Mentre cresce l’euforia circa l’intelligenza artificiale (IA), gli investitori si chiedono se l’introduzione di tecnologie di intelligenza artificiale generativa segnali l’inizio del prossimo ciclo di trasformazione nei mercati, o se stiamo semplicemente assistendo alla continuazione, o forse al culmine, del ciclo della tecnologia dell’informazione iniziato alla fine degli anni ’70.

Prevedere il cambiamento strutturale

Molti cicli precedenti di cambiamenti strutturali fondamentali – ad esempio, l’invenzione del motore a vapore, l’introduzione delle ferrovie e l’elettrificazione – hanno portato a una maggiore produttività e alla creazione di una ricchezza significativa. Tuttavia, questi cicli hanno spesso comportato anche un costo, in termini di livelli più bassi di occupazione e di maggiore disuguaglianza. Chi trarrà maggiori benefici dal cambiamento strutturale, chi avrà difficoltà e in quale periodo di tempo sono le domande alle quali i nostri analisti di ricerca azionaria globale dedicano gran parte del loro tempo integrandole nelle loro previsioni sugli utili societari a lungo termine.

Per noi è chiaro che l’intelligenza artificiale generativa avrà un profondo impatto su molti settori. Avere un processo di valutazione comune in grado di valutare le basi per il cambiamento strutturale all’interno di ciascun settore offre ai nostri fondi azionari globali un vantaggio significativo quando si tratta di analizzare il modo in cui le implicazioni strutturali e cicliche dell’IA potrebbero manifestarsi nell’economia globale. Sebbene sia difficile investire precocemente nei cicli di innovazione, gran parte del ritorno per gli investitori deriverà in ultima analisi dalla capacità di identificare le aziende che dispongono di un vantaggio competitivo sostenibile una volta che il ciclo è avviato. L’obiettivo è pagare un prezzo equo per i “vincitori” ed evitare di pagare in eccesso quelle aziende che stanno semplicemente cavalcando l’onda dell’euforia.

Abbiamo affinato il nostro processo per essere selettivi nella scelta delle aziende in cui investire e per cercare di evitare di cadere nelle trappole comuni quando si affrontano temi strutturali, come l’introduzione di tecnologie generative. Questi includono:

• Selezionare le aziende in cui la gamma di risultati è meno binaria
• Considerare diverse modalità per accedere al tema
• Rimanere concentrati sul potenziale di generazione di cassa a lungo termine

Come affrontiamo i punti di flessione del mercato

Il nostro obiettivo è identificare titoli con valutazioni interessanti sulla base delle previsioni fondamentali a lungo termine dei nostri analisti. Al momento, lo spread tra i titoli che prevediamo saranno sottovalutati e quelli che prevediamo saranno sopravvalutati si sta ampliando. In passato sono stati osservati ampi spread di valutazione in vari punti di flessione del mercato, come la bolla delle dotcom e la crisi finanziaria globale.

Questi picchi nei nostri spread di valutazione riflettono due cose: la polarizzazione delle opinioni di mercato nell’identificazione di vincitori e perdenti e nell’allocazione del capitale indipendentemente dalla valutazione; e l’ampliamento della gamma di risultati a lungo termine man mano che emergono modelli di business attorno alle nuove tecnologie. Chi avrebbe mai pensato, ad esempio, nel 1998, che Amazon sarebbe passata da essere un venditore di libri online al colosso dell’e-commerce che è oggi? O che Sun Microsystems prima o poi avrebbe smesso di essere il punto nella parola dotcom?

Nell’intelligenza artificiale stiamo attualmente osservando un’ampia gamma di risultati, mentre estrapoliamo i tassi di crescita e le tendenze attuali per i primi vincitori (come Nvidia) e rischi significativi di interruzione per altre attività. Quando si tratta di affrontare temi strutturali, cerchiamo di mantenere una forte disciplina di valutazione e cerchiamo quelle società nelle quali la gamma di risultati è meno binaria. Crediamo sia importante essere selettivi e considerare anche diverse modalità per accedere al tema. Nell’intelligenza artificiale, ciò significa considerare le aziende che contribuiscono a consentire lo sviluppo dell’intelligenza artificiale, nonché le aziende che stanno sviluppando prodotti IA.

Tuttavia, in questa fase iniziale, le distinzioni tra ciò che costituisce un fattore abilitante e un fornitore di prodotto finale possono essere più sfumate. Prendiamo ad esempio Nvidia, che non si limita a vendere microchip che abilitano l'intelligenza artificiale, ma ha anche costruito un ecosistema attorno ai propri processori grafici IA che consente all'azienda di aumentare le vendite di servizi e software oltre all'hardware e di aumentare i costi di passaggio per gli utenti.

Cosa imparare dalla bolla delle dotcom

Anche se potremmo non essere in grado di restringere la gamma dei risultati in questa fase iniziale dell’adozione dell’intelligenza artificiale, possiamo imparare dal cambiamento strutturale simile che si è verificato durante la bolla delle dot.com della fine degli anni ’90/inizio degli anni 2000. Analogamente all'attuale tendenza dell'intelligenza artificiale, gli investitori hanno iniziato a guardare ogni azienda attraverso la lente delle dotcom, chiedendosi come avrebbero affrontato il passaggio o la rottura del mondo online e digitale. Ora, a ogni CEO viene chiesto cosa sta facendo riguardo all’intelligenza artificiale e se la sua attività verrà interrotta.

Cisco, in particolare, è stata uno dei promotori di Internet e al culmine della bolla aveva la capitalizzazione di mercato più grande del mondo. Sebbene le previsioni non fossero necessariamente lontane dalla realtà a distanza di 20 anni, è diventato impossibile per il titolo rimanere a valutazioni così elevate e i multipli (sulle vendite) sono scesi da 20x a 1x. Per molti degli altri titoli che costituivano il Nasdaq al suo picco del 2000, il fenomeno di Internet non si è concluso altrettanto bene e la disciplina di valutazione insita nel nostro processo di investimento ci ha aiutato a evitare molte delle attività insostenibili che proliferavano in quel momento.

Focus disciplinato sulla generazione di cassa

Pur non avendo paura di adattare il nostro processo ai cambiamenti del contesto di mercato, riteniamo molto probabile che il potenziale di generazione di cassa a lungo termine rimarrà il fattore di valutazione più appropriato, anche se i fattori trainanti del flusso di cassa cambiano nel tempo. La nostra metodologia è stata coerente e comprovata per molti decenni e ha dimostrato di gestire questi periodi di dislocazione e inflessione. Anche se non ci consentono di cronometrare con precisione il punto di svolta nei mercati, i nostri spread di valutazione proprietari forniscono un indicatore su quanto siamo disposti ad appoggiarci a determinati segnali di mercato e ci forniscono un elemento critico di disciplina di valutazione quando i mercati si avvicinano agli estremi.

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