I mercati del rischio sono rimasti resilienti nonostante le crescenti tensioni geopolitiche di quest’anno, anche se un’area di particolare debolezza è stata il settore tecnologico.
L’incertezza attorno all’intelligenza artificiale (IA) non è una novità: finora l’attenzione si è concentrata soprattutto sul ritmo e sull’entità degli investimenti richiesti agli hyperscaler, su come questi possano influire sui bilanci e su quali possano essere i rischi di esecuzione di tali investimenti, considerando un ritorno sull’investimento in gran parte sconosciuto.
Nelle ultime settimane, tuttavia, dopo il lancio del plug-in legale di Anthropic per il suo strumento di intelligenza artificiale Claude Cowork, il mercato sta rivalutando la minaccia rappresentata dall’IA per un ampio numero di aziende “software as a service” (SaaS), e la svendita ha portato a una significativa compressione dei multipli azionari in questo sottosettore (vedi grafico 1). Il credito, pur rimanendo nel complesso molto resiliente, non è rimasto indenne: molti bond e prestiti nel settore software hanno perso diversi punti quest’anno.
Osservando il quadro generale, si capisce perché il mercato abbia sostenuto i crediti software negli ultimi anni. Una solida crescita organica dei ricavi, non ciclica, trainata da elevati tassi di fidelizzazione e costanti aumenti nell’ARPU (ricavo medio per utente), si è combinata con ampi margini EBITDA e una forte generazione di cassa. Questo profilo fondamentale ha permesso agli emittenti (soprattutto quelli guidati da sponsor) di aggiungere leva finanziaria alle strutture, soprattutto considerando che queste aziende tendono a essere scambiate a valutazioni azionarie elevate. Un rapporto debito netto/EBITDA di 5–6x non è raro, con il mercato che sottoscrive questi crediti con un loan-to-value (LTV) inferiore al 50 percento, dato che i multipli EV/EBITDA medi si attestano tra i 13 e i 15. Ad esempio, un debito netto/EBITDA di 5x su un’azienda valutata a 13x EBITDA corrisponde a un LTV del 38 percento.
Tuttavia, i recenti sviluppi mettono in dubbio la sostenibilità del ritmo di crescita futuro per molte di queste aziende e, dopo il forte calo delle azioni, è probabile che ci sarà maggiore attenzione sugli indici LTV.
Dal punto di vista operativo, saremmo particolarmente cauti verso le aziende SaaS di piccole dimensioni o che offrono un’unica funzionalità. Le società con barriere d’ingresso ridotte e costi di switching bassi saranno quelle più colpite dalla disruption dell’IA, dato che i clienti tenderanno sia a consolidare le piattaforme che, in alcuni casi, a sviluppare soluzioni interne. Le aziende SaaS generiche o basate su processi ripetitivi percepiscono già la minaccia di Claude e simili, mentre la complessità dei modelli sviluppati dai laboratori di frontiera dell’IA (Anthropic, OpenAI ecc.) sta evolvendo rapidamente.
Detto questo, molte aziende software potrebbero trarre vantaggio da questi sviluppi. Le piattaforme e i database fortemente integrati nei flussi di lavoro, che offrono dati proprietari (dati non facilmente reperibili online), competenze specialistiche di settore e sono conformi alle normative locali, potrebbero essere ben posizionati per sfruttare i progressi dell’IA. L’integrazione degli strumenti di intelligenza artificiale nelle piattaforme esistenti sarà fondamentale, ma le aziende che sapranno farlo con efficacia potranno rafforzare la fidelizzazione dei clienti e proteggere l’ARPU.
Quindi, non riteniamo che siamo all’inizio di un «precipizio» relativo all’IA nel credito sub-investment grade. I rischi sono concreti, ma lo sono anche le opportunità, sia dal punto di vista aziendale (se si riuscirà a sfruttare l’IA all’interno del business) sia dal punto di vista degli investimenti.
Se consideriamo i risultati, l’impatto più probabile che osserviamo, almeno nell’ambito del credito, riguarda meno l’obsolescenza dei modelli di business e più il lato dell’ARPU. A meno che un’azienda non riesca a dimostrare il proprio fattore distintivo e a consolidare il proprio vantaggio competitivo, sia attraverso dati proprietari che tramite competenze specifiche di settore, anche le piattaforme integrate nei flussi di lavoro potrebbero faticare a giustificare costi molte volte superiori rispetto alle soluzioni di laboratorio di frontiera. In positivo, i costi rappresentano comunque una percentuale relativamente bassa delle spese operative per la maggior parte dei clienti corporate serviti. Inoltre, l’IA apporterà benefici anche alla struttura dei costi delle stesse aziende SaaS minacciate sul fronte ricavi, in particolare nello sviluppo e nel coding. Ci aspettiamo che gli investitori mettano sotto pressione le loro ipotesi di «base case» nel prossimo ciclo di risultati, se non lo hanno già fatto, e dovremmo vedere il mercato diventare più selettivo tra i potenziali vincitori e perdenti.
Nei mercati sub-investment grade, l’esposizione settoriale è maggiormente concentrata nel credito privato (le Business Development Companies statunitensi hanno un’esposizione media del 26 per cento, secondo i dati Morgan Stanley), e meno nelle obbligazioni high yield (solo il 3 per cento del mercato HY europeo e statunitense riguarda il settore software), con il mercato dei prestiti sindacati che si colloca a metà strada (USA 10 per cento, Europa 7,5 per cento). Al di fuori dei mercati privati, riteniamo quindi che le esposizioni siano gestibili, e vale la pena sottolineare che il software copre un ampio ventaglio di attività, dalla consulenza all’outsourcing, dalla produttività all’analisi dei rischi, dai sistemi operativi al multimedia, dal design e così via. Certamente, alcuni sottosettori saranno più esposti di altri.
In definitiva, la rapida evoluzione dell’IA comporterà chiaramente sia rischi che opportunità per i crediti nei mercati obbligazionari e dei prestiti. Il credito europeo è meno esposto al settore, pur non essendone immune, e consideriamo i rischi gestibili. È indubbio che la volatilità nel settore continuerà, man mano che la tecnologia compie ulteriori passi avanti.
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