Производителността на изкуствения интелект е на път да стане видима и годна за инвестиране

Авторът е началник на европейската финансова тактика и началник на световната тактика за деривати в UBS

Голяма част от дебата към изкуствения разсъдък и продуктивността до момента е бил научен или се е фокусирал върху входните данни, а не върху резултатите. Инвеститорите разбираемо са се концентрирали върху финансовите разноски, построяването на инфраструктура и фирмите, които разрешават веригата за доставки на AI. Това, което беше по-трудно за наблюдаване и по-лесно за отменяне, е дали AI към момента трансформира метода, по който работят бизнесите. Това може би стартира да се трансформира.

В макроикономическите данни продуктивността не се е ускорила. Това подхранва някои коментатори да кажат, че AI е различен пресилен софтуерен цикъл, чиито изгоди ще отнеме години, с цел да се материализират. Но това рамкиране рискува да пропусне по-идиосинкратична смяна.

Обобщените данни изглаждат тъкмо резултатите, които са най-важни за пазарите: дисперсия сред относителните печеливши и губещи. Възвръщаемостта на вложенията от повишение на продуктивността на AI е малко евентуално да се получи отмерено в стопанските системи или секторите поради разнообразни случаи на приложимост, проценти на вложения в AI, както и начални маржове на облага и оценки.

Смятаме, че е евентуално най-важният ранен сигнал, който можем да забележим в данните на компанията, да бъдат подобренията в продажбите на чиновник и оперативните маржове. Подобренията ще бъдат изключително значими в браншове, където маржовете са по-малки и където скромните облаги на успеваемостта могат да имат голямо влияние върху облагите. Ето някои образци за това къде AI към този момент движи иглата за някои компании:

Търговия на дребно и консуматори: Автоматизацията на веригата за доставки, ръководена от AI на Walmart, разреши до 30 % понижение на единичните разноски в центровете за осъществяване, позволявайки на компанията да усили своята най-хубава линия без прибавяне на личен състав. В доста търговци на дребно изкуственият разсъдък прави чиновниците по-продуктивни, а не непотребни, пренасочвайки труда към действия с по-висока стойност, ориентирани към клиентите.

Финанси: Банките са измежду най-богатите на данни институции и към този момент означават постепенни, непрекъснати облаги в продуктивността. JPMorgan разпознава 450 случая на потребление на AI в области като персонализиране на клиентите, търговия и ръководство на измами. Дигиталният помощник на Bank of America „ Erica “ е обработил милиарди потребителски взаимоотношения, намалявайки размера на прът центъра с 40 %. Тези усъвършенствания към момента не са трагични, само че са непрекъснати. За банки с огромни бази с закрепени разноски даже дребни усъвършенствания в съотношенията разходи/приходи могат да доведат до непропорционално огромни нараствания на облагите.

Индустриали: Технологията „ Виж и пръскай “ на Deere употребява AI, с цел да понижи използването на някои химикали с 60 %, а компанията чака 10 % от продажбите на съоръжение да бъдат от повтарящи се услуги до 2030. Доставчикът на индустриално съоръжение Grainger употребява AI за усъвършенстване на инвентара и обслужването на клиентите и регистрира усъвършенстване с 2,5 процентни пункта в равнищата на обслужване. В аерокосмическата промишленост Rolls-Royce спести 180 милиона паунда от закупени артикули посредством ръководени от AI модели за взимане на решения.

Технологии и услуги: В региона на софтуера и ИТ услугите AI към този момент обезпечава измерими икономии на разноски и разширение на маржа. AI инструментите на SAP са обезпечили успеваемост от 300 милиона евро през 2025 година, като се чака да нарасне до 500 милиона евро. При заплащанията компании като PayPal и FIS са отбелязали 10 до 30 % нарастване на продуктивността на разработчиците от помощта за шифроване на GenAI.

Най-големите печеливши на фондовия пазар може да дойдат от непредвидени места, като да вземем за пример бизнеси, работещи с ниски маржове и тежък интензитет на труда. Скромно нарастване на продажбите на чиновник или малко понижение на разноските за единица продукция може да докара до непропорционално огромно нарастване на приходите.

Ето за какво идната фаза на възвращаемостта, ръководена от AI, може да бъде по-малко обвързвана с постоянно скъпите и препълнени бенефициенти на разноските за AI, а повече с постоянно по-евтините и по-малко притежавани компании. Предимството им безшумно ще се прояви в маржовете, съотношението цена-приход, приходите на чиновник и с течение на времето в устойчивите позитивни изненади на облагите и разширението на оценката.

Ако вложителите желаят да търсят богати на данни, насочени към услуги, тежки бизнеси, които влагат доста в AI и виждат осезаеми облаги, считаме, че европейските банки дават отговор добре на сметката. Въпреки забележителното показване през последните години, когато лихвените проценти се покачиха от под нула %, с цел да усилят маржовете си, оценките остават ниски и все пак мощният растеж на облагите продължава да бъде преразгледан нагоре, защото разноските са поредно съкращавани.

Едва ли продуктивността на AI ще пристигна с фанфари. Но пазарите имат навика да виждат по кое време числата стартират да се движат. За някои компании считаме, че към този момент са и че този резултат ще разшири пазарните облаги през 2026 година