Investire in Etf, azioni, fondi e aziende su intelligenza artificiale? Molto rischioso per alcuni esperti, possibile una bolla

di Marcello Tansini pubblicato il 25/07/2025 alle 17:01

L'investimento nell'intelligenza artificiale attira sempre più interesse, ma comporta rischi, tra possibili bolle e volatilità. Uno sguardo a ETF, fondi e azioni, vantaggi, rischi, trend e prospettive globali.

L'intelligenza artificiale (IA) sta rapidamente ridisegnando il panorama economico e industriale globale, innescando una trasformazione sistemica nei processi produttivi, nei servizi e nella sfera sociale. Nata dall’abilità di sistemi informatici di apprendere, analizzare e prendere decisioni in autonomia, l’IA si distingue per la sua capacità di adattamento e potenziamento costante grazie a enormi moli di dati e algoritmi avanzati. La sua evoluzione ha visto una progressione da teorie speculative a tecnologie ormai parte integrante di numerosi comparti.

In ambito finanziario, trova applicazione nella valutazione del rischio e nell’ottimizzazione dei portafogli; nel settore sanitario migliora l’accuratezza diagnostica; nei trasporti, abilita il funzionamento dei veicoli autonomi. La crescita del mercato dell’IA è sostenuta anche dalla domanda di soluzioni che promuovono efficienza, automazione e competitività. Tuttavia, la diffusione di questi strumenti pone questioni etiche e normative significative, tra cui la tutela della privacy e l’impatto sulle dinamiche occupazionali. A livello globale, le stime proiettano una rapida espansione, con incrementi percentuali a doppia cifra nei prossimi anni sia in Europa che in Asia e America. Il mercato italiano si distingue per tassi di crescita sostenuti, caratterizzati dalla ricerca di soluzioni intelligenti orientate all’incremento della produttività e alla digitalizzazione delle PMI.

ETF, fondi e azioni sull'intelligenza artificiale: panoramica degli strumenti disponibili

La crescente rilevanza dell’IA ha favorito la nascita di strumenti finanziari specificamente pensati per offrire accesso diversificato a questo settore. Tra questi emergono in particolare gli Exchange Traded Fund (ETF), fondi passivi che replicano indici composti da società attive nello sviluppo, applicazione o adozione dell’intelligenza artificiale. Gli ETF possono essere a replica fisica (detenzione diretta dei titoli in portafoglio) o sintetica (ricorso a strumenti derivati).

Molti di questi strumenti sono quotati su borse internazionali e sulla Borsa Italiana, spesso caratterizzati da una politica di accumulazione dei dividendi e da costi di gestione competitivi (TER generalmente compreso tra 0,35% e 0,50%). Affiancano gli ETF una serie di fondi a gestione attiva, il cui gestore seleziona i titoli sulla base di analisi qualitative e quantitative, puntando a sovraperformare benchmark tematici o indici di riferimento. Si aggiungono le singole azioni di imprese leader nella ricerca, nella produzione di chip e nella fornitura di servizi AI. L’offerta di strumenti è ampia: si va da prodotti altamente diversificati a quelli focalizzati su segmenti specifici come robotica, big data o salute digitale.

Principali vantaggi e rischi dell'investimento in IA: crescita, diversificazione, volatilità e possibili bolle

Tra i vantaggi più rilevanti nell’investire tramite ETF, azioni e fondi focalizzati sull’intelligenza artificiale spiccano:

Diversificazione: accesso a un paniere ampio di imprese, spesso internazionali, operanti con modelli di business innovativi;
Esposizione all'innovazione: possibilità di partecipare indirettamente alle grandi trasformazioni in atto in comparti chiave come sanità, industria, trasporti e fintech;
Efficienza gestionale: costi più contenuti rispetto ai fondi attivi, grazie a strategie di replica e assenza di attività di stock picking intensivo;
Liquidità: facilità di acquisto e vendita grazie alla quotazione in tempo reale in borsa.

Dal lato dei rischi, l’IA costituisce un segmento soggetto a forti oscillazioni e presenta alcune criticità:

Elevata volatilità: la concentrazione su società a crescita elevata le rende vulnerabili a correzioni improvvise di mercato, influenzate sia da fattori macro che da notizie settoriali;
Competizione e rischio tecnologico: l’ambiente fortemente competitivo e l’alto tasso di obsolescenza possono mettere in difficoltà alcune società che non riescono ad adattarsi;
Possibili bolle speculative: l’attenzione mediatica e i flussi di capitali potrebbero determinare fasi di sopravvalutazione, come evidenziato da storici sell-off innescati da trimestrali negative o cambiamenti nel sentiment;
Rischi regolamentari ed etici: l’incertezza normativa, specie su data privacy e impiego lavorativo, può avere impatti sia sulle singole aziende sia sulla performance generale dei prodotti finanziari collegati.

La prevedibilità dei rendimenti risulta limitata in settori disruptivi: gli investitori sono esposti all’incognita non solo della tecnologica di frontiera ma anche dell’evoluzione normativa e geopolitica globale, che spesso influenza in modo determinante la valutazione delle società coinvolte.

Come selezionare e confrontare ETF e fondi dedicati all'intelligenza artificiale

Chi desidera individuare i migliori ETF o fondi focalizzati su IA, deve valutare parametri oggettivi e qualitativi:

Metodologia di replica: distinzione fra ETF a replica fisica e sintetica; la replica fisica garantisce minore rischio di controparte, quella sintetica amplia l’accesso ad alcune nicchie di mercato;
Costi (TER): maggiore attenzione agli oneri di gestione annuali, che incidono sul rendimento netto a lungo termine;
Composizione settoriale e geografica: l’allocazione varia da prodotti estremamente concentrati sulle big tech USA a fondi con maggiore presenza di società di nicchia in Asia o Europa;
Dimensione del fondo e liquidità: ETF con ampio patrimonio gestito e buoni volumi di scambio sono generalmente più stabili e presentano una minore probabilità di chiusura;
Strategia d’investimento: confronto tra fondi a gestione attiva (con flessibilità nella scelta dei titoli e potenzialità di rendimento superiore in contesti di mercato complessi) e quelli passivi, che privilegiano la replica sistematica di indici tematici.

Nei confronti si raccomanda di esaminare anche la politica di distribuzione dei dividendi (accumulazione o distribuzione), la durata e lo storico delle performance, la presenza di filtri ESG per chi intende abbinare rendimento finanziario e responsabilità sociale. Un’analisi approfondita dei documenti informativi, delle schede KID e dei rendiconti ufficiali rappresenta un passaggio indispensabile.

Performance e rendimenti: analisi dei migliori ETF e fondi IA disponibili in Italia e a livello internazionale

I risultati storici degli strumenti focalizzati sull’IA evidenziano una notevole crescita negli ultimi anni, benché accompagnata da fasi di volatilità accentuata. Secondo i dati aggiornati, l’ETF Xtrackers Artificial Intelligence & Big Data UCITS ETF ad esempio gestisce circa 4,2 miliardi di dollari con una performance dal lancio stimata intorno al +199%. La componente azionaria di questi prodotti comprende tipicamente società come Microsoft, NVIDIA, Apple, Amazon e altri attori noti, con i rendimenti che riflettono sia il dinamismo del settore sia i rischi legati alla concentrazione geografica e settoriale.

I fondi attivi hanno generalmente evidenziato rendimenti elevati in periodi di grande innovazione e afflusso di capitali, ma la gestione passiva (ETF) tende a offrire un rapporto rischio-efficienza più stabile grazie ai minori costi e a una maggiore trasparenza di costruzione del portafoglio. Occorre comunque valutare il periodo di riferimento, in quanto i guadagni possono oscillare sensibilmente tra finestre temporali differenti e non costituiscono garanzia per i risultati futuri.

Una caratteristica tipica degli ETF e fondi IA è la spiccata esposizione al mercato statunitense, con una quota che raggiunge spesso l’80-90% della capitalizzazione totale. Gli Stati Uniti rappresentano infatti il polo tecnologico globale e ospitano le principali aziende quotate come NVIDIA, Microsoft, Alphabet e Meta Platforms. In misura minore, le strategie includono partecipazioni in imprese asiatiche (Baidu, Samsung, SoftBank) e alcune aziende innovative europee (ASML, SAP).

La diversificazione settoriale spazia da hardware per data center, chip e semiconduttori, fino a software, cloud computing, automotive e sanità digitale. Tuttavia, permane un rischio di concentrazione su pochi grandi nomi: ciò implica la necessità di valutare l’eventuale sovrapposizione con altri strumenti già in portafoglio, nonché la durata e la profondità della copertura settoriale all’interno dell’ETF o fondo selezionato.

Trend emergenti e prospettive future del settore IA: opportunità e scenari di rischio

L’adozione di soluzioni basate su IA è destinata a crescere in un arco temporale pluriennale, alimentata dai progressi nell’apprendimento automatico (machine learning), nel deep learning, nella generazione di testi e immagini (IA generativa) e nella robotica. Le proiezioni di mercato indicano tassi di incremento tra il 30% e il 50% annuo per molte tipologie di applicazioni. Crescono le sinergie con settori trasversali: salute personalizzata, mobilità intelligente, industria 4.0 e cybersecurity.

Accanto alle opportunità di espansione economica e di innovazione, si profilano tuttavia scenari di rischio: rischio normativo, restrizioni sulla privacy, andamento incerto dei mercati obbligazionari e fluttuazioni valutarie. Alcuni esperti sottolineano la possibilità che la crescita, per quanto sostenuta, sia accompagnata da fasi speculative e periodi di assestamento, come avvenuto in altri comparti tecnologici. Il monitoraggio degli sviluppi tecnologici, delle politiche governative (si veda ad es. il Regolamento UE sull’AI) e delle innovazioni dei mercati asiatici ed europei sarà centrale nelle strategie d’investimento tematiche.