Contabilità del rischio AI negli investimenti ESG

L’interesse per l’intelligenza artificiale è cresciuto a dismisura, alimentando le aspettative diffuse secondo cui la tecnologia AI potrebbe presto svolgere un ruolo significativo in molti settori. Al parlare dei suoi benefici, tuttavia, si accompagnano le preoccupazioni sul suo impatto ambientale, sociale e di governance (ESG).

L’intelligenza artificiale potrebbe avere un ampio impatto, dall’occupazione e dalla generazione di contenuti, alla sicurezza dei dati e alla privacy, al consumo energetico e persino alla diversità e all’inclusione. Al di là del cambiamento climatico, dell’uguaglianza sociale, della biodiversità e di altre questioni ESG più “tradizionali”, l’emergere dell’intelligenza artificiale generativa nei chatbot come ChatGPT ha suscitato preoccupazioni sulla robotizzazione del lavoro di vasta portata, sullo spostamento della forza lavoro e sul potenziale di sovversione e uso improprio, tra le altre cose. preoccupazioni.

Ciò dovrebbe spingere i gestori patrimoniali a riconsiderare i loro sistemi interni di rating ESG per incorporare potenziali rischi e opportunità legati all’intelligenza artificiale per garantire che i rischi della tecnologia non minino approcci e prodotti di investimento credibili legati alla sostenibilità, sfruttando al contempo le opportunità correlate.

Dal punto di vista sociale, l’intelligenza artificiale può comportare numerosi rischi legati ai fattori ESG. La privacy dei dati, i pregiudizi legati all’intelligenza artificiale e le questioni relative alla sicurezza sono da tempo oggetto di discussione da parte di regolatori, accademici e operatori del settore. Agli organismi governativi e industriali sono state emanate linee guida iniziali, come i principi sull’intelligenza artificiale dell’OCSE/G20. Tuttavia, pochi di questi si concentrano sulla giustizia sociale e sui rischi lavorativi a lungo termine.

Le stime di McKinsey indicano che gli aumenti di produttività derivanti dall’intelligenza artificiale generativa che probabilmente si concretizzeranno quando la tecnologia verrà applicata alle attività dei lavoratori della conoscenza potrebbero ammontare a 6,1-7,9 trilioni di dollari all’anno, modificando l’anatomia del lavoro come lo conosciamo e con conseguenti potenziali spostamenti di posti di lavoro .

In un’intervista a Bloomberg, infatti, l’amministratore delegato di British Telecom ha stimato che il numero dei suoi dipendenti potrebbe diminuire fino al 42% entro il 2030.

Sebbene l’intelligenza artificiale possa significare che le aziende traggano vantaggio da incrementi di efficienza e maggiore redditività, potrebbero dover riqualificare la propria forza lavoro per utilizzare l’intelligenza artificiale, garantendo al tempo stesso una transizione equa e inclusiva nell’adozione della tecnologia. Prima che vengano attuate politiche governative chiare sull’intelligenza artificiale, le aziende sono incoraggiate a condurre una valutazione del rischio del capitale umano, compreso il costo potenziale della riqualificazione o della compensazione dei licenziamenti inevitabili.

La forza lavoro in settori quali i servizi legali e professionali – fiscali e contabili, il commercio e l’intermediazione di titoli – sarà probabilmente tra quelli maggiormente colpiti dall’intelligenza artificiale, così come i servizi di supporto alle imprese come le agenzie di viaggio.

Un’altra sfida per gli investitori sarà quella di determinare l’esposizione o l’uso di un’azienda di testi e immagini falsificati tramite intelligenza artificiale e le potenziali implicazioni finanziarie, soprattutto finché vi è poca regolamentazione.

Dal punto di vista ambientale, l’intelligenza artificiale presenta diversi rischi. Secondo un rapporto della Harvard Business Review, il settore dei data center è attualmente responsabile del 2-3% delle emissioni globali di gas serra. Si prevede che il volume dei dati in tutto il mondo raddoppierà ogni due anni.

L’archiviazione dei dati e il perfezionamento di modelli e algoritmi di intelligenza artificiale attraverso migliaia di ore di formazione richiedono un utilizzo intensivo di dati (e di energia). La crescente concorrenza sull’intelligenza artificiale tra i paesi chiave e i principali attori del mercato si tradurrà probabilmente in significative emissioni di gas serra nei prossimi anni.

Gli investitori dovranno valutare le implicazioni dell’uso dell’intelligenza artificiale per la loro impronta di carbonio, nonché le modalità con cui gli operatori del settore ridurranno le emissioni, ad esempio adottando modelli efficienti e tecniche di formazione o il riciclaggio del calore.

Mentre la rilevanza finanziaria del rischio di transizione legato al clima sta diventando sempre più chiara, l’approccio ESG al rischio legato all’intelligenza artificiale è ancora territorio vergine per molti investitori.

In BNP Paribas Asset Management aggiorniamo periodicamente il nostro quadro di rating ESG per considerare l’evoluzione del contesto ESG globale. Il nostro modello considera già i rischi legati all’intelligenza artificiale, come la protezione della privacy, per i settori più colpiti come l’IT e alcuni istituti finanziari.