Manusha Samaraweera, fixed income investment director presso Capital Group, analizza i possibili scenari che possono delinearsi nel lungo periodo per chi investe nel reddito fisso. All’interno delle diverse asset class del mercato obbligazionario emergono opportunità ma anche rischi da monitorare con attenzione.
Investimenti in titoli di Stato
Gli investimenti in titoli di Stato sono legati alla ripidità della curva dei rendimenti e alle dinamiche di debito, crescita e inflazione degli emittenti sovrani.
Debito degli emittenti sovrani e curva dei tassi
Dalla crisi finanziaria globale la tendenza dei governi dei mercati sviluppati è stata quella di aumentare il livello di indebitamento, con lo scopo di stimolare le proprie economie attraverso un incremento della spesa fiscale. Anche il rialzo dei tassi di interesse dal 2021 e l’invecchiamento generalizzato della popolazione hanno contribuito ad accrescere il debito.
“Dal punto di vista di un investitore nel reddito fisso, questa dinamica è molto importante, perché influenza la pendenza della curva dei rendimenti” afferma l’esperto. Di fronte a un debito crescente infatti, gli investitori sono portati a richiedere un premio a termine più elevato, provocando un irripidimento della curva.
Intelligenza artificiale e produttività
Nello studio di Capital Group relativo alla Great Global Restructuring (espressione coniata per descrivere l’attuale disordine mondiale causato da incertezza e tensioni geopolitiche), emerge un’importante considerazione su intelligenza artificiale e produttività.
Gli esperti individuano nell’intelligenza artificiale uno dei principali fattori in grado di sostenere la produttività di un’economia, con il potenziale di spingere la crescita oltre le stime attuali.
Una produttività più elevata tipicamente riduce costi di lavoro, permettendo all’economia di registrare una crescita nominale senza pressioni inflazionistiche.
L’effetto della produttività sul debito
I vantaggi dell’IA in termini di produttività non si limitano però a frenare l’inflazione. Secondo Samaraweera potrebbero anche aiutare i governi a migliorare la sostenibilità del debito. In termini tecnici, un debito è sostenibile quando la crescita nominale di un’economia supera il costo degli interessi. Se l’intelligenza artificiale riuscisse davvero a spingere la produttività, il Pil nominale potrebbe aumentare più rapidamente del debito accumulato, consentendo ai Paesi di alleggerire nel tempo il peso dei propri oneri finanziari. In questo scenario, si ridurrebbero le pressioni sui costi di finanziamento dei governi e si attenuerebbero i timori legati al rapporto debito/Pil.
Gli effetti potrebbero riflettersi anche sui mercati obbligazionari: spread sovrani più contenuti, premi a termine in calo e una rinnovata attrattiva del debito pubblico come asset rifugio.
Disomogeneità regionale
L’impatto sulle diverse economie dell’implementazione dell’IA potrebbe essere disomogeneo.
“Ci sono Paesi che hanno dimostrato maggiore efficienza di altri nello sviluppo di nuove tecnologie e nel trarre beneficio dall’incremento di produttività, come gli Stati Uniti”, spiega l’esperto. L’Europa, di contro, è esposta a un maggiore rischio che i guadagni di produttività legati all’IA non siano sufficienti a migliorare strutturalmente la traiettoria del debito. Anche in Giappone i miglioramenti potrebbero impiegare tempo per concretizzarsi. Nei mercati emergenti, infine, il quadro si presenta ancora più eterogeneo: le profonde differenze nei punti di partenza potrebbero tradursi in pochi vincitori e molti perdenti.
Obbligazioni corporate
Un recente sondaggio di Goldman Sachs ha rilevato che il 70% degli emittenti corporate si aspetta oltre 500 miliardi di dollari USA di emissioni obbligazionarie legate all’intelligenza artificiale nel corso del 2026, contro i 200 miliardi del 2025.
Settori come tecnologia, assicurazioni, farmaceutico, comunicazioni e utility stanno già iniziando a beneficiare dell’espansione dell’IA, ma senza che vengano meno i rischi da monitorare. Tra i principali ci sono l’elevato livello di capex, che può mettere sotto pressione i flussi di cassa, i crescenti rischi informatici e, in alcuni comparti, la forte dipendenza dall’energia elettrica.
Investimenti alternativi
Sebbene l’esposizione a emissioni legate al software resti contenuta nei comparti più tradizionali, altri segmenti di credito come i leveraged loans, le Collateralised Loan Obligations (CLO) e il private credit risultano più esposti. Questo, secondo l’esperto, è un elemento da non sottovalutare.
Inoltre, “ci aspettiamo una forte attività di emissione sia di Digital Infrastructure Asset Backed Securities (ABS), sia di commercial mortgage-backed securities (CMBS)”, sostiene Samaraweera.
In conclusione
Nel complesso, l’impatto dell’intelligenza artificiale sul mercato obbligazionario è solo all’inizio, ma appare già destinato a ridefinire equilibri, opportunità e rischi nel reddito fisso.
Se nel lungo periodo i guadagni di produttività potranno favorire curve dei rendimenti più piatte e fondamentali più solidi, nel breve restano da monitorare con attenzione l’aumento della spesa, i livelli di debito e i possibili squilibri tra settori e aree geografiche.
In questo contesto, per gli investitori diventa sempre più centrale il ruolo del gestore obbligazionario attivo: non solo per selezionare emittenti e segmenti di mercato in grado di beneficiare davvero dell’IA, ma anche per combinare strumenti di analisi avanzati con ricerca fondamentale, lettura dei rischi e capacità di esecuzione. In un mercato destinato a diventare più complesso e meno lineare, la differenza potrebbe farla proprio la capacità di trasformare l’innovazione in scelte di investimento consapevoli.
