La rivoluzione dell’intelligenza artificiale e la conseguente crescita dei prezzi delle big tech presentano alcune similitudini con il periodo della bolla dot.com. Su questo argomento abbiamo già discusso, mettendo soprattutto in evidenza le differenze principali: in breve, le big tech oggi generano profitti e utili costanti, a differenza di quanto accadeva a cavallo dei due millenni.
Come in ogni grande rivoluzione che si rispetti, c’è anche euforia e FOMO (fear of missing out) per l’implementazione della “novità”. Ognuno vuole essere al passo con i tempi, e spesso desidera farlo più velocemente degli altri per trovarsi domani in una posizione di vantaggio, una posizione di leadership tecnologica che probabilmente si tradurrà in una maggiore quota di mercato.
Tutto bello, ma mettendo da parte per un momento il rapido tasso di obsolescenza di queste tecnologie (praticamente ogni mese emerge qualcosa di nuovo e sempre più difficile da prevedere) resta comunque un aspetto più concreto e facilmente misurabile: i costi.
I costi di implementare una rivoluzione.
E questo è proprio ciò che possiamo osservare in questo grafico:
Il net income rappresenta il profitto contabile di un’azienda, calcolato sottraendo dai ricavi tutti i costi come quelli operativi, gli interessi, le tasse e gli ammortamenti.
Il free cash flow misura il denaro effettivamente generato dalle operazioni aziendali dopo aver sostenuto le spese in conto capitale, cioè gli investimenti in impianti, macchinari, ricerca e così via. Indica quanta liquidità reale rimane disponibile.
Questo grafico mostra come il net income continui a crescere. Le aziende generano utili sempre maggiori, ma gran parte di questi vengono reinvestiti in beni a lungo termine come fabbriche, server e data center, in una parola: CAPEX.
Questa non è una metrica da poco, perché è proprio dal free cash flow che partono i modelli di valutazione aziendale come i Discounted Cash Flow.
Un altro dato molto interessante riguarda il debito netto di queste aziende, che continua ad aumentare progressivamente:
Amazon, Microsoft, Meta e Google stanno investendo sempre più risorse nello sviluppo dell’AI, sia per utilizzarla internamente sia per vendere servizi di AI sul mercato. Ma qual è la domanda reale del mercato? Le aziende stanno effettivamente investendo in AI, acquistando servizi dalle big tech, per rivoluzionare i loro processi interni?
Su questo ci viene in aiuto uno studio del 2024 di Lucidworks intitolato State of Generative AI in Global Business.
Lucidworks è un’azienda tecnologica statunitense specializzata in ricerca intelligente, intelligenza artificiale generativa e machine learning applicati alla gestione delle informazioni aziendali.
Lo studio ha coinvolto oltre 2.500 partecipanti, provenienti da oltre 1.000 aziende con almeno 100 dipendenti, appartenenti a 14 settori industriali e nove funzioni aziendali.
Circa il 23% dei partecipanti era composto da dirigenti, il 50% da manager e l’86% era coinvolto nelle decisioni tecnologiche.
Per quanto riguarda la distribuzione geografica, il 39% dei rispondenti proveniva dal Nord America, il 36% dall’area EMEA (Europa, Medio Oriente e Africa) e il 24% dalla regione APAC (Asia-Pacifico).
Ecco un confronto tra i piani di spesa per AI nel 2023 e quelli nel 2024:
Nel 2023, la grande maggioranza delle aziende (93%) prevedeva di aumentare la spesa per l’AI, solo il 6% la manteneva stabile e appena l’1% la riduceva.
Nel 2024, la situazione è già cambiata: il 63% continua ad aumentare la spesa, ma una quota molto più ampia (36%) la mantiene invariata e il 2% la diminuisce.
Intanto i costi di implementazione iniziano a preoccupare, come mostra questo istogramma:
Nel 2023, la principale preoccupazione era la sicurezza dei dati, mentre solo il 3% dei dirigenti aziendali considerava il costo di implementazione un problema. Nel 2024, invece, le preoccupazioni legate ai costi di implementazione sono aumentate di 14 volte.
In sintesi, dopo aver analizzato tutti questi dati, possiamo affermare che le big tech stanno investendo sempre più risorse in data center, server e infrastrutture dedicate all’AI, e per il momento non sembrano preoccuparsi troppo degli impatti contabili, certe di un ritorno futuro.
Intanto, però (tenendo a mente che i dati di Lucidworks si riferiscono al 2023/2024 e non al 2025) sappiamo che le aziende che lavorano con il retail, cioè quelle che acquistano servizi dalle big tech, passata l’euforia iniziale, stanno iniziando a farsi delle domande.
E la domanda principale da porsi, prima di investire per implementare l’AI, è:
Esattamente, cosa ci faccio?
