AI, le quattro ondate che ridisegnano mercati e leadership

L’intelligenza artificiale (AI) sta ridefinendo il panorama delle opportunità nei mercati globali. Come si legge nel report a cura di Tiffany Wade e Michael Guttag, senior portfolio managers di Columbia Threadneedle Investments, la vera storia dell’AI non risiede nella tecnologia in sé, ma nella trasformazione pluriennale che si dispiega in ondate distinte, determinando quali aziende guideranno il mercato, in quale fase e per quali motivi.

I flussi di capitale si stanno muovendo in modo sequenziale all’interno dell’ecosistema dell’AI, generando opportunità a cascata man mano che l’adozione si intensifica. Comprendere la fase attuale e anticipare le transizioni, spiegano gli esperti della Columbia Threadneedle Investments, consente di allineare i portafogli all’intera gamma di opportunità disponibili. Oggi siamo nel pieno della prima ondata e stiamo entrando nella seconda; nel software emergono i primi segnali della terza, mentre una quarta fase, legata ai guadagni di produttività su scala economica, si intravede all’orizzonte.

Il grafico qui sotto mostra le ondate della crescita degli investimenti in AI (fonte: Columbia Threadneedle Investments)

La prima fase, evidenziano Wade e Guttag, è quella delle infrastrutture e dello sviluppo fisico, la più visibile e ad alta intensità di capitale. Gli hyperscaler sono sulla buona strada per investire oltre 500 miliardi di dollari nel 2026 per espandere le infrastrutture necessarie a supportare l’AI. Questa scala riflette l’intensità dello sviluppo dei modelli e le esigenze fisiche richieste per l’addestramento di sistemi complessi. NVIDIA occupa una posizione centrale grazie alla leadership nelle GPU e al vantaggio competitivo costruito attorno alla Compute Unified Device Architecture. Broadcom rappresenta un nodo critico per il trasferimento dati e le reti ad alta velocità. Non meno rilevanti sono i colli di bottiglia nell’alimentazione e nel raffreddamento dei data center, dove aziende come Eaton e Vertiv svolgono un ruolo chiave nel superare i vincoli infrastrutturali. Secondo Wade e Guttag, questa fase potrebbe mantenere uno slancio significativo per altri due o tre anni, sostenuta dai requisiti fisici dell’AI e dalla corsa globale allo sviluppo di capacità sovrane.

Con l’espansione delle infrastrutture prende forma la seconda ondata, quella di strumenti, dati e piattaforme cloud per la scalabilità. Le imprese passano dalla sperimentazione alla distribuzione su larga scala. Snowflake e MongoDB emergono per la capacità di rendere i dati strutturati, sicuri e pronti per l’AI. La cybersecurity diventa ancora più centrale, con Palo Alto Networks e CrowdStrike posizionate per proteggere dati e modelli in un contesto di crescente esposizione digitale. Gli hyperscaler restano fondamentali perché abbassano le barriere all’adozione, offrendo modelli pre-addestrati, servizi gestiti e ambienti di sviluppo integrati. Questa fase, secondo la Columbia Threadneedle Investments, potrebbe durare tra tre e cinque anni, mentre le aziende integrano operativamente l’AI nelle diverse unità di business.

Parallelamente emergono i segnali della terza ondata, quella dell’integrazione sistematica dell’AI nei software aziendali. A differenza delle infrastrutture, sottolineano Wade e Guttag, che scalano rapidamente una volta creata la capacità, l’adozione nelle imprese segue un percorso graduale fatto di test, validazioni e implementazioni progressive. Microsoft sta integrando Copilot nella propria piattaforma di produttività e nei servizi cloud; ServiceNow incorpora l’AI nei flussi di lavoro legati a HR, IT e assistenza clienti; Datadog la utilizza nelle attività di monitoraggio per gestire sistemi sempre più complessi.

Anche fuori dal settore software emergono casi concreti. Walmart impiega l’intelligenza artificiale per sviluppare circa il 40% del nuovo codice e migliorare l’esperienza digitale dei clienti. Citigroup utilizza l’AI per gestire migliaia di richieste di assistenza. Pfizer accelera lo sviluppo clinico attraverso l’analisi dati guidata dall’intelligenza artificiale. Wade e Guttag sottolineano che il percorso dall’investimento alla monetizzazione si misura in anni, non in trimestri: servono dati, modelli testati e strategie di implementazione, mentre i clienti valutano sicurezza e utilità. Le pause o i rallentamenti non rappresentano un’inversione di rotta, ma una sana fase di selezione tra sperimentazione e creazione di valore sostenibile.

La quarta ondata è la più potente per la Columbia Threadneedle Investments e al tempo stesso la più difficile da quantificare nel breve termine. Qui l’AI diventa una forza economica trasversale, capace di incidere sulla produttività complessiva. Oggi si stima un contributo tra 10 e 20 punti base annui alla produttività, ma secondo Columbia Threadneedle Investments questo apporto potrebbe salire a 50-150 punti base con l’espansione dell’adozione, l’adattamento dei flussi di lavoro e la piena integrazione nelle attività core. In questa fase la dispersione tra settori sarà significativa: le aziende capaci di passare dai progetti pilota a implementazioni su scala aziendale rafforzeranno in modo duraturo il proprio vantaggio competitivo.

La maggior parte delle aziende beneficerà di una o due ondate di investimenti. Tuttavia, secondo Wade e Guttag, gli hyperscaler (Amazon, Microsoft e Google) sono gli unici in grado di partecipare a tutte e quattro le fasi. L’ampiezza dell’esposizione, la solidità dei bilanci e le relazioni profonde con i clienti li rendono protagonisti strutturali della crescita guidata dall’AI.

Le prime evidenze dell’impatto dell’intelligenza artificiale su ricavi, margini e differenziazione competitiva, in casi che spaziano dallo sviluppo software alla ricerca clinica, confermano che l’adozione sta diventando sempre meno opzionale e sempre più essenziale. Le ondate di investimento e i relativi aggiustamenti rappresentano una normalizzazione del ciclo, non una messa in discussione delle opportunità di lungo periodo.

Per la Columbia Threadneedle Investments la chiave è individuare dove fluirà il capitale e selezionare le società dotate di vantaggi strutturali duraturi, in grado di attraversare più fasi del ciclo. La trasformazione sarà diseguale, iterativa e pluriennale, ma l’insieme delle opportunità resta ampio e in espansione. In questo contesto, ricerca disciplinata, posizionamento selettivo e riconoscimento tempestivo delle transizioni di leadership diventano elementi decisivi per catturare pienamente il valore del ciclo dell’intelligenza artificiale.