L’intelligenza artificiale metterà alla prova le aziende i cui punti di forza dipendono dall’intensità della manodopera e dalla fedeltà alle applicazioni, mentre promette di rafforzare le attività basate su infrastrutture, dati proprietari o effetti di rete.
Gran parte dell’impatto dell’IA è già scontato nei prezzi delle azioni odierni, ma prevediamo anche una maggiore volatilità nel prossimo futuro, poiché i laboratori di IA, che mirano a quotarsi in Borsa, continuano a sviluppare rapidamente le loro soluzioni basate su agenti.
Mentre il mercato sembra dividersi tra chi preferisce i laboratori di IA e chi gli operatori storici, noi intravediamo opportunità di acquisto tra i titoli di aziende resilienti che, dopo le recenti ondate di vendite, sono scambiati a prezzi ragionevoli.
Per valutare l’impatto dell’IA sul moat delle aziende, abbiamo rivalutato i punteggi relativi a tali vantaggi per 132 società in cui abbiamo ritenuto che l’IA potesse avere un effetto dirompente e che, pertanto, meritassero un’analisi più approfondita.
Misurare l’impatto dell’IA sull’economic moat
L’Economic Moat di Morningstar sintetizza la durata dei vantaggi competitivi di un’azienda. Un economic moat è una caratteristica strutturale che consente a un’azienda di generare profitti in eccesso per un lungo periodo. Se gli analisti di Morningstar ritengono che tali rendimenti in eccesso dureranno per 20 anni o più, a tale azienda viene assegnato un moat Ampio. Gli analisti prevedono che un’azienda con un moat Ristretto rimanga competitiva per almeno 10 anni.
Abbiamo sviluppato un sistema di valutazione proprietario per valutare sistematicamente in che modo l’IA influisca sulla durata dei moat. Questo sistema era inizialmente destinato alla valutazione dei moat nel settore del software, ma sono state apportate piccole modifiche per renderlo più applicabile ad altri settori selezionati, quali i servizi IT o i servizi finanziari.
Il quadro è stato concepito per individuare sia le minacce che l’IA rappresenta per il moat esistente, sia le opportunità che essa offre alle aziende ben posizionate nella catena del valore dell’IA.
Aspetti fondamentali per riflettere sui vantaggi competitivi in un mondo dominato dall’IA
7 aspetti fondamentali per riflettere sui vantaggi competitivi in un mondo dominato dall'IA
L’IA produce un meccanismo di selezione
Delle 132 società esaminate, 22 con un moat pari a Ampio sono state declassate (20 a un moat Ristretto e due a un moat Assente), 18 con un moat Ristretto sono state declassate e due sono state promosse a un moat Ampio in virtù del loro posizionamento nel settore delle infrastrutture e degli effetti di rete. L’IA comporta dei rischi, su questo non c’è dubbio. Ma tali rischi sono uguali per tutte le società di software con un moat? Assolutamente no.
I servizi di gestione delle buste paga, i servizi IT e il software aziendale sono stati i settori che hanno risentito maggiormente dei declassamenti del moat, delle rivalutazioni negative e dell’aumento dell’incertezza. Ciò risulta intuitivamente comprensibile, dato che la rivoluzione dell’IA tende a incidere maggiormente quando le aziende traggono profitto dal lavoro umano, dalla semplice automazione dei flussi di lavoro e dalle licenze software basate sul numero di postazioni.
È interessante notare che, tra le aziende oggetto di un declassamento, molte dispongono ancora di un’ampia base di utenti, di prodotti apprezzati e/o di importanti relazioni con i clienti. In altre parole, la situazione non era affatto netta, nemmeno per molte delle aziende oggetto di declassamento.
Detto questo, riteniamo che l’IA riduca in modo significativo la visibilità a lungo termine e possa indebolire la sostenibilità dei vantaggi esistenti, rendendo alcune parti del flusso di lavoro più facili da replicare, più semplici da automatizzare o meno dipendenti dalla crescita del numero di utenti.
I casi in cui le aziende hanno dato prova di resilienza
Non riteniamo che l’IA sia un fattore di rivoluzione universale per tutti i vantaggi competitivi; al contrario, si tratta di un meccanismo di selezione. La maggior parte dei moat delle aziende è rimasta invariata, ma il numero di aziende che hanno subito un declassamento è stato significativo.
Il vantaggio competitivo di un’azienda era solitamente garantito quando questa beneficiava di effetti di rete, controllava le infrastrutture o disponeva di dati proprietari, operava all’interno di ecosistemi articolati e complessi, agiva in un contesto caratterizzato da elevate barriere normative o possedeva una logica di dominio unica.
Tuttavia, se un’azienda traeva profitto principalmente dalle inefficienze dei flussi di lavoro o dalle abitudini degli utenti a livello di applicazione, il suo vantaggio tendeva ad essere meno solido.
Abbiamo riscontrato la maggiore resilienza nei flussi di lavoro relativi a software di ingegneria complessi, nella sicurezza informatica, nelle società di infrastrutture finanziarie e nelle aziende che offrono dati esclusivi o sono caratterizzate da effetti di rete. La metà delle aziende che, al termine di questa analisi, hanno ottenuto un rating indicante un ampio vantaggio competitivo presenta effetti di rete. Altre fonti chiave di resilienza includono le barriere normative al cambiamento o altri ostacoli legati ai costi di passaggio a un altro fornitore, nonché le risorse di dati esclusive.
I software di progettazione, le piattaforme e il settore informatico hanno dimostrato una maggiore resilienza
In che modo sono state influenzate le fonti del moat di un’azienda
Le aziende che fanno degli effetti di rete la propria fonte di vantaggio competitivo hanno registrato il minor numero declassamento del moat rating. Gli effetti di rete non si basano sulla tecnologia del prodotto, bensì sulla forza della rete stessa. È logico che, anche se le tecnologie cambiano, la rete in sé possa rimanere difficile da scalzare.
Tra gli esempi classici figurano le reti di pagamento, le piattaforme di scambio e persino le reti di viaggi come Booking Holdings BKNG. Il fulcro dell’attività di Booking si basa sulla solidità della rete di viaggi e sulla capacità di aggregare l’offerta alberghiera di nicchia, un aspetto che le innovazioni tecnologiche come l’IA non risolvono necessariamente.
Gli effetti di rete sono fondamentali anche per i due titoli che sono emersi da questo processo, Cloudflare NET e CrowdStrike CRWD.
La domanda di soluzioni di sicurezza informatica sarà più forte che mai, poiché la diffusione dell’IA apre vettori di attacco apparentemente illimitati: basti pensare a malintenzionati attivi 24 ore su 24, 7 giorni su 7, limitati solo dalla potenza di calcolo a loro disposizione. Aziende come Cloudflare e CrowdStrike godono inoltre di vantaggi strutturali in termini di dati e scala derivanti dalle loro reti, il che ha determinato un upgrade del loro moat.
Distribuzione dei risultati della valutazione IA Moat
I costi di switch non si sono rivelati altrettanto efficaci e quasi la metà delle aziende oggetto di declassamento era stata in precedenza classificata come dotata di un vantaggio competitivo basato sui costi di switch. Nell’attuale contesto incentrato sull’IA, i costi di switch — storicamente utilizzati per sostenere le valutazioni relative ai vantaggi competitivi nel settore del software — richiedono un’attenta rivalutazione, soprattutto ora che i modelli di IA vengono integrati in stack tecnologici aziendali frammentati e complessi.
L’IA potrebbe automatizzare processi tecnologici fondamentali che in passato costituivano fonti di costi di passaggio (come i trasferimenti di dati) e potrebbe incidere negativamente sulla domanda finale nei confronti di alcuni operatori storici del settore software. L’aumento dell’incertezza riguardo al futuro del software nell’era dell’IA ci ha reso difficile nutrire fiducia nelle prospettive di rendimento a più di 10 anni per molte aziende, determinando la più alta concentrazione di declassamenti.
Data la disparità tra i costi di switch e gli effetti di rete, è probabile che, con l’aumentare dell’influenza dell’IA sui flussi di lavoro, la semplice fidelizzazione dei clienti (un precursore dei costi di passaggio) subisca una certa pressione, mentre gli effetti di rete autentici – in cui la scala migliora la liquidità, la rilevanza, la profondità dei contenuti, la telemetria o l’utilità dell’ecosistema – dovrebbero acquisire maggiore valore.
