Intelligenza artificiale: metriche di valutazione

15 · 7 · 20

Metriche di valutazione dell’intelligenza artificiale

 

Effettuare una valutazione dell’intelligenza artificiale, e quindi dei modelli di business che la applicano, non è cosa poco. C’è bisogno di aver chiaro cosa s’intenda per intelligenza artificiale, e perché la si applica ai modelli di business, ma anche di conoscere i vari aspetti giuridici che definiscono questo campo così innovativo. Vediamo quindi di affrontare prima questi aspetti e poi di sviscerare, insieme, le metriche di valutazione dei modelli di business che usano l’intelligenza artificiale.

 

Intelligenza artificiale: cos’è e perché si applica ai modelli di Business

Abbiamo già affrontato questo aspetto, ma cerchiamo comunque di ricapitolare le informazioni più importanti (per un maggior approfondimento, invece, si legga qui). Per intelligenza artificiale si intende un concetto decisamente ampio e basato sui processi e ragionamenti, ma anche sulle dinamiche comportamentali del pensiero umano. Secondo la letteratura rappresenta la progettazione di macchine e computer in grado di pensare ed agire come gli esseri umani, ovviamente questo solo riguardo ad alcune applicazioni specifiche come l’apprendimento o lo sviluppo di processi decisionali o ancora la soluzione di problemi. Questa recente disciplina, che negli ultimi anni ha contribuito in maniera decisiva al progresso dell’intera branca informatica, ha lo scopo non tanto quello di replicare il tipo di intelligenza di noi umani ma piuttosto quello rifarsi alla stessa per riuscire a svolgere alcune specifiche funzioni.

 

Intelligenza artificiale: gli aspetti giuridici

Anche di questo specifico aspetto abbiamo già parlato (potete leggere di più al riguardo qui) ma possiamo comunque sottolineare come i cambiamenti che l’intelligenza artificiale apporta abbiano inevitabili riflessi sul piano normativo e sociale e come uno degli aspetti più complessi riguardi sicuramente la personalità giuridica di tali sistemi intelligenti i quali, nello svilupparsi, comprendono due tipi di rischi diversi: quelli determinati dalla causalità e quelli determinati dai dati.

 

Intelligenza artificiale: le metriche di valutazione

Per approcciarsi alla valutazione dei modelli di business che usano l’intelligenza artificiale bisogna innanzitutto considerarne la natura, ovvero bisogna capire se l’intelligenza artificiale costituisce la mission principale (oggetto sociale prevalente) della realtà imprenditoriale a cui si riferisce il modello di business oppure se invece ne rappresenta una mera attività accessoria. Nel primo caso si cercherà di stimare il valore complessivo di aziende che hanno l’A.I. (artificial intelligence) come oggetto sociale prevalente; nel secondo invece si cercherà di calcolare il valore incrementale (differenziale) che l’utilizzo di elementi tipici dell’A.I. fornisce al modello di business analizzato, così da poter stimolare innovazioni di prodotto e/o di processo. La cosa fondamentale da tenere presente è che il margine incrementale (economico e finanziario) che l’A.I. induce influenza in modo diretto i parametri di valutazione e deve quindi considerare (ovviamente in ottica prospettica) che tali parametri possano essere oggetti ad una variabilità che può anche essere decisamente rilevante moltiplicando così i valori della valutazione stessa (es. le economie di scala e di esperienza, le quali se unite alle curve di apprendimento tipiche dell’A.I., consentono risparmi di costi ed incrementi dei ricavi). Ovviamente, più un bene è immateriale e non rivale (ovvero usabile contemporaneamente da più soggetti) e più la variabilità sopracitata consente di incrementare i ricavi operativi e di minimizzare i cosiddetti extra-costi variabili. 

Che si prenda ad esempio imprese che usano l’intelligenza artificiale come oggetto sociale prevalente oppure quelle che la usano come completamento di modelli di business più tradizionali la dottrina consiglia comunque di usare quelle metodologie di valutazione che rientrano nell’ambito dei tradizionali metodi patrimoniali-reddituali o di mercato, nello specifico: il metodo finanziario dei flussi di cassa operativi scontati ed il metodo di mercato dei moltiplicatori del MOL/EBITDA. Come è noto entrambi i metodi portano alla stima del cosiddetto enterprise value ovvero del valore totale di mercato dell’azienda in termini di patrimonio netto ed indebitamento, si ricorda quindi che nel caso in cui si voglia calcolare solo il valore del patrimonio netto si dovrà sommare l’enterprise value alla posizione finanziaria netta, ovvero alla somma dei crediti finanziari, delle disponibilità di liquidità e dei debiti finanziari. Infine si ricorda che un altro metodo utilizzabile per valutare l’impatto marginale è anche il cosiddetto “with or without” il quale si basa su un confronto della situazione aziendale pre e post l’uso dell’A.I. 

 

Il metodo finanziario

Come molti di noi sapranno l’assunto alla base del metodo finanziario si basa sul fatto che il valore di mercato di una data azienda è uguale al valore attualizzato dei flussi di cassa che la stessa genererà. Dal momento che i flussi di cassa da attualizzare possono essere o quelli operativi oppure quelli netti dei soci, si avranno quindi due scenari: nel caso si attualizzi i flussi di cassa operativi bisognerà farlo al costo medio ponderato del capitale (il cosiddetto WACC), ed in questo caso avremo una valutazione dell’azienda nel suo complesso, indipendentemente dalla sua struttura finanziaria. Nel caso, invece, si attualizzi i flussi di cassa netti dei soci, bisognerà farlo al costo del capitale proprio (Ke). Ovviamente quindi, l’equazione per il calcolo del valore economico (definito W) dell’azienda in oggetto, sarà diversa a seconda del flusso di cassa che si è attualizzato risultando così: 

  • W = CF0WACC+VR – D nel caso in cui si attualizzino i flussi di cassa operativi, oppure
  • W= CFnKe+VR  nel caso in cui invece si attualizzino i flussi di cassa netti dei soci, il tutto dove “VR” rappresenta il cosiddetto terminal value (valore residuo), ovvero il valore attuale del valore residuo, e “D” la posizione finanziaria netta, ovvero la liquidità sommata ai crediti e detratti i debiti finanziari. A tal proposito ricordiamo che il valore residuo (VR) è definito come il risultato del valore attribuito al capitale d’impresa al momento n e che spesso è una componente decisamente importante del valore globale W.

 

Il metodo empirico dei multipli di mercato

Altri metodi previsti dalla letteratura in materia sono definiti “sintetici” (a differenza dei precedenti chiamati invece “analitici”) e si basano su indicatori e multipli di mercato i quali consentono di determinare il valore sulla base di un paniere di parametri che possono essere rivenduti a società più o meno quotate e che siano interessate non solo all’intelligenza artificiale e al suo utilizzo all’interno dei modelli di business, ma anche al confronto e il livello di comparabilità tra i vari modelli delle diverse imprese che adottano questa tecnologia.

Tra i metodi sintetici, anche detti empirici, il più comune è quello che usa l’EBITDA (letteralmente Earning Before Interest, Taxes, Depreciation, Amortization). Questo indice, definito come la differenza tra i ricavi operativi ed i costi operativi al lordo di accantonamenti ed ammortamenti, viene spesso usato come parametro base di redditività operativa proprio perché questo tipo di valutazioni prevedono l’individuazione di un campione di società confrontabili con la società che si vuol valutare. All’EBITDA va poi sommata la posizione finanziaria netta aziendale andando così a calcolare il valore del patrimonio netto nella formula: W= EBITDA * EVEBITDAPFN = EV ± PFNdove “EV è il valore complessivo dell’azienda (in inglese Enterprise Value) e “PFN” è la posizione finanziaria netta. 

 

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