L'intelligenza artificiale non è una bolla, è la distruzione di intere industrie
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- Data Pubblicazione
- 2025-10-20
- Lingua
- it
- Ultimo Aggiornamento
- 2025-10-26 08:46
Sintesi Breve
Riassunto generato da Gemini (max 200 parole)
Jonathan Gray di Blackstone avverte che Wall Street sottovaluta il rischio di distruzione industriale causato dall'IA, oscurando la minaccia per le aziende tradizionali. L'IA non è solo efficienza, ma elimina il lavoro di conoscenza intermedio, colpendo settori come legale, contabilità e consulenza. Blackstone cambia paradigma negli investimenti, valutando il "rischio di disruption" da IA, investendo in infrastrutture IA e analizzando l'obsolescenza delle aziende in portafoglio. La sfida è gestire la paura, riqualificare il personale e adattarsi proattivamente per evitare la "riduzione dimensionale".
Trascrizione Estesa
Testo rielaborato e formattato da Gemini
Il dibattito sulla bolla finanziaria dell'intelligenza artificiale (IA) sta distogliendo l'attenzione dal suo impatto più critico: il rischio di distruzione a livello industriale. Jonathan Gray, presidente del colosso di private equity Blackstone, ha recentemente espresso una netta presa di posizione, sostenendo che Wall Street stia clamorosamente sottovalutando la capacità dell'IA di rendere obsolete intere catene del valore. Secondo Gray, l'attenzione eccessiva sulle alte valutazioni delle startup di IA sta oscurando la minaccia che la tecnologia rappresenta per le aziende tradizionali e i modelli di business consolidati. Questo deve essere il tema centrale nell'analisi di ogni nuovo investimento, con il "rischio di interruzione da IA" che è diventato un elemento da affrontare nelle prime pagine dei memorandum. La "distruzione profonda" che Gray paventa non si limita a settori marginali, ma colpisce il cuore della cosiddetta white-collar economy, ovvero il lavoro intellettuale. I settori basati su processi e regole – legale, contabile, consulenza e l'elaborazione di sinistri – sono i primi a essere minacciati. L'IA, in questo contesto, non è semplicemente uno strumento di efficienza; è una forza che elimina la necessità di gran parte del lavoro di conoscenza intermedio. Gray suggerisce l'analogia con i tassisti di New York, la cui licenza ha perso l'80% del valore dopo l'avvento delle app di ride-hailing: un esempio lampante di quanto rapidamente un mercato possa essere polverizzato dalla disgregazione tecnologica. La posizione di Blackstone suggerisce un cambio di paradigma nell'analisi degli investimenti. Non si tratta più solo di calcolare il Ritorno sull'Investimento (ROI) o di misurare il rischio creditizio tradizionale, ma di anticipare quando e come un'azienda potrebbe diventare irrilevante a causa di un algoritmo. Le istruzioni interne ai team di equity e credit di Blackstone sono chiare: l'impatto dell'IA deve essere la priorità assoluta nell'analisi dei deal. Questa disciplina strategica si traduce in due direttive: posizionarsi sugli investimenti nelle "pale e picconi" dell'infrastruttura IA (come i data center e le utility energetiche), e contemporaneamente analizzare ogni singola società in portafoglio per il rischio di obsolescenza. La sfida per la leadership aziendale, e per il mondo della finanza, non è quindi solo tecnologica, ma di gestione della paura e di reskilling delle proprie persone. Se da un lato l'IA può sbloccare trilioni di dollari in produttività a livello globale, dall'altro impone alle grandi imprese la necessità di un adattamento proattivo per evitare un colpo di grazia paragonabile a una "riduzione dimensionale".
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Il dibattito sulla bolla finanziaria dell'intelligenza artificiale (IA) sta distogliendo l'attenzione dal suo impatto più critico: il rischio di distruzione a livello industriale. Jonathan Gray, presidente del colosso di private equity Blackstone, ha recentemente espresso una netta presa di posizione, sostenendo che Wall Street stia clamorosamente sottovalutando la capacità dell'IA di rendere obsolete intere catene del valore. Secondo Gray, l'attenzione eccessiva sulle alte valutazioni delle startup di IA sta oscurando la minaccia che la tecnologia rappresenta per le aziende tradizionali e i modelli di business consolidati. Questo deve essere il tema da mettere al centro della sua analisi di ogni nuovo investimento, con il "rischio di interruzione da IA" che è diventato un elemento da affrontare nelle prime pagine dei memorandum. La "distruzione profonda" che Gray paventa non si limita a settori marginali, ma colpisce il cuore della cosiddetta white-collar economy, ovvero il lavoro intellettuale. I settori basati su processi e regole – legale, contabile, consulenza e l'elaborazione di sinistri – sono i primi a essere minacciati. L'IA, in questo contesto, non è semplicemente uno strumento di efficienza; è una forza che elimina la necessità di gran parte del lavoro di conoscenza intermedio. Gray suggerisce l'analogia con i tassisti di New York, la cui licenza ha perso l'80% del valore dopo l'avvento delle app di ride-hailing: un esempio lampante di quanto rapidamente un mercato possa essere polverizzato dalla disgregazione tecnologica. Il nuovo paradigma di investimento: dal ROI al "rischio di disruption" La posizione di Blackstone suggerisce a un cambio di paradigma nell'analisi degli investimenti. Non si tratta più solo di calcolare il Ritorno sull'Investimento (ROI) o di misurare il rischio creditizio tradizionale, ma di anticipare quando e come un'azienda potrebbe diventare irrilevante a causa di un algoritmo. Le istruzioni interne ai team di equity e credit di Blackstone sono chiare: l'impatto dell'IA deve essere la priorità assoluta nell'analisi dei deal. Questa disciplina strategica si traduce in due direttive: posizionarsi sugli investimenti nelle "pale e picconi" dell'infrastruttura IA (come i data center e le utility energetiche), e contemporaneamente analizzare ogni singola società in portafoglio per il rischio di obsolescenza. La sfida per la leadership aziendale, e per il mondo della finanza, non è quindi solo tecnologica, ma di gestione della paura e di reskilling delle proprie persone. Se da un lato l'IA può sbloccare trilioni di dollari in produttività a livello globale, dall'altro impone alle grandi imprese la necessità di un adattamento proattivo per evitare un colpo di grazia paragonabile a una "riduzione dimensionale".
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