Intelligenza Artificiale: che cos’é?

10 Set Intelligenza Artificiale: che cos’é?

Intelligenza Artificiale: entusiasmo, storia, protagonisti e opportunità di investimento

Negli ultimi anni, l’Intelligenza Artificiale (IA) è passata dall’essere un tema per addetti ai lavori a un argomento di conversazione quotidiano. Chatbot che scrivono testi, algoritmi che creano immagini, sistemi che diagnosticano malattie: l’IA è ormai ovunque. Ma da dove nasce questo entusiasmo e come si è arrivati fin qui?

 

 

 

Origini del termine e primi passi

Il termine Artificial Intelligence fu coniato nel 1956 dal matematico statunitense John McCarthy durante il celebre convegno di Dartmouth, considerato l’atto di nascita ufficiale della disciplina. L’idea era ambiziosa: creare macchine capaci di svolgere compiti che, fino ad allora, richiedevano intelligenza umana.
Già negli anni ’50, Alan Turing aveva posto le basi teoriche con il suo “test di Turing”, volto a stabilire se una macchina potesse essere considerata intelligente.

Le tappe storiche principali

• Anni ’60-’70: sviluppo dei primi sistemi esperti e programmi come ELIZA, che simulava una conversazione umana.
• Anni ’80-’90: rinascita dell’IA grazie al machine learning e all’aumento della potenza di calcolo.
• 1997: il supercomputer Deep Blue di IBM batte il campione di scacchi Garry Kasparov.
• 2010-Oggi: L’Esplosione del “Machine Learning” e del “Deep Learning”. Grazie alla disponibilità di enormi quantità di dati (i “Big Data”) e all’aumento della potenza di calcolo, l’IA ha fatto un balzo in avanti. Tecniche come il machine learning (l’apprendimento automatico) e il deep learning (che sfrutta reti neurali artificiali) hanno permesso di creare sistemi in grado di riconoscere volti, tradurre lingue, guidare auto e persino generare testi e immagini. L’uscita di ChatGPT di OpenAI alla fine del 2022 ha reso l’IA generativa un fenomeno di massa.

 

 

 

 

I protagonisti attuali del settore

Il panorama è dominato da grandi aziende tecnologiche e startup innovative:

• NVIDIA – leader nelle GPU, cuore dell’addestramento dei modelli di IA.
• OpenAI – creatrice di ChatGPT, pioniera dell’IA generativa.
• Microsoft – partner strategico di OpenAI, integra l’IA nei propri prodotti.
• Google DeepMind – specializzata in ricerca avanzata e IA applicata alla scienza.
• Anthropic – focalizzata sulla sicurezza e controllabilità dei modelli linguistici.

 

Applicazioni attuali

L’IA è già parte integrante di molti settori:

• Sanità: diagnosi assistita, analisi di immagini mediche, sviluppo di farmaci.
• Finanza: rilevazione frodi, gestione investimenti, analisi predittiva.
• Industria: manutenzione predittiva, automazione di processi produttivi.
• Servizi: assistenti virtuali, traduzione automatica, personalizzazione di contenuti.
• Mobilità: guida autonoma e ottimizzazione del traffico.

Nel prossimo futuro, l’IA si evolverà ulteriormente, diventando più “multimodale” (capace di processare testo, immagini e suoni insieme) e personalizzata. Vedremo assistenti virtuali sempre più sofisticati, sistemi di automazione che rivoluzioneranno interi settori e un’integrazione ancora più profonda nelle nostre vite quotidiane.

 

 

 

 

Come Investire nell’Intelligenza Artificiale: Una Guida per l’Investitore

L’interesse per l’IA ha spinto molti a voler investire in questo settore. Ma come farlo in modo consapevole?

L’approccio più semplice per il piccolo investitore è attraverso gli strumenti finanziari diversificati come i Fondi d’Investimento e gli ETF (Exchange Traded Funds). Alcuni esempi sono DWS Invest Artificial Intelligence e  ODDO BHF Artificial Intelligence, oppure Xtrackers Artificial Intelligence & Big Data e L&G Artificial Intelligence.

Come investono? Un fondo o un ETF sull’IA acquistano un “paniere” di azioni di diverse società che operano nel settore o che hanno divisioni societarie dedicate allo sviluppo del settore stesso (le principali solo le già menzionate NVIDIA, Google, Microsoft, ecc. oltre ad altre società di minori dimensioni attive nello sviluppo di applicazioni o software)

I vantaggi sarebbero la diversificazione e accessibilità ad un trend che potrebbe determinare una rivoluzione in termini di nuova tecnologia e produttività nel lavoro

I rischi sarebbero la volatilità piuttosto elevata del settore tecnologico, in particolare quello di sottosettori di nicchia come l’IA, ed il rischio di “bolle”, ovvero l’eccessivo entusiasmo che può portare a valutazioni aziendali insostenibili, creando il rischio di una “bolla speculativa” e di quotazioni eccessivamente esuberanti.