- L’IA può avere un impatto significativo sulle impronte ambientali, sulla coesione sociale e sul progresso tecnologico
- Sebbene l’IA presenti numerose sfide ambientali, offre anche benefici potenzialmente trasformativi in termini di efficienza, innovazione e implementazione di soluzioni sostenibili
- Gli investitori devono analizzare attentamente le implicazioni dell’IA in materia di sostenibilità, integrando tali considerazioni nella valutazione dei rischi e delle opportunità del portafoglio e nelle attività di engagement
A cura di Alex Bernhardt, Global Head of Sustainability Research, e Ulrik Fuggman, Co-Head of the Environmental Strategies Group
Gli investitori possono contribuire a determinare se l’intelligenza artificiale avrà ripercussioni nel complesso positive sulle società e sull’ambiente. Il modo in cui allocano il capitale e interagiscono con le società e i decisori politici può svolgere un ruolo fondamentale nell’impatto finale della nuova tecnologia.
Il dibattito sulle credenziali di sostenibilità dell’IA vede gli ottimisti sottolineare gli incrementi di produttività, le scoperte scientifiche e una migliore allocazione delle risorse. Al contrario, gli scettici mettono in evidenza i rischi ambientali derivanti dal maggiore consumo energetico, dall’erosione della coesione sociale, dalle ricadute sul mondo del lavoro e dalla concentrazione del potere.
Per gli investitori interessati alla sostenibilità, questo dibattito chiarisce come l’IA sia una forza sistemica, un fenomeno trasversale in grado di generare nuovi rischi per la sostenibilità stessa, far emergere nuove opportunità e determinare una rivalutazione degli attivi in tutti i settori dell’economia.
Per gli investitori con orizzonti di lungo periodo, la questione non è se l’IA avrà un ruolo rilevante, ma piuttosto in che modo le sue implicazioni in materia di sostenibilità interagiranno con il rischio, il rendimento e l’impatto concreto del portafoglio.
Rischi di sostenibilità riconducibili all’IA
Impatto sul sistema energetico e sulle emissioni di carbonio
Il rischio di sostenibilità più immediato associato all’IA è la sua impronta di carbonio in rapida crescita. La gestione di modelli su larga scala e dei relativi data center comporta già un consumo considerevole di energia elettrica e la domanda è in crescita: negli Stati Uniti si prevede che entro il 2028 il consumo di energia elettrica raddoppierà o triplicherà rispetto ai livelli del 2024 (Dipartimento dell’energia degli Stati Uniti).
Sebbene gli hyperscaler ricorrano sempre più spesso all’energia rinnovabile, il fabbisogno marginale dei carichi di lavoro legati all’IA viene spesso soddisfatto dalla produzione di energia da fonti fossili, soprattutto nelle regioni con reti elettriche limitate.
Per gli investitori interessati alla sostenibilità, ciò crea diversi livelli di rischio:
- Rischio di transizione per le utility e i mercati energetici che non riescono a procedere alla decarbonizzazione con sufficiente rapidità per soddisfare la domanda trainata dall’IA
- Rischio reputazionale e normativo per le aziende tecnologiche le cui emissioni aumentano più velocemente della propria capacità di attuare strategie di mitigazione
- Rischio sistemico qualora la domanda di energia elettrica generata dall’IA determinasse un aumento delle emissioni non compensato dai miglioramenti in termini di efficienza carbonica.
Tra i settori più esposti a questi rischi figurano le utility e le aziende tecnologiche che producono le infrastrutture di dati per l’IA.
Stress idrico ed esternalità ambientali locali
I data center richiedono grandi volumi di acqua per il raffreddamento, spesso in regioni già sottoposte a stress idrico. Con l’espansione delle infrastrutture per l’IA in aree aride o soggette a siccità, la competizione per l’acqua tra aziende tecnologiche, settore agricolo e comunità diventa un potenziale punto critico e solleva diverse questioni, tra cui:
- Rischio fisico derivante dalla scarsità d’acqua che compromette il funzionamento dei data center
- Rischio di siccità nei casi in cui il consumo idrico dei data center contribuisca a carenze di acqua e gli operatori perdano la loro “licenza sociale”
- Rischio normativo legato all’introduzione, da parte dei comuni, di restrizioni sull’uso dell’acqua o di riforme tariffarie.
Chi investe in operatori di data center, fornitori di servizi cloud e infrastrutture di supporto deve ora valutare l’esposizione al rischio idrico con la stessa attenzione che in passato è stata riservata ai settori minerario o agricolo. Per maggiori informazioni, è possibile consultare il nostro articolo: “Water: The hidden constraint shaping the digital economy” (Acqua: il vincolo nascosto che plasma l’economia digitale).
Coesione sociale e sconvolgimenti nel mondo del lavoro
I rischi sociali dell’IA sono meno circoscritti, ma potenzialmente più destabilizzanti. L’automazione delle attività cognitive e creative minaccia i posti di lavoro dei colletti bianchi in modi diversi dalle precedenti transizioni industriali.
Se i guadagni in termini di produttività andassero a beneficio principalmente dei possessori di capitale e della manodopera altamente qualificata, l’IA potrebbe aggravare le disuguaglianze e minare la coesione sociale.
Dal punto di vista degli investimenti, ciò è importante perché:
- Le società caratterizzate da un calo della fiducia e da crescenti disuguaglianze tendono a presentare una maggiore instabilità politica e un rischio politico più elevato
- Le aziende che adottano l’IA in modo massiccio potrebbero andare incontro a critiche da parte di lavoratori, consumatori o autorità di regolamentazione
- Interi settori, come l’assistenza clienti, le funzioni di back-office e alcuni servizi professionali, potrebbero dover affrontare contemporaneamente una contrazione dei margini e una ridistribuzione della manodopera.
Questi rischi sono particolarmente rilevanti per le aziende che operano a contatto con i consumatori, i servizi finanziari e i media.
Opportunità di sostenibilità rese possibili dall’IA
Sebbene i rischi siano reali, concentrarsi esclusivamente sull’impatto negativo dell’IA significa trascurare il suo potenziale trasformativo nel favorire risultati in materia di sostenibilità.
Incrementi di efficienza
L’IA può migliorare sostanzialmente l’efficienza nei sistemi energetici, idrici e dei materiali. Le reti intelligenti, la manutenzione predittiva, la previsione della domanda e l’ottimizzazione dei processi riducono gli sprechi e l’intensità delle emissioni.
In ambito industriale, l’ottimizzazione basata sull’IA può ridurre contemporaneamente il consumo energetico e i costi di produzione, rafforzando sia la sostenibilità che la competitività.
Tra i settori in una posizione favorevole per trarre vantaggio dall’IA figurano:
- Utility e operatori di reti che adottano l’IA per gestire le fonti rinnovabili distribuite
- Aziende di automazione industriale in grado di favorire l’efficienza nell’industria pesante
- Società di logistica e trasporto che ricorrono all’IA per ottimizzare i percorsi e l’utilizzo della flotta.
Questi guadagni sono spesso graduali, ma si accumulano nel tempo, e sono pertanto estremamente interessanti da una prospettiva di creazione di valore a lungo termine.
Sviluppo e diffusione accelerati delle tecnologie
Una delle opportunità più significative offerte dall’IA in materia di sostenibilità è l’accelerazione del processo di scoperta. L’apprendimento automatico trova già applicazione nella scienza dei materiali, nella chimica delle batterie, nella cattura del carbonio e nello sviluppo di farmaci.
Riducendo i tempi e i costi necessari per individuare tecnologie valide, l’IA è in grado di accorciare i cicli di innovazione che storicamente si protraevano per decenni.
Ciò crea opportunità d’investimento in:
- Sviluppatori di tecnologie per l’energia pulita, in particolare nei settori dello stoccaggio, dell’elettronica di potenza e dei materiali avanzati
- Piattaforme per soluzioni climatiche che combinano l’IA con l’implementazione hardware
- Aziende del settore farmaceutico e della “life science” (scienza della vita) impegnate ad affrontare le sfide relative alla salute pubblica e alla resilienza.
Le principali aziende tecnologiche si trovano ad un crocevia tra potenzialità dell’IA e applicazioni legate alla sostenibilità, sebbene il rischio di esecuzione resti significativo.
Scalabilità più rapida delle soluzioni
L’IA consente di scalare più rapidamente soluzioni comprovate. Una volta sviluppato un modello di ottimizzazione o un miglioramento della progettazione, è possibile replicarlo su scala globale a un costo marginale pressoché nullo. Questa caratteristica è particolarmente importante nel campo della sostenibilità, dove spesso la velocità di diffusione conta più dell’invenzione stessa.
Per gli investitori, ciò favorisce i modelli di business con:
- Costi elevati di ricerca e sviluppo, ma bassi costi marginali di implementazione
- Caratteristiche della piattaforma che consentono l’adozione dell’ecosistema
- Forte allineamento tra l’implementazione dell’IA e gli obiettivi normativi o politici
I fornitori di software per le energie rinnovabili, le piattaforme per l’efficienza energetica degli edifici e le aziende di analisi dei rischi climatici ne sono un esempio lampante.
Come conciliare IA e sostenibilità
Per gli investitori interessati alla sostenibilità, l’IA va intesa soprattutto come un moltiplicatore di efficacia. Può amplificare le tendenze già in atto in materia di decarbonizzazione o di pressione sulle risorse, di inclusione o di disuguaglianza, a seconda di come viene implementata e gestita.
La tecnologia in sé non è né intrinsecamente sostenibile né insostenibile; il suo impatto effettivo emerge dall’interazione tra mercati, politiche e allocazione del capitale.
Riteniamo che l’implicazione per gli investitori sia chiara. L’IA dovrebbe essere considerata non solo come un tema di crescita, ma anche come una variabile della transizione verso la sostenibilità. La costruzione del portafoglio, le priorità di engagement e i quadri per la valutazione del rischio dovrebbero evolvere di conseguenza.
Chi saprà integrare in modo coerente i rischi e le opportunità legati alla sostenibilità dell’IA sarà in una posizione migliore per affrontare la prossima fase della creazione di valore a lungo termine.
