Come evitare l'AI? Questo è il grande dilemma per i fondi pensione e i fondi sovrani.

L’ondata dell’intelligenza artificiale sta smantellando la logica di diversificazione degli investimenti che guida gli investitori istituzionali. Dalle azioni, private equity alle obbligazioni societarie e alle infrastrutture, il rischio legato all’AI sta penetrando quasi tutte le classi di attivi, gettando fondi pensione e fondi sovrani, che gestiscono centinaia di miliardi di dollari, in una crisi senza precedenti.

Secondo quanto riportato da Bloomberg lunedì, il Chief Investment Officer del New York City Retirement Systems (NYCRS), Monte Tarbox, ha recentemente rifiutato una proposta di raccolta per un fondo di private equity, proprio a causa dell’eccessiva esposizione all’AI del prodotto. "Quando arriverà quel momento, non vogliamo essere quelli lasciati indietro, che vengano interrogati ‘perché avete detto sì a tutto?’", ha affermato. Questa decisione riflette la condizione condivisa dalla quasi totalità degli investitori istituzionali principali di Wall Street.

Lisa Shalett, Chief Investment Officer di Morgan Stanley Wealth Management, ha avvertito che l’AI sta aggravando le sfide già esistenti della diversificazione per gli asset allocator – in un contesto di inflazione persistentemente alta, la classica allocazione 60/40 tra azioni e obbligazioni ha spesso fallito, e la profonda penetrazione dell’AI peggiora ulteriormente la correlazione positiva tra azioni e credito.

Goldman Sachs stima che le aziende legate alle infrastrutture AI (inclusi i produttori di chip e i fornitori di cloud computing su larga scala) rappresentino circa il 40% della capitalizzazione totale dell’S&P 500; secondo Apollo Global Management, le emissioni correlate all’AI rappresentano quasi la metà del volume complessivo delle obbligazioni di grado d’investimento quest’anno e l’87% dei fondi di venture capital.

Il rischio AI è ovunque, la diversificazione diventa un’illusione

La penetrazione dell’AI nei mercati è multidimensionale. Nei mercati pubblici, solo le azioni di tre produttori di chip pesano per oltre un quarto dell’indice di riferimento dei mercati emergenti. Nei mercati privati, il private equity quasi si identifica ormai con le startup AI. Sul mercato obbligazionario, i principali emittenti sono tutti giganti del cloud computing. Nell’infrastruttura, quasi ogni progetto significativo riguarda i data center. Perfino i Treasury statunitensi possono entrare nella narrazione “AI-trading”: la domanda extra di elettricità alza le aspettative di inflazione, che influenzano l’andamento dei rendimenti.

Lo stesso gruppo di aziende si estende su più classi di attivi, concentrando ulteriormente il rischio. Prendiamo Alphabet, la cui capitalizzazione azionaria raggiunge i 4 trilioni di dollari e il debito in essere è di 130 miliardi; la sua infrastruttura collega oltre 30 data center globali. Nel frattempo, molte aziende hanno accordi di “finanziamento a ciclo”, detengono partecipazioni incrociate: questo intreccia fortemente le esposizioni di rischio.

Thomas Salopek, Head of Cross-Asset Systematic Strategy di JPMorgan, ha costruito quattro modelli di allocazione rappresentativi per investitori istituzionali: negli ultimi anni, tutti questi portafogli hanno mostrato una netta correlazione positiva ai fattori di rischio AI. In una survey condotta da Invesco su 90 fondi sovrani, oltre la metà degli intervistati ha segnalato la concentrazione di mercato come rischio principale degli investimenti AI.

Quantificare l’esposizione AI: ogni istituzione trova la propria strada

Di fronte a questa sfida, gli investitori istituzionali stanno esplorando diversi approcci, ma la prima difficoltà è definire e misurare l’esposizione AI. A differenza delle categorie convenzionali (asset class, settori, aree geografiche), non esiste ancora uno standard per l’esposizione AI: può trattarsi sia di un produttore puro di chip, sia di una normale azienda che adotta semplicemente la tecnologia AI.

La Los Angeles County Employees Retirement Association (LACERA) ha discusso a maggio di quest’anno la questione dell’esposizione AI nei mercati privati durante una riunione del consiglio. Il Chief Investment Officer Jonathan Grabel ha poi guidato una revisione approfondita, combinando analisi bottom-up interna con il metodo top-down di MSCI, stimando che tra l’8% e il 19% del portafoglio del fondo pensione sia legato all’AI. "Non vogliamo che la ricerca della perfezione ostacoli l’intuizione," ha dichiarato.

Elo Mutual Pension Insurance Co. (Finlandia), che gestisce 36 miliardi di euro, utilizza strumenti alimentati dall’AI per monitorare la sensibilità delle proprie posizioni pubbliche verso i trend di adozione dell’AI. Il responsabile dell’Asset Allocation e degli Investimenti Alternativi, Kari Vatanen, riconosce che limitare l’esposizione all’AI in nome della diversificazione ha un costo – se la narrativa AI dovesse continuare a trainare i rendimenti di mercato, la scelta penalizzerebbe la performance. L’indice globale tracciato da Bloomberg Intelligence sulle azioni legate all’AI ha evidenziato negli ultimi due anni un ritorno in eccesso annualizzato di 11 punti percentuali.

Secondo Markov Processes International, un’analisi fattoriale su circa 50 grandi fondi pensione ha mostrato che in media l’esposizione AI in eccesso è prossima allo zero, ma alcuni fondi si discostano marcatamente. Il più grande fondo pensione pubblico USA, CalPERS, ha visto crescere costantemente la sua esposizione AI in eccesso negli ultimi anni, principalmente per via degli investimenti in grandi aziende non quotate.

Il “Total Portfolio Approach” diventa la nuova chiave di lettura

La necessità di quantificare il rischio AI sta dando nuova linfa a quella che viene chiamata “Total Portfolio Approach” (TPA). Questo schema supera le barriere delle asset class, parametrando tutti gli investimenti sulla stessa dimensione per ricercare la massima efficacia dell’allocazione complessiva. CalPERS ha recentemente adottato ufficialmente questo approccio.

Aware Super, fondo australiano dal valore di 240 miliardi di AUD, ha concluso a giugno la ristrutturazione interna pluriennale piattaforma investimenti “Project Odin”, integrando anche dati e strumenti di terze parti come BlackRock. Il responsabile della liquidità e dei mercati, Michael Clavin, osserva che la piattaforma si adatta perfettamente al monitoraggio dell’esposizione AI sull’intero fondo. "La vera diversificazione non si limita a geografie o settori, ma si basa sulla comprensione reale delle correlazioni tra asset e temi", afferma.

Marsh Investments and Retirement (ex Mercer, AUM pari a 846 mld USD) ha impiegato sei mesi per sviluppare un sistema di monitoraggio delle esposizioni tematiche, utilizzando AI proxy per analizzare fonti di ricavo e profitto di società pubbliche e private, operativo da febbraio. Il CIO USA Andrew McDougall dice: "La chiave è sapere cosa possiedi già, solo così puoi scegliere dove andare. Gli enti con buoni sistemi oggi sono in grado di valutare gli impatti prima di investire; chi invece è indietro rischia di scoprirlo solo troppo tardi."

Per Tarbox di NYCRS la sfida è tenere il passo con l’evoluzione di una tecnologia di impatto rapido e radicale. Afferma che perfino il portafoglio di investimenti più sofisticato rischia di diventare obsoleto rapidamente, il profilo di rischio AI va costantemente ridisegnato. "Non dobbiamo solo aumentare la risoluzione al microscopio, ma velocizzare la frequenza delle valutazioni", osserva. "Quasi ogni fondo in cui investiamo, inevitabilmente, implica maggior esposizione all’AI."