Aziende ai che risolvono problemi reali

La corsa globale all’intelligenza artificiale sta spingendo molte imprese a presentarsi come “AI company”, ma la creazione di valore non è garantita. Secondo Ling Ge, chief investment and strategy officer di Tencent, la differenza emerge dalla capacità di affrontare problemi importanti e con una prospettiva di lungo periodo. La visione viene illustrata durante lo speciale dedicato a Fii Priority Europe a Roma, con un focus sulle modalità con cui l’AI possa diventare un motore reale di progresso.

ai applicata alla scienza: la prossima grande opportunità

Nel contesto attuale, la costruzione di prodotti basati su un grande modello linguistico risulta sempre più accessibile. Per Ge, però, il vantaggio competitivo non nasce dalla sola adozione di modelli generativi: deriva piuttosto da una combinazione più profonda di elementi. Tra questi, dati proprietari, competenza verticale dei fondatori, solidità tecnica e capacità di integrarsi nei flussi di lavoro reali degli utenti.

Questo insieme di fattori viene indicato come base del “moat” tecnologico, ossia una forma di protezione competitiva che aiuta a mantenere una posizione solida nel tempo.

oltre l’ondata delle applicazioni generative

Ge colloca la prossima evoluzione oltre l’attuale fase dominata da applicazioni generative. Se Internet ha modificato il modo di accedere alle informazioni e il mobile ha trasformato l’accesso ai servizi, l’AI viene vista come il passaggio capace di accelerare scoperta scientifica e conoscenza. La prospettiva riguarda l’uso dell’intelligenza artificiale come acceleratore della ricerca, non soltanto come strumento di produttività immediata.

scientificità e investimenti: dal quantum computing alla fusione nucleare

Il tema è presentato come particolarmente vicino al percorso accademico di Ge, che include un dottorato a Oxford in quantum computing. In questa cornice, l’AI applicata alla scienza viene descritta come un contributo potenzialmente decisivo per rendere più concrete aree oggi ancora complesse, con riferimenti espliciti a quantum computing e fusione nucleare.

Viene inoltre richiamato un elemento chiave per l’ecosistema europeo: la disponibilità di un patrimonio scientifico ampio, stimato in circa 500 premi Nobel, insieme a una profondità scientifica che resta tra le più significative al mondo.

da scoperte a imprese: servono più componenti

La domanda centrale, secondo l’impostazione riportata, riguarda la trasformazione di queste scoperte in imprese capaci di raggiungere dimensioni molto elevate, fino a mille miliardi. In questa logica, la sola forza scientifica non risulta sufficiente: la crescita richiede un collegamento operativo con capitali, infrastrutture, talento imprenditoriale e capacità di esecuzione.

tencent e il criterio delle “3 p” per valutare gli investimenti

Per selezionare e valutare le opportunità, Tencent adotta un criterio sintetico basato sulle “3 P”: people, problem, perspective. Il primo passaggio riguarda le persone. L’attenzione è rivolta a fondatori ambiziosi in grado di cogliere i trend prima che diventino evidenti, con capacità di apprendere rapidamente, adattarsi, eseguire con velocità e mantenere una visione di lungo periodo.

problem: rilevanza oltre la singola efficienza

La seconda dimensione è il problema. Ge sottolinea che non basta aumentare l’efficienza di consumatori o lavoratori tramite prodotti basati su modelli linguistici. L’investitore deve interrogarsi sulla rilevanza del prodotto tra uno o tre anni, sulla sua reale utilità per gli utenti e sulla capacità di migliorare nel tempo grazie a dati e a una forte integrazione nei processi.

perspective: ecosistema e ruolo operativo

La terza dimensione riguarda la prospettiva dell’ecosistema. Tencent viene descritta come un attore impegnato nell’AI da oltre dieci anni, osservando le società non solo come investitore, ma anche come operatore. In quest’ottica viene citata l’esperienza di WeChat, con 1,4 miliardi di utenti e milioni di mini-programmi, come osservatorio su come i prodotti possano apprendere dai dati, diventare più intelligenti e costruire vantaggi competitivi duraturi.

figure e contesto citati

• Ling Ge
• Tencent
• WeChat
• Fii Priority Europe