Gli investimenti e la crescita nell’industria dell’intelligenza artificiale generativa (GAI) stanno accelerando rapidamente. Il finanziamento del capitale di rischio (VC), una forma di private equity dedicata al sostegno di aziende in fase iniziale e start-up ad alta crescita, sta assistendo a un’espansione significativa in questo settore.

Secondo i dati, tra il 2019 e il luglio 2023, gli Stati Uniti hanno attratto il 79% degli investimenti VC globali nell’IA generativa, seguiti dalla Cina con il 13% e dal resto del mondo con l’8%.

A livello macroeconomico, la GAI si sta affermando come un potente catalizzatore per guidare la crescita economica.

Secondo le stime di Goldman Sachs, l’integrazione di strumenti basati sui progressi dell’elaborazione del linguaggio naturale nei business e nella società potrebbe contribuire a un aumento del 7% del PIL globale (circa 1,7 trilioni di dollari) e a un aumento della crescita della produttività di 1,5 punti percentuali in un periodo di 10 anni.

Uno studio di McKinsey ha identificato 63 casi d’uso specifici della GAI in 16 funzioni aziendali che potrebbero generare benefici economici annuali compresi tra 2,6 e 4,4 trilioni di dollari.

A livello organizzativo, l’implementazione della GAI promette di minimizzare i divari di produttività, riducendo le disuguaglianze.

Uno studio di Brynjolfsson et al. su 5000 agenti di supporto clienti di una società software Fortune 500 ha rilevato che gli agenti che utilizzavano gli strumenti GAI hanno gestito il 13,8% in più di richieste dei clienti all’ora, con un miglioramento della qualità del lavoro dell’1,3%.

Inoltre, l’uso di strumenti GAI come Microsoft Copilot ha portato a guadagni di produttività fino a 2-3 ore al giorno grazie all’automazione di attività come la stesura di e-mail, la creazione di report e il riassunto di note.

Le principali aziende tecnologiche come Alphabet, Amazon, Apple, Meta e Microsoft hanno introdotto notevoli prodotti GAI. Tuttavia, c’è una notevole disparità globale sia negli investimenti che nella crescita all’interno dell’industria GAI. Durante il periodo 2017-2022, si stima che il 73% dei modelli di intelligenza artificiale di base provenissero dagli Stati Uniti e il 15% dalla Cina.

Le aziende cinesi devono affrontare diverse sfide, come un maggior numero di regole imposte dal governo e meccanismi di controllo più rigorosi che governano il tipo di contenuti elaborati attraverso i sistemi GAI.Inoltre, le aziende cinesi potrebbero affrontare un processo simile alla “repressione tecnologica” iniziata nel 2020, con restrizioni e norme che limitano l’espansione internazionale.

Tra il 2019 e il luglio 2023, la Cina ha attratto solo il 13% degli investimenti VC globali nell’IA generativa.

Anche l’Europa deve affrontare alcune sfide, come strategie nazionali separate sull’IA, troppo pochi investimenti del settore privato e procedure burocratiche.

Secondo una stima, mentre l’UE ha speso 240 miliardi di dollari in R&S negli ultimi 35 anni, mancano campioni tecnologici globali dalla regione.

Tuttavia, i politici europei hanno riconosciuto l’importanza di prendere provvedimenti, come gli investimenti di 300-400 milioni di euro dell’iniziativa Large European AI Models (LEAM) per costruire un supercalcolatore dedicato ai modelli linguistici.

In sintesi, l’adozione della GAI sta avendo un impatto economico significativo a livello macroeconomico e organizzativo, guidando la crescita e riducendo le disuguaglianze di produttività.

Tuttavia, ci sono sfide da affrontare, in particolare per le aziende cinesi e europee, a causa di un quadro normativo più rigoroso, di potenziali tensioni geopolitiche e di una minore disponibilità di investimenti.

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