È opinione diffusa che siccome viviamo più a lungo, la popolazione sempre più vecchia prosciugherà l’economia. Ma l’intelligenza artificiale (IA) generativa può aiutare i lavoratori meno giovani a rimanere attivi più a lungo, migliorando i risultati dell’assistenza sanitaria e potenziando le competenze che hanno ottenuto con fatica, anziché sostituirsi a loro.
Negli ultimi decenni la forza lavoro globale ha registrato un’espansione significativa, che ha dato sostegno alla crescita del PIL e ha contribuito a tenere basse le retribuzioni. Questa espansione è stata alimentata da vari fattori, tra cui il baby boom dopo la seconda guerra mondiale, la maggiore partecipazione delle donne al mercato del lavoro e l’integrazione dei paesi dell’Europa orientale e asiatici (in particolare la Cina) nelle catene di fornitura globali.
Ma in molti paesi questa tendenza inizia a invertirsi. L’aumento della ricchezza, gli elevati livelli di occupazione delle donne e il costo di allevare figli spinge i tassi di riproduzione in territorio negativo su base netta, segnando la fine del dividendo demografico. Il Giappone sta già attraversando un “inverno demografico”, che si preannuncia all’orizzonte anche in Europa meridionale e orientale, Corea del Sud e, in particolare, Cina. Di conseguenza, per i prossimi 50 anni ci aspettiamo una riduzione del numero di lavoratori su scala globale del 4-5% ogni cinque anni.
Allo stesso tempo, l’allungamento della speranza di vita e il pensionamento dei figli del baby boom implica un enorme aumento del numero di persone in età pensionabile. In questo scenario governi, organizzazioni e imprese non possono realisticamente portare avanti i generosi piani previdenziali del passato, che risultano sempre più costosi proprio quando il gettito fiscale proveniente dal reddito da lavoro è in calo. Invece, la società obbliga i cittadini a contribuire a disinnescare la bomba a orologeria delle pensioni, incoraggiandoli a rivolgersi alla previdenza privata o a lavorare più a lungo per finanziare il proprio pensionamento.
Oltre a favorire la produttività complessiva, l’intelligenza artificiale (IA) generativa ha il potenziale di contribuire ad allungare gli anni di vita in salute e al tempo stesso sostenere e potenziare l’esperienza dei lavoratori maturi in diverse aree professionali. A nostro avviso, la comprensione di questa dinamica può schiudere opportunità d’investimento significative a lungo termine.
Storicamente la tecnologia è un abilitatore chiave della crescita della produttività, anche se intercorrono vari decenni tra il momento in cui viene introdotta un’innovazione e quello in cui se ne raccolgono i frutti. Ne sono un esempio l’invenzione e l’adozione dell’elettricità, dei motori e dei computer (cfr. figura 1).
FIG. 1 – Tecnologie come motore elettrico e computer e aumenti di produttività1
L’emergere dell’IA generativa è importante almeno quanto l’invenzione del computer. Grazie alla sua capacità di utilizzare dati non strutturati (che rappresentano l’80% dei dati disponibili) rappresenta una tecnologia rivoluzionaria dalle immense potenzialità praticamente in ogni settore dell’economia.
In un primo momento l’IA sarà utilizzata soprattutto per automatizzare mansioni ripetitive relativamente prevedibili, come il servizio clienti o il lavaggio dei piatti. Tuttavia, grazie alle sue capacità predittive l’IA generativa può anche portare a termine numerosi compiti che in precedenza dovevano essere svolti necessariamente da una persona.
L’ultima espressione dell’IA, la generazione aumentata dal recupero (retrieval augmented generation o RAG), abbina i modelli linguistici di grandi dimensioni (large language model o LLM) a fonti di informazioni esterne non strutturate per migliorare enormemente la precisione e l’efficienza del suo output. Il suo potenziale di assorbire dati casuali e “apprendere” significa che può rapidamente migliorare le proprie prestazioni in contesti specifici.
FIG. 2 – Nel tempo l’IA generativa passerà dai compiti prevedibili a quelli meno strutturati2
A lungo termine l’IA potrebbe passare da compiti rutinari come la contabilità e le televendite a compiti di ottimizzazione come la diagnostica clinica e il trasferimento di proprietà. Sarà anche in grado di aiutare le persone a svolgere una gamma di lavori più complessi e creativi, dallo studio della strategia giudiziaria alla pianificazione militare (cfr. figura 2 per una stima di queste transizioni effettuata nel 2018 dall’esperto di IA Kai-Fu Lee). Secondo McKinsey, fino al 50% delle mansioni lavorative di oggi potrebbe essere automatizzato tra il 2030 e il 2060.
Oltre al suo impatto complessivo sulla produttività, l’IA generativa può anche contribuire in modo significativo a migliorare l’assistenza sanitaria e allungare la vita lavorativa delle persone. Le innovazioni in campo medico sono state essenziali per il rapido aumento dell’aspettativa di vita nell’ultimo secolo. Tuttavia, il costo dei trattamenti, di pari passo con il netto peggioramento di problemi di salute legati allo stile di vita come l’obesità e il diabete di tipo 2, stanno spostando l’attenzione verso l’allungamento della vita in salute mediante un approccio preventivo incentrato sul paziente.
Alcune società del settore sanitario utilizzano già l’IA per diversi compiti nell’ambito della ricerca e delle terapie e stanno esplorando il modo in cui l’IA generativa potrebbe accelerare i progressi in varie aree, tra cui le seguenti:
Diagnostica per immagini. Valutazione di immagini come radiografie, tomografie computerizzate e risonanze magnetiche, che aiuta i medici a identificare patologie e lesioni come tumori, fratture ossee e disturbi neurologici
Telemedicina e monitoraggio remoto. Agevolazione del rilevamento precoce di problemi di salute e miglioramento dell’accesso alle cure mediante il monitoraggio remoto dei pazienti tramite sensori e dispositivi connessi
Medicina di precisione. Analisi di dati provenienti da cartelle cliniche elettroniche, test genetici e dispositivi indossabili per realizzare piani di trattamento personalizzati e strategie preventive
Scoperta e sviluppo di farmaci. Accelerazione delle attività di ricerca e sviluppo analizzando vaste serie di dati e identificazione più efficiente di potenziali cure o terapie
Dando impulso alla transizione alla medicina preventiva, l’IA generativa può favorire l’invecchiamento in salute riducendo la necessità di subire trattamenti costosi e migliorando la longevità e la qualità della vita. Se tutto va bene, le persone potranno lavorare più a lungo e mantenere livelli di produttività più elevati.
L’IA generativa potrebbe fornire gli strumenti per mantenere attivi i lavoratori meno giovani, ma ci saranno impieghi adatti a loro? In base al potenziale offerto dalla tecnologia, assolutamente sì. Ma per questo sarà necessario innanzitutto che tale prospettiva venga fatta propria dai diretti interessati.
Secondo uno studio congiunto del governo degli Stati Uniti e della Commissione europea, i lavoratori meno giovani saranno i più esposti al crescente impatto dell’IA sulla forza lavoro. Il motivo è che, diversamente dalle forme esistenti di automazione, questa tecnologia è in grado di svolgere compiti che tradizionalmente richiedono elevati livelli di formazione ed esperienza.
Ma non si tratta necessariamente di un aspetto negativo: se l’IA si occuperà dei compiti rutinari e ripetitivi e dell’analisi di vaste serie di dati, i lavoratori più esperti potranno utilizzare le conoscenze che hanno accumulato per dirigere e gestire il relativo output e svolgere incarichi più complessi e creativi in modo più efficace. Per questo tipo di ruoli, l’IA generativa verrà sfruttata per potenziare il lavoro delle persone e non per sostituirsi a loro.
Il punto di forza dell’IA è la capacità di identificare schemi all’interno di vasti volumi di dati, da testi, immagini e video alla musica e al codice informatico. L’IA generativa può quindi utilizzare questi schemi per generare contenuti originali praticamente in qualsiasi forma, creando molteplici possibili soluzioni più velocemente del professionista più esperto.
Dalla medicina all’ingegneria e dalla moda all’agricoltura, l’IA generativa può dimostrare di essere uno strumento prezioso. Ad esempio, può essere impiegata per sintetizzare virtualmente nuovi farmaci e selezionare i candidati più promettenti perché vengano sviluppati e testati nel mondo reale. Inoltre, può analizzare dati non strutturati sul meteo, le condizioni del suolo e i tassi di parassiti e fitopatie per elaborare raccomandazioni in grado di orientare gli agricoltori sulle decisioni da prendere.
Ma anche se l’IA generativa è estremamente potente, non è in grado di replicare la creatività, la comprensione approfondita, l’esperienza diretta e le evolute capacità decisionali che un professionista di lunga data ha acquisito sul campo. Un esperto in un determinato settore è in grado di apportare spunti validi a qualsiasi scenario, tenendo conto di fattori importanti come le prassi aziendali, la strategia generale, le normative vigenti, il comportamento etico, i precedenti e le conseguenze fortuite che possono sfuggire all’analisi algoritmica pura. Gli esseri umani sono anche più preparati a identificare e affrontare gli errori o le variazioni nei dati improvvise e impreviste, mentre l’IA non è adatta a instaurare e gestire le complesse relazioni con gli stakeholder necessarie in molte professioni.
Grazie all’IA generativa, i lavoratori meno giovani possono mantenersi in salute e produttivi più a lungo, continuando a rappresentare un asset per la società. L’allungamento della vita lavorativa può sostenere la crescita, ridurre le pressioni sui servizi sanitari essenziali e dare ai lavoratori più tempo per risparmiare per il pensionamento.
L’IA generativa può anche sostenere e potenziare le competenze dei professionisti, accelerando la ricerca e proponendo un ampio ventaglio di opzioni per prendere decisioni informate. In questo modo i lavoratori meno giovani possono dedicarsi a impiegare le competenze e l’esperienza che hanno maturato in ambiti nei quali l’IA è meno adatta, come mettere a punto strategie, adattarsi a circostanze impreviste e gestire gli stakeholder.
Se usata nel modo giusto, l’IA generativa ha il potere di allungare e arricchire la vita lavorativa delle persone e di contribuire a creare una forza lavoro complessivamente più produttiva. Si vengono così a creare opportunità potenziali in cui vale decisamente la pena investire. La sanità potenziata dall’IA generativa è uno dei temi d’investimento delle strategie azionarie fondamentali del nostro partner holistiQ3 e l’ascesa della “silver economy” (caratterizzata dall’invecchiamento in salute, l’e-health, il risparmio previdenziale privato e i consumi della generazione del baby boom) è al centro della nostra strategia azionaria Golden Age.
1 Fonti: Federal Reserve, Goldman Sachs, Bureau of Labor Statistics, US Census Bureau, Our World in Data, Haver Analytics e holistiQ Investment Partners, dati a luglio 2024. holistiQ è una denominazione commerciale del gruppo Lombard Odier Investment Managers (“LOIM”) e non è una partnership con personalità giuridica o un’altra entità giuridica separata. Eventuali operazioni concernenti holistiQ devono essere eseguite esclusivamente attraverso entità regolamentate LOIM e i rispettivi funzionari autorizzati. Systemiq Limited non è un’entità regolamentata e nulla del presente sito web è da intendersi quale implicazione che Systemiq Limited effettuerà attività regolamentate in qualsivoglia giurisdizione. A soli fini illustrativi.
2 Fonte: “How AI can save our humanity” di Kai-Fu Lee, pubblicato ad aprile 2018. A soli fini illustrativi.
3 holistiQ Investment Partners è una denominazione commerciale del gruppo Lombard Odier Investment Managers (“LOIM”) e non è una partnership con personalità giuridica o un’altra entità giuridica separata.
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Il presente documento è una Comunicazione di marketing destinata esclusivamente a investitori professionali.
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