L’intelligenza artificiale è sulla buona strada per essere una tecnologia veramente rivoluzionaria. Ecco cosa devono sapere gli investitori.
Cos’è l’intelligenza artificiale?
L’intelligenza artificiale prevede l’uso di algoritmi che guidano il comportamento della macchina per risolvere i problemi in modo intelligente o umano. All’interno della più ampia categoria di IA, ci sono anche una serie di sottocategorie specializzate.
- Machine learning ( apprendimento automatico) : Il machine learning è una branca dell’IA focalizzata sull’idea che gli algoritmi informatici possano riconoscere schemi e “apprendere”, continuando a migliorare il numero di dati che vengono alimentati. Mentre il termine più ampio “intelligenza artificiale” si riferisce a sistemi che possono produrre risultati intelligenti in una varietà di situazioni, “apprendimento automatico” si riferisce a sistemi che possono inferire dall’esperienza e adattarsi.
- Reti neurali : Le reti neurali sono algoritmi di molti nodi di elaborazione densamente interconnessi che sono stati ispirati dal cervello umano. Sono definiti inizialmente senza regole operative specifiche, invece inferiscono regole e connessioni attraverso il riconoscimento di schemi.
- Deep learning ( apprendimento profondo ) : Il deep learning è una sottocategoria di machine learning che utilizza le reti neurali per analizzare un insieme di dati lungo un’ampia varietà di dimensioni diverse, identificando i modelli e sovrapponendo questi modelli uno sopra l’altro per creare categorie che possono essere utilizzate per la classificazione. Ad esempio, un’intelligenza artificiale di apprendimento profondo o deep learning può essere in grado di guardare una raccolta di fotografie senza ricevere ulteriori dati guida e identificare le persone come una categoria distinta dal loro ambiente o volti come parte distinta di una persona.
Quanto è grande l’opportunità economica e finanziaria dell’ IA?
Sebbene non esistano mezzi universalmente standardizzati per misurare il valore del mercato dell’IA o il suo potenziale, esistono numerose stime che suggeriscono che un enorme valore verrà creato direttamente e sbloccato indirettamente con la tecnologia. Un rapporto di PricewaterhouseCoopers (PwC) stima che la tecnologia dell’intelligenza artificiale porterà a miglioramenti della produttività del lavoro, del valore del prodotto e dei consumi che porteranno a $ 15,7 trilioni di dollari di prodotto interno lordo annuale globale (PIL) entro il 2030.
Per fare un confronto, gli Stati Uniti sono l’economia più grande del mondo e hanno registrato un PIL annuo di circa 20,5 trilioni di $ nel 2018, secondo il Fondo monetario internazionale. Nel frattempo, la Cina aveva un PIL di circa 13,4 di $ trilioni per l’anno.
Certo, la previsione PwC tiene conto di alcuni degli impatti più estesi dell’IA, quindi è anche consigliabile esaminare le proiezioni che sono più ristrette. Un rapporto di MarketsandMarkets stima che le vendite generate da hardware, software e servizi direttamente correlati alle categorie di intelligenza artificiale tra cui apprendimento automatico, elaborazione del linguaggio naturale, elaborazione sensibile al contesto e visione artificiale aumenteranno da 21,46 miliardi di dollari nel 2018 a 190,61 miliardi di dollari nel 2025 – – che rappresenta un tasso di crescita annuo composto del 36,6%.
ATTENZIONE però: ci sono alcuni a Wall Street che non credono che investire in AI sia redditizio .
Le stime possono essere utilizzate per avere un’idea approssimativa di come potrebbe essere il futuro del più ampio mercato dell’IA o delle sue sottosezioni, ma le proiezioni e le cifre individuali sono probabilmente meno importanti del quadro complessivo dipinto dalla gamma di stime che suggerisce un enorme potenziale di crescita nel spazio. La rivoluzione dell’IA è già in atto. La sua progressione probabilmente continuerà ad accelerare e avrà un impatto crescente. Le aziende leader nello spazio vedranno enormi ricompense se stabiliscono e mantengono il successo sul campo.
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Perché il machine learning (apprendimento automatico) è così importante?
La funzionalità dei computer si è basata storicamente sulle istruzioni predefinite fornite loro. Le macchine dipendono dalle istruzioni o dagli algoritmi per funzionare. Le righe di codice vengono assegnate a un dispositivo o a un’applicazione e, a sua volta, la macchina esegue le funzioni rigorosamente definite da quel codice. Questo descrive ancora la maggior parte dei sistemi informatici che sono in uso oggi, ma ci sono esempi di tecnologia di apprendimento automatico  già in uso.
Ecco una citazione dell’acclamato libro sull’intelligenza artificiale del ricercatore di machine learning Pedro Domingos The Master Algorithm che potrebbe aiutare a mettere in prospettiva le differenze tra informatica tradizionale e machine learning:
I computer non dovrebbero essere creativi; dovrebbero fare quello che dici loro. Se quello che dici loro di fare è creativo, ottieni l’apprendimento automatico. Un algoritmo di apprendimento è come un maestro artigiano: ognuna delle sue produzioni è diversa e squisitamente adattata alle esigenze del cliente. Ma invece di trasformare la pietra in muratura o l’oro in gioielleria, gli studenti trasformano i dati in algoritmi. E più dati hanno, più intricati possono essere gli algoritmi.
Il machine learning ruota attorno all’accumulo di dati che possono essere inseriti in un algoritmo al fine di rilevare modelli e fare inferenze che modelleranno l’evoluzione di un nuovo algoritmo. Una macchina o un algoritmo in grado di migliorarsi quando presentato con nuovi dati ha il potenziale per continuare ad evolversi e diventare sempre più efficiente a un ritmo rapido. Pertanto, le aziende che stabiliscono una leadership precoce nell’intelligenza artificiale hanno il potenziale per stabilire rapidamente vantaggi che saranno difficili da superare per i concorrenti.
Gli usi di oggi suggeriscono il potenziale di domani
Dalle notizie visualizzate nei feed dei social media alle pagine restituite da una query del motore di ricerca, i risultati sono in genere personalizzati in base alle query precedenti e all’attività della rete. Gli algoritmi di intelligenza artificiale stanno già plasmando esperienze a livello di consumatore. Quando interagisci con questi sistemi, stai insegnando alle macchine cose su di te – con chi ti piace parlare, cosa vuoi vedere e altre dimensioni. La qualità della tua esperienza utente dipende in gran parte dal modo in cui un determinato algoritmo ha identificato i dati rilevanti su di te e adattato le sue risposte.
Principali tendenze dell’IA da tenere sott’occhio
Gli usi dell’IA vanno ben oltre i motori di ricerca e le piattaforme di social media. I progressi nella tecnologia basata sull’intelligenza artificiale potrebbero  avere enormi implicazioni per il settore sanitario , con il potenziale per gli algoritmi di accelerare drasticamente l’analisi delle storie dei pazienti e, in alcuni casi, offrire diagnosi predittive.
L’intelligenza artificiale ha la capacità di migliorare drasticamente la qualità della vita umana riconoscendo gli schemi nei dati che sono più preziosi e le aziende ai vertici della gerarchia della tecnologia di intelligenza artificiale sono in grado di offrire eccezionali prestazioni di borsa se possono trasformare tale opportunità in realtà . Prestare attenzione alle grandi tendenze nello spazio dell’IA può aiutare gli investitori a stimare dove potrebbe finire il mercato e avere una posizione migliore per selezionare i vincitori nello spazio. Gli investitori dovrebbero tenere d’occhio le tendenze tecnologiche descritte di seguito e comprendere quali aziende le stanno guidando.
Governi che collaborano con aziende per garantire la leadership nell’IA
L’incredibile potenziale dell’intelligenza artificiale significa che i governi mondiali hanno interessi cruciali nel garantire un vantaggio rispetto ai rivali geopolitici nello spazio e l’intelligenza artificiale avanzata sarà molto importante per la sicurezza informatica sia a livello aziendale che governativo. Questa dinamica sta favorendo una maggiore collaborazione tra i leader tecnologici e le agenzie governative e sta inoltre facendo sì che i paesi siano più protettivi nei confronti dei loro beni e dati tecnologici.
Le tensioni create dalla nuova corsa agli armamenti tecnologici sono evidenti nella guerra commerciale tra Stati Uniti e Cina, con il desiderio di garantire la leadership in settori cruciali come l’intelligenza artificiale e Internet 5G che rappresentano uno sfondo fondamentale per le controversie tra i due paesi. Il significato della competizione globale per la supremazia nell’intelligenza artificiale promuoverà probabilmente strette relazioni tra governi e aziende leader nello spazio. Le collaborazioni tra imprese private ed enti statali avranno un grande impatto sulla progressione di campi dipendenti dall’IA come l’Internet of Things e la sicurezza informatica.
Il boom del ruolo dei dati nel potenziare lo sviluppo dell’intelligenza artificiale
Dati preziosi sono la chiave per costruire e migliorare i sistemi di intelligenza artificiale. I dati possono essere pensati come la raccolta di materiali per la costruzione di sistemi di intelligenza artificiale, mentre l’IA è la macchina specifica che si sta tentando di costruire. Non tutti i pezzi di materiale saranno utili e porzioni enormi potrebbero non esserlo, ma avere più materiale di alta qualità a vostra disposizione, aumenterà notevolmente la qualità della vostra macchina.
La società di ricerca IDC stima che la dimensione totale di tutti i dati digitali del mondo avrà visto un aumento di dieci volte dal 2017 al 2025. Man mano che la tecnologia di mobile computing diventa sempre più diffusa in tutto il mondo, sempre più video ad alta definizione vengono caricati in rete e la prevalenza della  comunicazione macchina-macchina aumenta, ci sarà un’esplosione di nuovi dati che possono essere inseriti nei sistemi di intelligenza artificiale per migliorare gli algoritmi.
Progressi nella visione artificiale che fanno grandi balzi tecnologici
La tecnologia di visione artificiale basata sull’intelligenza artificiale è al centro di una vasta gamma di importanti progetti tecnologici, tra cui il riconoscimento facciale, i veicoli autonomi e la produzione guidata dalla robotica. La stragrande maggioranza dei nuovi dati creati nel prossimo decennio arriverà da video e immagini, e ciò fa ben sperare per i progressi in questi campi.
Telecamere di alta qualità e altre forme di tecnologia dei sensori visivi stanno diventando sempre più disponibili grazie a miglioramenti tecnologici e costi in calo. L’hardware migliorato per la raccolta e l’elaborazione di dati visivi aprirà la strada a algoritmi più potenti in grado di dare un senso migliore al mondo fisico e generare intuizioni che informano le reazioni più avanzate e guidate dalla macchina.
Metriche importanti per la valutazione delle azioni di IA
Avere una comprensione qualitativa dell’intelligenza artificiale e dei potenziali miglioramenti e opportunità di mercato che potrebbe creare ti porterà sulla buona strada per trovare investimenti di qualità nello spazio, ma è anche importante avere alcuni strumenti quantitativi a tua disposizione. Anche le grandi aziende possono essere investimenti sbagliati se acquisti i loro titoli a un prezzo troppo alto e avere una comprensione delle seguenti metriche di performance e valutazione ti metterà in una posizione migliore per selezionare titoli IA con un forte potenziale di rendimento.
Crescita degli utili
Quando acquisti azioni in una società , stai acquistando una quota delle attività e delle attività di quella società . Ciò significa che l’entità del profitto generato da un’azienda tenderà ad essere uno dei fattori più importanti nel determinare la performance del tuo investimento. La crescita degli utili è un confronto dell’importo degli utili generato in due periodi di rendicontazione ed è calcolato prendendo l’importo che gli utili sono aumentati da un periodo all’altro e quindi dividendo quel valore per gli utili dal punto di partenza del confronto.
A volte gli investimenti in grandi progetti come l’IA significheranno che la crescita degli utili di un’azienda rallenta o addirittura scivola in negativo, ma generalmente vorrai vedere che gli utili di un titolo sono su una traiettoria ascendente. Più rapidamente un’azienda aumenta i suoi guadagni, più velocemente avrà generato un profitto sufficiente per eguagliare e superare il prezzo al quale hai acquistato le azioni e i progetti di successo dell’IA dovrebbero alla fine trasformarsi in un catalizzatore sostanziale di crescita degli utili.
Crescita delle vendite
La crescita delle vendite viene calcolata selezionando due periodi di tempo equivalenti, determinando quante vendite sono aumentate tra i periodi e quindi dividendo l’importo dell’aumento per il valore delle vendite nel punto iniziale del confronto. Ad esempio, se una società ha registrato $ 1 miliardo di entrate nel 2018 e $ 1,5 miliardi nel 2019, sottrarresti $ 1 miliardo da $ 1,5 miliardi per ottenere una cifra in aumento di $ 500 milioni. Divideresti quindi la cifra di $ 500 milioni per $ 1 miliardo per ottenere 0,5 – o un tasso di crescita del 50%.
Le aziende non sveleranno sempre cifre di vendita specifiche per i loro progetti di intelligenza artificiale. In molti casi, i frutti delle iniziative di IA saranno incorporati in più segmenti di business dell’azienda. Tuttavia, è una buona idea tenere traccia dello slancio delle vendite quando si effettuano investimenti nello spazio IA.
Se un’azienda presenta cifre specifiche per un segmento aziendale focalizzato sull’intelligenza artificiale, è qualcosa a cui vale la pena prestare attenzione mentre valuta anche le tendenze generali delle vendite dell’azienda. Se i dati di vendita specifici dell’IA non vengono divulgati, la valutazione della dinamica generale delle entrate dovrebbe comunque fornire un valido indicatore della domanda di prodotti dell’azienda
Rapporto prezzo / utili o (P / E)Â
Il rapporto P/E  è uno degli strumenti più utili e ampiamente utilizzati per l’analisi delle valutazioni dei titoli. Viene calcolato prendendo il prezzo delle azioni di una società e dividendolo per i suoi guadagni in un periodo di dodici mesi. Il valore P / E può essere considerato come una rappresentazione di quanti anni di utili a quel livello sarebbero necessari per generare profitti che si sono aggiunti al prezzo delle azioni al momento dell’acquisto del titolo.
Gli investitori possono confrontare il rapporto P / E di un titolo con altre società dello stesso settore, il valore medio di P / E di tale settore o con il mercato più ampio. Un valore P / E inferiore può indicare che un titolo è sottovalutato, ma dovresti anche valutare la velocità con cui i guadagni di un titolo stanno aumentando perché ciò determina anche la rapidità con cui il titolo corrisponderà e supererà il prezzo al quale hai acquistato le azioni.
Rapporto prezzo-utili-crescita (PEG)
Le società che stanno crescendo più rapidamente tenderanno ad avere rapporti P / E più elevati perché gli investitori sono disposti a pagare di più per un titolo se hanno l’aspettativa che i profitti che sta generando continueranno ad aumentare a un ritmo rapido. Il rapporto PEG misura la relazione tra il multiplo del rapporto prezzo / utili di un’azienda e il suo tasso di crescita degli utili, ed è calcolato dividendo il rapporto P / E per il tasso percentuale con cui gli utili sono aumentati (o si prevede che aumentino) su un dodici -mese periodo.
Un rapporto PEG inferiore a uno può indicare che un titolo è sottovalutato dal mercato perché suggerisce che il tasso di crescita degli utili non si riflette pienamente nel prezzo delle azioni della società . Tuttavia, gli investitori devono anche tenere presente che gli utili possono essere irregolari e che gli investimenti in iniziative come l’IA possono significare che le aziende vedono una riduzione degli utili a breve termine al fine di creare il potenziale per maggiori profitti a lungo termine.
Rapporto prezzo / vendite (P / S)
Alcuni titoli di intelligenza artificiale non saranno regolarmente redditizi o potrebbero registrare profitti così piccoli da rendere il rapporto P / E relativamente inaffidabile come strumento di valutazione. In questi casi, può essere utile misurare la valutazione di un’azienda in relazione alla quantità di entrate che sta generando.
Il rapporto P / S viene calcolato dividendo il prezzo delle azioni di una società per le sue vendite per azione per un periodo annuale. Il rapporto P / S può anche essere calcolato dividendo la capitalizzazione di mercato dell’azienda per le sue vendite totali su un periodo annuale.
Le aziende che guidano la carica all’ IA
Come suggerisce PricewaterhouseCoopers per 15,7 trilioni di dollari in valore economico globale, generato dagli effetti dell’intelligenza artificiale nel 2030, non vi è carenza di aziende che trarranno vantaggio dal progresso della tecnologia IA. Come con Internet, gli effetti di vasta portata dell’intelligenza artificiale significano che quasi tutti i settori sotto il sole saranno interessati in qualche modo. Tuttavia, i grandi vincitori potrebbero essere un gruppo abbastanza concentrato.
Lo sviluppo della tecnologia IA richiede capitale e risorse, e l’evoluzione del sistema avanzato di deep learning dipende dall’accesso a enormi quantità di nuovi dati. Di conseguenza, le aziende all’avanguardia di questa rivoluzionaria spinta tecnologica tendono ad essere giganti tecnologici con capitali ingenti e posizioni commerciali preesistenti che hanno aiutato a trampolino di lancio per le loro iniziative di intelligenza artificiale.
Le più importanti Azioni legate all’Intelligenza Artificiale (AI) su cui investire
( con grafici interattivi dei prezzi e quotazioni aggiornate giornalmente) :
1. Azioni Alphabet
2. Amazon
3. Microsoft
4. NVIDIA
5. META – Facebook
6. IBM
7. Baidu
8. Alibaba
9. Lemonade
Lemonade ( LMND ) utilizza l’intelligenza artificiale per il settore assicurativo. Ha intessuto la tecnologia in ogni aspetto della sua attività , dal modo in cui fissa i prezzi ai premi al modo in cui interagisce con i clienti. L’anno scorso, l’azienda ha lanciato il suo modello Lifetime Value 6 (LTV6), la sua intelligenza artificiale più avanzata fino ad oggi.
LTV6 prevede il lifetime value di un cliente calcolando le probabilità che presentino un reclamo, acquistino più prodotti o addirittura cambino assicuratore. L’aggiunta di tali metriche nel mix tradizionale (come dove vive un cliente e parcheggia la propria auto) può comportare un premio più accurato, che è vantaggioso per Lemonade e per il cliente.
Ma LTV6 fa un ulteriore passo avanti. Analizza inoltre l’attività di Lemonade per identificare le aree geografiche o le categorie di prodotti con prestazioni insufficienti o superiori, in modo che l’azienda possa apportare rapidamente modifiche per massimizzare i ricavi.
Poi c’è l’esperienza unica del cliente di Lemonade. Il suo chatbot online, Maya, può scrivere un preventivo assicurativo in meno di 90 secondi e pagare i sinistri in meno di tre minuti, il tutto senza intervento umano. Di conseguenza, i consumatori si stanno riversando su Lemonade, principalmente dai suoi maggiori concorrenti. Aveva 1,8 milioni di clienti alla fine del 2022, rispetto a 1 milione solo due anni fa.
La società aveva anche $ 625 milioni di premi in vigore alla fine del 2022 nelle sue cinque principali categorie assicurative: proprietari di case, affittuari, vita, animali domestici e auto. Considerando che il mercato delle assicurazioni auto negli Stati Uniti potrebbe valere 330 miliardi di dollari solo nel 2023, Lemonade ha appena scalfito la superficie della sua opportunità . Tuttavia , sta ancora investendo nella crescita a scapito della redditività , che può essere una strategia rischiosa in questo difficile contesto economico. È uno dei motivi principali per cui le azioni di Lemonade sono attualmente in calo del 92% rispetto al massimo storico, quindi gli investitori devono tenerlo a mente.
10. Splunk
L’apprendimento automatico è un sottocampo dell’intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale è comunemente descritta come un software addestrato a pensare o comportarsi come fanno gli esseri umani, mentre l’apprendimento automatico si riferisce a modelli creati per scopi specifici. Splunk ( SPLK ) è uno specialista in quell’area precisa, fornendo tutti gli strumenti di cui i suoi clienti aziendali hanno bisogno per beneficiare della tecnologia.
La piattaforma di Splunk è progettata per acquisire montagne di dati, analizzarli e fornire informazioni fruibili, il tutto in un ambiente live. Man mano che sempre più organizzazioni spostano le proprie operazioni nel cloud , generano più dati che mai e non sempre hanno l’esperienza per trarne valore. Ecco perché 90 delle aziende Fortune 100 sono nell’elenco dei clienti di Splunk.
Forse non c’è un caso d’uso migliore del team McLaren di Formula 1 . Utilizza Splunk per assorbire e apprendere da 1,5 terabyte di dati per gara per apportare modifiche in tempo reale all’auto per sbloccare le massime prestazioni.
Alla conclusione dell’anno fiscale 2023 (terminato il 31 gennaio), Splunk aveva 790 clienti che spendevano almeno $ 1 milione all’anno. Ciò è aumentato del 17% rispetto alla fine dell’anno fiscale 2022 e sottolinea quanto l’apprendimento automatico sia diventato fondamentale per le organizzazioni grandi e complesse.
Splunk ha ora 3,67 miliardi di dollari di entrate ricorrenti annuali (ARR). La metà di questo proviene dalle sue offerte di prodotti basati su cloud , che rendono le sue piattaforme più accessibili e si adattano in modo più efficace alle esigenze delle moderne reti aziendali. Il segmento cloud del suo ARR sta crescendo a un tasso annuo composto del 64%, quasi il triplo del ritmo della sua porzione non cloud.
La società è anche all’apice della redditività , quindi con le sue azioni in calo del 59% rispetto al suo massimo storico, ora potrebbe essere un ottimo momento per acquistare.
11. Upstart
Upstart ( UPST ) potrebbe essere il gioco più rischioso di questo gruppo. L’azienda ha sperimentato di recente alcune turbolenze a causa del difficile contesto economico, che ha sbattuto la porta alla sua crescita in precedenza impetuosa.
Upstart sta tentando di rivoluzionare il modo in cui le banche valutano i potenziali mutuatari utilizzando l’ intelligenza artificiale per analizzare 1.600 punti dati per determinare l’affidabilità creditizia. Si considera un passo avanti rispetto al tradizionale sistema di valutazione del credito FICO di Fair Isaac , che pesa solo una manciata di metriche.
L’altra differenza fondamentale è che l’algoritmo di intelligenza artificiale di Upstart può prendere una decisione di prestito istantanea e completamente automatizzata circa l’82% delle volte: semplicemente non è possibile che un processo di valutazione manuale guidato dall’uomo all’interno di una banca possa funzionare così rapidamente, quindi Upstart potrebbe salvare le istituzioni un notevole quantità di tempo e denaro nel lungo periodo. È un buon esempio degli aumenti di produttività a cui fa riferimento Ark Invest grazie all’intelligenza artificiale.
Ma da quando la Federal Reserve americana ha intrapreso la campagna più aggressiva della sua storia per aumentare i tassi di interesse , gli investitori hanno espresso preoccupazione per le prestazioni dell’algoritmo di Upstart. Fino a questo punto, ha firmato prestiti in un clima economico favorevole e non è stato messo alla prova in una recessione, per esempio. Nonostante queste preoccupazioni, il numero di banche e concessionari di auto che utilizzano Upstart per originare prestiti ha continuato a salire a nuovi massimi.
Upstart rimane fiducioso che il suo algoritmo funzioni come previsto, ma combinato con un sostanziale calo della domanda di prestiti da parte dei consumatori (grazie all’aumento dei tassi), la società ha registrato un rallentamento della crescita dei ricavi. In effetti, i suoi $ 842 milioni di entrate nel 2022 sono stati in realtà un calo dell’1% rispetto al 2021, dopo essere cresciuti di un enorme 264% nell’anno precedente.
Le azioni di Upstart sono scese del 96% rispetto al massimo storico e la società ha un valore di appena $ 1 miliardo al momento della stesura di questo documento. Ciò pone il titolo a un rapporto prezzo/vendita di appena 1,2, che è il livello più basso da quando la società è diventata pubblica nel 2020. Questa è certamente una valutazione minima, ma l’acquisto ora non è privo di rischi. Se riesce a superare questo periodo difficile, tuttavia, potrebbe offrire guadagni mostruosi per gli investitori.
Partecipazioni Tencent
Con una posizione di leadership nello spazio dei social media in Cina e competenze nell’intrattenimento interattivo che avrebbe potuto sottovalutare le applicazioni crossover per l’apprendimento automatico, Tencent Holdings  ( OTC: TCEHY ) ha il potenziale per essere un grande vincitore nell’intelligenza artificiale. La piattaforma di messaggistica WeChat dell’azienda conta circa un miliardo di utenti attivi mensili e rappresenta la piattaforma di social media più utilizzata in Cina. Mentre la messaggistica è la caratteristica principale di WeChat, l’app si è evoluta per diventare un servizio all-in-one per socializzare, tenere il passo con le notizie, fare acquisti online e accedere ai portali di gioco online.
Tencent Holdings è anche il più grande editore di videogiochi al mondo grazie a franchising estremamente popolari come League of Legends , Honor of Kings e Fortnite . Ciò potrebbe non sembrare immediatamente rilevante, ma i giochi possono generare grandi quantità di dati preziosi e le aziende del settore dei software di gioco hanno esperienza con i sistemi di intelligenza artificiale che possono essere tradotti in altre applicazioni.
Tencent sta anche spingendo per diventare un attore più grande nei servizi cloud e sta implementando le funzionalità AI per supportare quella parte in rapida crescita della sua attività  . Quindi, attraverso le sue varie offerte di prodotti, l’azienda ha aziende che dovrebbero fornire dati preziosi ai suoi progetti di intelligenza artificiale, e il colosso multimediale cinese ne trarrà beneficio poiché utilizza l’apprendimento automatico per rafforzare la sua pubblicità sui social media, i servizi cloud e altre iniziative.
La rivoluzione dell’IA è appena iniziata
Man mano che la tecnologia di intelligenza artificiale continua ad evolversi, il numero di casi d’uso e l’impatto tra i settori aumenteranno soltanto. L’esatta progressione del mercato dell’intelligenza artificiale è difficile da prevedere perché è un territorio inesplorato e coinvolge un numero enorme di variabili, ma la tecnologia sta già creando valore e sta aprendo la strada a nuove innovazioni ed è ancora in uno stato nascente rispetto al suo potenziale .
Per coloro che desiderano investire in aziende tecnologiche, la continua evoluzione e implementazione di algoritmi di apprendimento automatico presenta un potenziale catalizzatore di crescita potenzialmente enorme e ha buone probabilità di essere la tendenza tecnologica più importante di questo secolo.
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