Big Data, la vera miniera d'oro nell'era dell'IA

“Gli investitori potrebbero essere eccessivamente ottimisti sui potenziali benefici per le aziende statunitensi portati da Trump 2.0, con l'inflazione vischiosa potrebbe rinviare i tagli della Fed”, questo secondo Xiadong Bao, Portfolio Manager International Equities di Edmond de Rothschild Asset Management e co-gestore della strategia con Rating FundsPeople 2024 EdR Big Data. Allo stesso modo, secondo l’esperto, anche i benefici a breve termine derivanti dalle applicazioni di IA generativa potrebbero essere sopravvalutati, mentre le elevate aspettative riposte oggi nei prezzi delle azioni potrebbero subire una revisione nei mesi a venire. “Prevediamo un aumento della volatilità del mercato nel breve termine, che potrebbe essere esacerbata dai nuovi eventi geopolitici dopo le elezioni statunitensi”, dice Bao. “Mentre i titoli azionari europei e dei mercati emergenti sono da tempo gravati dall'ipotesi di un maggiore rischio tariffario, le società statunitensi devono ancora essere valutate dal mercato sui potenziali rischi economici e geopolitici della nuova amministrazione Trump”, riassume il gestore.

I dati sono al cuore AI

In base a quanto descritto da Bao, la domanda chiave è come la tematica dei big data possa risultare immune a questo contesto segnato da molteplici incertezze. “Sebbene il mercato guardi tipicamente solo al settore tecnologico per ottenere un'esposizione al tema Big Data/AI, e ciò è stato abbastanza visibile nel clamore suscitato da alcuni titoli sui semiconduttori, rimaniamo convinti che i Big Data siano un tema ampio che probabilmente avrà un impatto su un'ampia varietà di settori”, spiega il gestore.  “Se prendiamo ad esempio la GenAI, gli ingredienti sono tre: potenza di calcolo, algoritmi (o LLM) e dati”, prosegue. “Mentre il mercato è eccessivamente entusiasta dei primi due, noi pensiamo che i dati siano al centro. È vero, l'IA generativa può cambiare le carte in tavola per molti settori. Siamo solo all'inizio dell'esplorazione del pieno potenziale di questi LLM. Ma pensiamo che il mercato abbia trascurato l'importanza dei dati, la vera miniera d'oro nell'era dell'IA”, dice. “Il comportamento di questi grandi modelli linguistici non è necessariamente determinato dall'architettura, dai parametri o dalle ottimizzazioni. È determinato dai set di dati di alta qualità che sono stati utilizzati per addestrare il modello”, avverte l'esperto.

La proliferazione delle applicazioni di IA nel lungo periodo dovrebbe quindi portare dei benefici al tema dei Big Data. “I dati proprietari di alta qualità sono la materia prima per lanciare l'aumento di efficienza dell'IA in quasi tutti i settori, da quello governativo a quello industriale, dai mercati sviluppati alle economie emergenti. L'aumento di produttività grazie a modelli ben testati e a dati in tempo reale aprirà nuove frontiere per le innovazioni, dalla ricerca biologica all'industria dei servizi, dall'e-commerce all'istruzione, dalle soluzioni di mobilità alla produzione automatizzata”, dice il gestore.

La strategia

“Il nostro fondo è stato strutturato proprio per rispondere a questa opportunità nove anni fa e, oltre ai titoli di Data Analytics e Infrastrutture che costituiscono almeno il 50% del portafoglio, investiamo anche in alcuni ‘data user’ selettivi, che probabilmente diventeranno grandi vincitori della rivoluzione dei Big Data, come sta già accadendo nei settori dell'energia, della sanità, della logistica, della difesa e delle banche/assicurazioni”, dice il gestore presentando gli elementi distintivi della strategia. L’EdR Big Data punta a investire in società non tecnologiche che dispongono di ottimi team tecnologici interni e che sfruttano i dati nei rispettivi settori. Per fare ciò si avvale di una ricerca indipendente, condotta attraverso reti di esperti del mondo accademico, specialisti del settore e think tank di primo piano (ad esempio GLG, Qalis e IFRI), che fornisce informazioni sulle dinamiche del settore e sul contesto macroeconomico e normativo. “Effettuiamo inoltre numerose visite aziendali e due diligence per valutare la qualità del management di una società e la pertinenza dei suoi obiettivi e della sua strategia a lungo termine”, aggiunge l’esperto. “Incontriamo sistematicamente ogni società in portafoglio prima di investire e puntiamo a mantenere un dialogo regolare e attivo con il management delle società”, dice. Anche la comprensione delle dinamiche settoriali chiave è fondamentale per il quadro di ricerca: “Il nostro obiettivo finale è quello di concentrarci su quelle società che presentano elevate barriere all'ingresso e forti spinte all'innovazione e alla crescita transnazionale”, afferma.

Processo di investimento e update portafoglio

La valutazione è un pilastro fondamentale del processo d'investimento del fondo e rappresenta il primo livello di gestione del rischio. “Una delle maggiori insidie che gli investitori possono commettere è quella di pagare eccessivamente una tecnologia”, afferma Bao. “Un'azienda che possiede una tecnologia interrompe parte della nostra disciplina di acquisto/vendita e ci spinge a tagliare un titolo quando riteniamo che le ipotesi di crescita dei mercati non siano in sintonia con i fondamentali dell'azienda”, continua. “Questo è uno dei motivi per cui abbiamo ridotto Nvidia nella seconda metà dello scorso anno, pur avendo avuto il titolo in oprtafoglio per gli ultimi 9 anni”, spiega. “Pur riconoscendo che potrebbero esserci sacche di sopravvalutazione in alcune parti del mercato, abbiamo cercato di proteggere il portafoglio dai rischi di sopravvalutazione, investendo in società con asset tecnologici strategici che operano sulla base di ipotesi realistiche di crescita/profittabilità, e questo spiega perché il fondo è stato abbastanza immune ai ribassi del 2022 nel settore tecnologico”, dice. “Tra i nuovi ingressi recenti in portafoglio ci sono Nasdaq, Unity e Teledyne”, conclude.