AI, Artificial Investment: non un gioco di parole …

Il tema degli investimenti nel mondo dei dati e algoritmi è molto vasto perché coinvolge un numero elevato di attori e di attributi su cui ragionare per avere una vista completa.

Chi e che cosa?

Partiamo oggi dalle prime due domande cioè il Chi e il Che cosa: nell’immagine sopra ho provato a farne una schematizzazione . In prima battuta i protagonisti degli investimenti in questo ambito sono i singoli individui e le organizzazioni che, in modalità diverse, possono investire tempo e risorse economiche.

Possiamo caratterizzare sulla base di questi due primi attributi (chi e che cosa) i quattro archetipi . Vediamoli in dettaglio per andare poi più in profondità sulle altre dimensioni di analisi.

I privati cittadini

Partiamo da quello che ho definito, nel primo quadrante della matrice, il privato cittadino che è, tra i quattro, il meno scontato ma che invece riveste un ruolo importante. Passa infatti da lui e dalla sua capacità di informarsi e formarsi su dati e algoritmi l’auspicabile crescita culturale dell’intera società su queste tematiche innovative. Tutto ciò, in primis, per non subire troppo passivamente i condizionamenti che già oggi i sistemi di intelligenza artificiali creano nella vita quotidiana. Perché tutto questo avvenga il fattore educativo e culturale riveste un ruolo fondamentale. E sono proprio le istituzioni pubbliche che devono fornirgli gli strumenti più idonei ed inserirli nel ciclo educativo di tutta la vita di ogni cittadino. Qualche esempio per dare concretezza al tutto:

• A partire dal 2018 la Finlandia ha messo a disposizione di tutti i suoi abitanti un corso online e completamente gratuito che spiega le basi della moderna intelligenza artificiale. Si chiama appunto “Elements of AI” ed è stato esteso, grazie al supporto della UE, gradualmente a tutte le lingue europee. Ne esiste anche una versione italiana disponibile a questo indirizzo https://www.elementsofai.it/. Ad oggi quasi un milione di cittadini europei hanno preso parte al corso. Parliamo “solo” di circa lo 0,2% degli abitanti della UE ma è sicuramente un inizio non trascurabile e da rafforzare.
• Se ci spostiamo in ambito no-profit è da segnalare, anche se afferisce all’area più ampia della logica e del coding, l’iniziativa mondiale Coderdojo, che ha lo scopo di formare in maniera gratuita e su base territoriale, i giovani dai cinque ai diciassette anni. E il tutto non si è fermato con la pandemia perché è proseguito anche in forma remota.

Seppur numericamente meno rilevante in questo archetipo andiamo anche a considerare anche i data expert stessi, cioè data scientist, data engineer, data analyst ecc., perchè il continuos learning fa parte, vista la estrema dinamicità dell’ambito, di una parte del loro stesso lavoro. E in misura crescente i data expert stanno investendo tempo e anche risorse economiche, proprie e delle aziende per le quali lavorano. Chiaramente la tipologia di strumenti (il che cosa) è diverso e appartiene più all’area che normalmente si definisce Edtech, perché all’incrocio tra la tecnologia e le nuove modalità di apprendimento. E’ un’area che mi appassiona e su cui ho investito (non solo tempo) e quindi ci torneremo con un approfondimento dedicato.

Le istituzioni pubbliche

Passiamo a vedere quale è il ruolo degli attori nel secondo quadrante e cioè le istituzioni pubbliche. Quando parliamo di istituzioni pubbliche intendiamo quegli enti che per dimensione possono andare dalle grandi organizzazione sovranazionali (per esempio Ue, Onu ecc.) a quelle che operano su base micro-territoriale ma preferisco anche includere il cosiddetto terzo settore, che opera tra le istituzioni pubbliche e il mercato stesso. Ho collocato le istituzioni pubbliche, nell’asse del che cosa, più verso il tempo che verso il denaro perché ritengo abbiano un ruolo, in primis, di “facilitazione” indiretto verso gli altri tre attori. Tutto questo è più facilmente realizzabile attraverso le persone che lavorano all’interno delle istituzioni, orientando le politiche di formazione e investimento, che non attraverso un un ruolo di investimento diretto. E questo ruolo di facilitazione e orientamento ha come risorsa chiave il tempo delle persone giuste nei punti più strategici delle istituzioni. In estrema sintesi il ruolo delle istituzioni pubbliche in termini di investimenti nel dominio dell’AI è quello di:

1. favorire la formazione dei privati cittadini (e abbiamo a visto prima l’esempio finlandese)
   
2. favorire gli investimenti, in questo ambito, dei privati intesi come individui attraverso politiche di defiscalizzazione molto aggressive e facili da realizzare.
   
3. favorire gli investimenti delle organizzazioni private, regolamentando, senza eccedere, come queste utilizzano dati e intelligenza artificiale nel loro business. E questo è un argomento decisamente complesso visto l’approccio decisamente diverso in Europa rispetto al mondo Anglosassone e ancora di più quello Cinese.

Gli investitori individuali

Spostandoci, nel terzo quadrante troviamo gli imprenditori e gli angel investor, cioè coloro che investono in una impresa nelle sue fasi iniziali, senza un coinvolgimento diretto come quello dell’imprenditore. Il ruolo di questi attori è fondamentale sia in caso di successo che di insuccesso perché consentono di progredire anche per via negativa. Sono molto d’accordo con Nassim Taleb quando scrive in Antifragile:

Per progredire, la società moderna dovrebbe trattare gli imprenditori in disgrazia alla stregua dei soldati caduti in guerra, forse non con altrettanto onore, ma con la stessa logica … <<Il mio sogno è che venga istituita la Giornata nazionale dell’imprenditore, con il seguente slogan: La maggior parte di voi fallirà, non sarà rispettata, diventerà povera, ma vi siamo grati per i rischi che correte e per i sacrifici che state facendo per il bene della crescita economica mondiale e per liberare gli altri dalla povertà. Siete la fonte della nostra antifragilità. La nazione vi ringrazia>>

Antifragile – Nassim Taleb

Il concetto, espresso in maniera colorita da Taleb, è tanto più vero in un settore, quello dei dati e dell’intelligenza artificiale, dove il capitale umano è, a livello globale, molto scarso in questa fase storica, e quindi il rischio è relativo non solo alla creazione di un mercato, come in ogni altra iniziativa, ma anche alla capacità di avere a disposizione le persone giuste per realizzare prodotti e servizi ai-driven. E coinvolgere i data expert anche attraverso incentivi più vicini ai meccanismi dell’imprenditorialità è sempre più importante. Vedremo degli esempi concreti in approfondimenti dedicati attraverso la testimonianza diretta di tutti gli attori di questo quadrante.

Le organizzazioni private

Sul piano invece dell’organizzazioni private e siamo passati al quarto ed ultimo quadrante della figura, il tema si diversifica ancora di più. E’ un ambito che, senza dubbio mi appassiona, perché ho svolto e in parte svolgo questo ruolo. Ma cosa significa per un’organizzazione investire in ambito dati e algoritmi?
Partirei con una distinzione fondamentale in tre ambiti ben specifici o meglio di tipologia di ruoli che una organizzazione può rivestire:

• Ci sono, in primis, i fondi di Capital Venture, che raccolgono i capitali dagli investitori privati (tipicamente al di fuori delle borse), ed insieme agli angel investors e agli imprenditori stessi investono risorse economiche nelle società più innovative e a potenziale alta crescita. Negli ultimi anni si sono creati molti fondi di investimento di questo tipo che raccolgono e investono i capitali solo in ambito artificial intelligence. Si è calcolato che dal 2012 al 2020 i livelli di investimento da parte di questi ultimi è quadruplicato fino a raggiungere quasi il 20% del totale degli investimenti su scala mondiale.
  
• Ci sono poi le start-up o le scale-up (aziende allo stadio successivo di vita rispetto alle start-up che cercano fondi per consolidare la propria crescita) che ricevono investimenti dai precedenti attori. Ritorneremo su questo tema con un post dedicato per analizzare i trend di investimento suddividendo le aziende che operano nel macro settore in sotto settori per capire quali sono gli ambiti di maggiore innovazione e crescita.
  
• Ci sono poi in fine le Aziende che, pur non operando direttamente nel settore, utilizzano al loro interno servizi e prodotti realizzati dalle start-up o scale-up. Inoltre cercano di innovare sempre di più i loro servizi e prodotti attraverso queste nuove tecnologie inserendo all’interno delle loro organizzazioni data-expert. Questo segmento sta investendo in tre modalità

1. tempo di risorse interne (ed esterne nel caso di outsourcing) per la formazione e la data&AI-democratization.
2. risorse economiche per acquistare servizi e prodotti data & ai-driven per ottimizzare i processi interni o arricchire i loro prodotti e servizi.
3. investire a loro volto, attraverso meccanismi quali Corporate Venture, acquistando quote dirette in start-up, sempre più secondo il paradigma della Open Innovation, cioè facendo e cercando innovazione anche al di fuori dei confini aziendali. Anche in questo caso vedremo degli esempi specifici, sempre più presenti anche in Italia.

E siamo solo all’inizio del tema Artificial Investment che non è, come dicevo nel titolo, solo un gioco di parole: stay tuned …