Inteligenţa artificială schimbă regulile jocului în management, , provocând liderii din toate industriile să îşi regândească propunerea de valoare într-un mediu profund schimbat. Prof. Dr. Phillip Nell, Directorul Academic al programului Bucharest Executive MBA  de la WU Executive Academy, colaborează cu echipa de profesori pentru a perfecţiona constant programul, astfel încât liderii din marketing, operaţiuni şi finanţe să fie pregătiţi pentru responsabilităţi din ce în ce mai complexe.

Ceea ce a început în 2005 sub numele de DeskOver, într-un apartament din Bucureşti, o companie axată pe  automatizarea sarcinilor de back-office, avea să se transforme zece ani mai târziu în UiPath, un lider global în tehnologia automatizării şi AI. În 2021, UiPath a atras investiţii de 750 de milioane de dolari la o evaluare uluitoare. Deşi software-ul său de automatizare este un activ intangibil, investitorii au pariat masiv  pe potenţialele câştiguri viitoare.E o mişcare ce aminteşte de febra „dot-com”: AI-ul bulversează industriile, iar modelele clasice de evaluare nu mai fac faţă.

Asistăm la o disrupţie alimentată de AI în domenii precum finanţe, sănătate, producţie şi altele.

Modelele clasice de evaluare au fost concepute pentru companii stabile, care produceau bunuri sau servicii tangibile. Creşterea, scalabilitatea sau durata de viaţă a unui produs erau previzibile şi legate de lumea fizică,  prin dinamici şi riscuri pe care le înţelegeam.

AI-ul pune sub semnul întrebării modelele clasice de evaluare

Dar este această situaţie cu adevărat nouă, având în vedere că a treia revoluţie industrială, bazată pe tehnologie digitală, influenţează economia de zeci de ani? Un studiu realizat de Ocean Tomo arată că, în 2020, activele intangibile reprezentau o proporţie covârşitoare din valoarea pieţei, în creştere de la 68% în 1995 — iar atunci fusese deja un salt semnificativ de la 32%, cu doar zece ani înainte.

Generarea de valoare economică prin proprietate intelectuală sau active intangibile nu este o noutate absolută pentru managerii din industrii precum software sau farmaceutice. Deci ce face AI-ul atât de diferit? Există trei provocări majore în evaluarea afacerilor în era AI.

Evaluarea companiilor AI, incertitudine cu mize uriaşe

Companiile care dezvoltă AI investesc sume uriaşe în cercetare, cu perspective de câştig mari, dar nesigure.  Nu există opţiuni de testare la scară mică — e o cursă de tip „totul sau nimic”. Nici măcar giganţii tech nu obţin economii de scară: pe măsură ce tehnologia avansează, costurile cresc continuu.

Spre deosebire de industria farmaceutică, unde brevetele oferă protecţie, AI-ul nu beneficiază de mecanisme similare. Reglementările nu ţin pasul cu inovaţia, iar pieţele financiare se luptă să evalueze corect riscul versus potenţialul de câştig. Evaluările mari ale startup-urilor tech, inclusiv din Europa de Est, arată un optimism care bate prudenţa.

Impactul în aval al AI-ului

Tot mai multe companii, din toate industriile, caută să integreze AI-ul în lanţul lor de valoare. Acest lucru va modifica semnificativ structura costurilor şi dinamica pieţelor — de la producţie la logistică, sănătate şi servicii. Totodată, aceste companii se vor confrunta cu aceleaşi problemele întâlnite de dezvoltatorii AI, precum competiţia dură şi comoditizarea rapidă..

Un exemplu relevant este Rayscape (fost XVision), un startup medtech din Timişoara. Algoritmii săi analizează imagini medicale şi sunt licenţiaţi clinicilor din întreaga lume. Odată cu creşterea numărului de utilizatori, reţeaua de date se extinde, iar performanţa algoritmilor creşte — un efect de reţea cu scalare globală.

Pe măsură ce industriile devin tot mai dependente de aceleaşi tehnologii AI, diversificarea clasică devine ineficientă. Valo­rile companiilor din sectoare aparent diferite se corelează, iar investitorii vor fi nevoiţi să-şi reevalueze strategiile de risc.

AI-ul încalcă Legea lui Moore?

Legea lui Moore spune  că performanţa procesoarelor se dublează la fiecare doi ani, un ritm care a modelat evoluţia tehnologică timp de decenii. AI-ul avansează însă mult mai repede.

Dacă maşinile vechi de zece ani sau telefoanele de trei ani încă îşi fac treaba, algoritmii AI devin depăşiţi în câteva luni. GPT-3, considerat revoluţionar în 2022, a fost rapid înlocuit.. Costurile mici de tranziţie şi standardizarea permit ca  noile modele să fie rapid copiate şi adoptate.

În acest context, modelele clasice de evaluare, bazate pe stabilitate şi proiecţii pe termen lung, devin imposibil de aplicat.

Ca să facă faţă acestor provocări şi să valorifice pe deplin potenţialul AI,investitorii şi noua generaţie de lideri trebuie să îşi ascută instrumentele analitice şi să regândească modul în care evaluează aceste tehnologii. După cum spunea Peter Sondergaard acum 25 de ani: „Informaţia este petrolul secolului XXI, iar analiza datelor este motorul cu combustie.” Dacă AI-ul este noua reţea de autostrăzi care schimbă fundamental fluxurile economice, pieţele financiare trebuie să înveţe să anticipeze noile trasee.

Prof. Dr. Astrid Schornick este profesor de finanţe la CBS International Business School şi afiliat al WU Executive Academy, unde predă în programele Executive MBA. Şi-a obţinut doctoratul la London Business School şi a făcut parte din facultatea INSEAD înainte de a se alătura CBS.

Surse:

techcrunch.com

Intangible Asset Market Value Study - Ocean Tomo

hbr.org