Investimenti nell'AI? Non c'è posto per i prodotti passivi

I fornitori di indici hanno iniziato a offrire soluzioni passive a costi estremamente bassi, partendo dal presupposto che gli investitori possano assicurarsi un’esposizione a tutto il potenziale positivo dell’AI, senza incorrere nei costi della gestione attiva.

This is very much “theme washing” as we address in our paper ‘Thematic Investing: A Practitioners Guide’ and we remain concerned that investors are being sold a marketing story rather than the exposure to AI they expect due to primitive methodologies being applied to a highly complex market.

La modalità operativa delle strategie passive

Prima di illustrare le ragioni per cui le strategie passive mal si conciliano con l’AI, è opportuno fare un passo indietro e analizzare come funziona un’esposizione a un indice.

Per creare un indice si utilizza una formula matematica volta a strutturare un’allocazione tra i titoli presenti in un determinato segmento di mercato. Tali segmenti possono abbracciare un’ampia gamma di aree, come il paese, la regione, il settore, il tema e lo stile, per citarne alcune.

Ci sono due considerazioni da annotare:

1. Le regole/formule relative all'indice sono stabilite prima del suo lancio e non subiscono variazioni
2. I criteri per la determinazione del segmento di mercato (ovvero, che cosa rientra in esso oppure no) sono anch’essi fissati prima del lancio dell’indice e non variano

Se da un lato, le società incluse nell’indice cambieranno nel tempo, dall’altro, i criteri di selezione rimarranno invariati.

Questa impostazione è funzionale nei mercati ampi e consolidati, in cui i cambiamenti strutturali sono graduali (ad es. per acquisire esposizione all’indice S&P 500, o all’MSCI ACWI). Non funziona però nei mercati in rapida evoluzione, dove il settore o il comparto produttivo possono assumere un aspetto molto differente nei prossimi 12 mesi, per non parlare dei prossimi 5-10 anni.

Ed è proprio su questo aspetto che i prodotti basati su indici AI mostrano tutti i loro limiti.

Gli ETF sull’AI alla prova del nove

Per giungere a questa conclusione, come team ci siamo immedesimati nei nostri investitori e abbiamo iniziato ad analizzare in dettaglio il mercato per considerare le soluzioni disponibili. Operando dalla nostra sede in Europa, abbiamo individuato tre Exchange Traded Fund (ETF) che offrono esposizione a indici AI.

Già in questo passaggio è insita la prima sfida:

1° Problema: non esiste una definizione univoca dell'AI

Sin da subito, un dato è apparso particolarmente lampante; al loro interno, i fornitori di indici avevano una visione discordante di ciò che dovrebbe essere incluso in un indice sull’intelligenza artificiale, fondendo così la narrazione dell’AI con un'allocazione tecnologica ad ampio raggio. Ad esempio, l’AI è stata amalgamata con i Big Data (che racchiudono varie applicazioni), la robotica, la tecnologia autonoma e, in un caso, anche con l’universo Tech nel suo complesso.

Ciò non significa che tali fusioni siano investimenti inopportuni, ma esse non sono indici AI.

Assai sbalorditivo è il modo in cui differiscono le performance dei tre ETF sull'AI (figura 1) in un lasso temporale ragionevolmente breve, in questo caso tre anni. In tale periodo, la differenza cumulativa tra la migliore e la peggiore performance degli ETF sull’AI risulta pari al 25%!

Come si spiega questa divergenza? I tre prodotti sono stati commercializzati come ETF passivi sull'AI, anche se differiscono in termini di composizione.

Inoltre, i driver delle componenti (in questo caso value vs growth e large vs small cap) variano in modo molto diverso tra gli ETF; sono generalmente orientati al versante growth, anche se in alcuni casi è favorito il value, mentre la capitalizzazione di mercato varia in maniera rilevante.

Questo dato è importante perché, nell’immaginario degli investitori, le soluzioni passive garantiscono un’esposizione a un mercato ampio. Al contempo, rileviamo che le performance e i driver delle componenti apportati da ciascun ETF producono risultati completamente diversi.

A titolo di raffronto, con un ETF sull'S&P 500 si sa esattamente l'esposizione fornita, a prescindere dal fornitore di ETF utilizzato. Ciò risulta evidente se si considerano i primi cinque fornitori di ETF per asset in gestione e si confrontano le performance con l'indice S&P 500 (figura 2).

2° Problema: una linearità discutibile

Oltre alla complessa definizione dell’universo AI, una delle cause principali della divergenza osservata nelle performance deriva dalla mancanza di linearità delle società inglobate in un dato indice. Nella sua forma più autentica, l’AI è un mercato piuttosto ristretto e ci sono pochissime società che generano la stragrande maggioranza dei loro ricavi grazie all'AI.

Perciò, gli indici AI non hanno criteri ferrei per stabilire i tratti imprescindibili di una società AI; in tal modo, si garantisce la presenza di un numero sufficiente di titoli.

Tornando ai tre sopracitati ETF sull'AI, e analizzando le loro 10 maggiori partecipazioni, spiccano in evidenza alcuni conglomerati globali come Bank of America, Amazon, Samsung e Apple. Sono società che utilizzano l'intelligenza artificiale, ma sarebbe difficile sostenere la tesi secondo cui sono dei player egemoni nell’universo AI.

3° Problema: mettere dei rigidi paletti a un mercato dinamico

Il mercato dell'intelligenza artificiale è in continua evoluzione e probabilmente svolgerà un ruolo importante nel rimodellare l'economia globale. In base alle attese degli analisti, la crescita dell’AI sorpasserà la soglia dei 1.800 miliardi di dollari entro la fine del decennio, secondo il data provider Statista.

In un mercato in continua evoluzione, nessun insieme di regole può descrivere efficacemente l’aspetto futuro dell'AI. Pertanto, sebbene sia un settore entusiasmante in cui investire, la comprensione di ciò che può fare è ancora allo stadio iniziale.

Non ci sono però dubbi su un punto chiave; non possiamo fare affidamento su un semplice insieme di regole ed esposizioni ad ampio raggio per investire in una realtà verticale così dinamica.