L'entusiasmo per l'intelligenza artificiale sta raggiungendo livelli che ricordano la bolla delle dotcom degli anni '90, con rischi e aspettative potenzialmente ancora più estremi. Secondo un report di Goldman Sachs il boom dell'IA potrebbe essere sovrastimato, con investimenti massicci che non corrispondono ancora a risultati concreti in termini di produttività economica. Gli analisti - tra cui Daron Acemoglu del MIT - avvertono che l'IA generativa, nonostante le promesse di trasformare settori come sanità, istruzione e manifattura, sta generando un entusiasmo paragonabile a quello delle startup Internet di fine anni '90 con un rischio di delusione altrettanto significativo al crollo delle medesime nel 2000-2001.

Il panorama mostra che aziende come NVIDIA prosperano ma molte società di IA faticano a dimostrare un impatto reale, sollevando interrogativi su una possibile bolla tecnologica. Il report di Goldman Sachs evidenzia che il 47% delle aziende che utilizzano l'IA non ha ancora visto miglioramenti significativi nella produttività; solo il 5% dei CEO ritiene che l'IA generativa porterà benefici economici rilevanti nei prossimi tre anni. Il vincitore del Premio Nobel per l'Economia Acemoglu prevede che l'IA avrà un impatto marginale sull'economia globale nei prossimi dieci anni, stimando una crescita del PIL statunitense di appena lo 0,9% grazie a questa tecnologia. Ciò contrasta con le proiezioni ottimistiche di aziende come OpenAI che con ChatGPT e il recente ChatGPT Agent promettono di rivoluzionare il lavoro quotidiano: eppure promettono e i risultati devono ancora vedersi.

Proprio la discrepanza tra aspettative e realtà richiama alla mente la bolla delle dotcom, quando società come Pets.com e Webvan crollarono dopo aver raccolto miliardi senza generare profitti, come ricorda il rapporto. Il confronto con gli anni delle dotcom è calzante. Le aziende Internet attirarono investimenti per 1,3 trilioni di dollari tra il 1995 e il 2000 (secondo i dati di Fortune) ma il 75% di esse fallì entro il 2002. Oggi il mercato dell'IA dovrebbe raggiungere i 305 miliardi di dollari entro il 2026, con NVIDIA che ha visto il suo valore azionario salire del 180% in due anni grazie alla domanda di GPU per l'addestramento di modelli IA.

D'altro canto molte startup di IA stanno affrontando difficoltà finanziarie, con licenziamenti e fusioni che ricordano proprio i crolli delle dotcom. Un esempio è l'acquisizione di Inflection AI da parte di Microsoft per 650 milioni di dollari, nonostante l'azienda avesse una valutazione iniziale di 4 miliardi. Il problema è che le IA generative su cui queste realtà basano la loro fortuna hanno molteplici criticità. I modelli come ChatGPT, Gemini e Grok, pur impressionanti, soffrono di "allucinazioni" e inesattezze: lo ha dimostrato di recente l'esperimento in cui l'Atari 2600 ha "sconfitto" Gemini a scacchi, ma non solo.

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È vero che nonostante le delusioni ci sono segnali di potenziale. L'IA generativa sta già trasformando settori specifici: per esempio il 30% delle aziende sanitarie utilizza l'IA per analizzare immagini mediche; strumenti come Copilot Vision di Microsoft sono nati per migliorare a facilitare l'interazione con i PC. Tuttavia la strada verso un impatto economico significativo è lunga. Goldman Sachs evidenzia che l'automazione di compiti complessi richiede ancora anni di sviluppo. Il costo medio di addestramento di un modello IA, che può superare i 100 milioni di dollari, ne limita l'accesso alle piccole imprese.

Chi c'era ai tempi delle dotcom ricorderà anche il crollo del NASDAQ del 2000, quando l'indice perse il 78% del valore in due anni. Per evitare un destino simile l'industria dell'IA deve dimostrare valore reale, investendo in infrastrutture e applicazioni pratiche anziché in promesse speculative.

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