positiva con i rendimenti anormali a lungo termine si indebolisce man mano che l’opinione pubblica su etica e licenziamenti diventa più negativa, ma si rafforza quando l’opinione pubblica sulle assunzioni diventa più positiva.”

Una spiegazione della percezione pubblica è che i mercati potrebbero non distinguere i licenziamenti dovuti a miglioramenti di efficienza dell’IA da quelli causati da difficoltà finanziarie. Tale reazione potrebbe essere in parte giustificata, poiché è allettante attribuire falsamente la riduzione del personale di un’azienda all’IA in caso di crisi.

E, naturalmente, gli investimenti in IA non garantiscono rendimenti positivi sull’impegno e sul capitale investiti.

Quindi, con gli annunci di IA, gli investitori valutano non solo il potenziale della tecnologia, ma anche la credibilità dell’implementazione, le conseguenze sul lavoro, l’esposizione normativa e se l’investimento ha una plausibile via verso ricavi o guadagni di efficienza.

Lo studio non suggerisce che aggiungere semplicemente “IA” a una strategia aziendale garantisca un premio di valutazione. Al contrario, dimostra che i risultati di mercato a lungo termine dipendono in parte da ciò che l’investimento intende realizzare e dal discorso pubblico che lo circonda in termini di forza lavoro e implicazioni etiche. Poiché il set di dati termina nel 2023, resta una domanda aperta importante se gli investitori siano diventati ancora più selettivi nel successivo ciclo di investimenti in IA generativa e agente.

Investire in applicazioni IA

RELX PLC

Implementare l’IA non garantisce un ritorno. I casi commerciali più solidi collegano la spesa per IA a informazioni proprietarie, relazioni consolidate con i clienti e prodotti con un percorso misurabile verso la monetizzazione.

Un buon esempio di database utile per l’IA è RELX, fornitore globale di analisi basate su informazioni e strumenti decisionali per clienti professionali e aziendali. I suoi 37.000 dipendenti servono clienti in più di 180 paesi. L’azienda, precedentemente chiamata Reed Elsevier, è un importante editore scientifico. Durante gli anni ’90‑2010, l’azienda ha effettuato una lunga serie di acquisizioni per espandere il proprio business dati in ambiti come la catena di fornitura, gli ID online, i rischi normativi, l’antiriciclaggio, l’applicazione della legge, ecc.

Il core business dell’azienda è suddiviso in quattro segmenti distinti.

Il primo è il rischio, utilizzando contenuti pubblici e specifici del settore con tecnologie avanzate e algoritmi per valutare e prevedere il rischio.

Fonte: RELX

Un altro segmento è il centro storico dell’editoria dell’azienda: dati e pubblicazioni scientifici, tecnici e medici, della cui pubblicazione più prestigiosa è probabilmente la rivista medica The Lancet.

Il terzo segmento è costituito da dati e consulenza legale, tramite la sua divisione LexisNexis Legal & Professional.

“Aiutiamo gli avvocati a vincere le cause, a gestire il loro lavoro in modo più efficiente, a servire meglio i loro clienti e a far crescere i loro studi adottando analisi avanzate e le più recenti tecnologie all’avanguardia, inclusa l’intelligenza artificiale. Assistiamo le aziende a comprendere meglio i loro mercati e a monitorare le notizie rilevanti.”

L’ultimo segmento è esposizioni, con RELX che utilizza “eventi in presenza e strumenti digitali per favorire l’innovazione e sostenere lo sviluppo economico dei mercati locali e delle economie nazionali in tutto il mondo.” Questo segmento è supportato dalla vasta rete e reputazione delle altre divisioni dell’azienda.

Nel complesso, RELX non è solo le singole sotto‑sezioni della sua attività, ma un’azienda data‑first costruita in più di un secolo di attenzione a informazioni accurate, scientifiche e professionali.

Ciò la rende un buon esempio del tipo di impresa in grado di prosperare nell’era guidata dai dati, dove le aziende AI cercano sempre più fonti di dati di qualità premium.

Per gli investitori, la storia importante è che questo Proprietary Data Moat è ora sfruttato dall’IA generativa e agentica dell’azienda per fornire servizi affidabili in ambito legale, nella previsione del rischio e nelle attività scientifiche.

Ultime notizie e sviluppi azionari di RELX PLC (REL)

Studio citato

^{1. Ankur Arora and Rajiv Sabherwal. Le opinioni pubbliche su etica, licenziamenti e assunzioni influenzano le reazioni del mercato azionario agli annunci di investimenti in IA? Approfondimenti dal 2010‑2023. The Journal of Strategic Information Systems. Volume 35, Issue 4, dicembre 2026, 101997. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2026.101997}