Noblista z ekonomii: era szybkiego wzrostu produktywności dzięki AI się nie zdarzy

Christopher Pissarides, laureat Nagrody Nobla z ekonomii z 2010 roku, powiedział wprost, że firmy i inwestorzy powinni przestać liczyć na powrót szybkiego wzrostu gospodarczego napędzanego przez sztuczną inteligencję. Podczas wykładu na konferencji Royal Economic Society w Newcastle stwierdził, że dane, którymi dziś dysponują ekonomiści, nie dają podstaw do takich oczekiwań.

Pissarides specjalizuje się w badaniu wpływu automatyzacji na rynek pracy i to właśnie z tej perspektywy ocenił obecną falę entuzjazmu wokół modeli językowych. Według niego, żeby powtórzyć skalę wzrostu produktywności z czasów rewolucji komputerowej lat 80. i 90., sektory najbardziej wystawione na działanie AI, takie jak finanse, musiałyby odnotować gigantyczne skoki wydajności. Tymczasem nic takiego się nie dzieje.

Co dokładnie powiedział ekonomista

Given what we know now and what we see happening, I don't see the productivity growth matching those levels - Christopher Pissarides, profesor London School of Economics

I think we should be resigned to the fact that the days of fast productivity growth are over, whatever we do - Christopher Pissarides, profesor London School of Economics

Ekonomista podkreślił, że rozczarowanie nie oznacza, że AI jest bezużyteczna. Jego zdaniem znaczna część rynku pracy po prostu nie odczuje jej wpływu w sposób, jaki sugerują najbardziej entuzjastyczne prognozy branży technologicznej. Wskazał konkretnie na sektory usług osobistych i opieki zdrowotnej jako obszary, w których automatyzacja natrafia na naturalne bariery, związane z fizyczną obecnością człowieka i relacjami międzyludzkimi.

Nie tylko Pissarides studzi entuzjazm

Opinia Pissaridesa wpisuje się w szerszy nurt sceptycyzmu wśród ekonomistów zajmujących się rynkiem pracy. Daron Acemoglu, noblista z 2024 roku i profesor MIT, wcześniej szacował, że AI zautomatyzuje w najbliższej dekadzie około 5 procent wszystkich zadań wykonywanych w gospodarce, co przełoży się na wzrost globalnego PKB rzędu zaledwie około 1 procenta. To wielokrotnie mniej, niż zakładają najbardziej optymistyczne prognozy Wall Street.

Acemoglu argumentował także, że prawdziwa siła AI nie leży w zastępowaniu ludzi, lecz we współpracy z nimi, a barierą dla przełomowych zastosowań pozostaje tak zwana wiedza ukryta, czyli nieformalna ekspertyza, której trudno się nauczyć z danych. Zawody wymagające interakcji społecznych, złożonej oceny sytuacji czy działania w nieprzewidywalnym otoczeniu wciąż wykraczają poza możliwości obecnych modeli.

Rozdźwięk między hype'em a danymi

Twierdzenia obu ekonomistów zderzają się z narracją liderów branży, takich jak szef Nvidii Jensen Huang czy Sam Altman z OpenAI, którzy regularnie mówią o AI jako sile zdolnej do przebudowy całych gałęzi gospodarki w ciągu kilku lat. Tymczasem badania organizacji zajmujących się rynkiem pracy pokazują rosnącą przepaść między deklarowanym entuzjazmem firm a realnymi efektami wdrożeń.

Z danych National Bureau of Economic Research wynika, że choć co trzeci ankietowany dyrektor deklaruje korzystanie z AI w pracy, średni czas jej faktycznego użycia wynosi zaledwie półtorej godziny tygodniowo. Analizy MIT Sloan Management Review wskazują z kolei na klasyczny paradoks produktywności, znany z wcześniejszych fal cyfryzacji, gdzie korzyści odczuwane przez pojedynczego pracownika są częściowo niwelowane przez koszty wdrożenia, reorganizację procesów i konieczność dostosowania całej organizacji do nowej technologii.

Co to znaczy dla polskich firm

Dla firm w Polsce, które w ostatnich miesiącach intensywnie inwestują w narzędzia AI, wypowiedzi Pissaridesa i Acemoglu są sygnałem ostrożności. Zamiast traktować wdrożenie chatbotów czy asystentów kodujących jako gwarancję skokowego wzrostu wydajności, warto liczyć się z tym, że realne efekty będą rozłożone w czasie i mocno zróżnicowane w zależności od branży.

Sektory usługowe oparte na bezpośrednim kontakcie z klientem, takie jak opieka zdrowotna, gastronomia czy hotelarstwo, mogą odczuć zmiany znacznie później i w mniejszym stopniu niż branże analityczne czy IT. To oznacza, że strategie inwestycyjne firm powinny być dobierane indywidualnie, a nie kopiowane z ogólnych deklaracji o rewolucji AI.

Pissarides zastrzegł, że jego oceny nie są wezwaniem do porzucenia inwestycji w technologię, lecz apelem o realistyczne oczekiwania. Rynek pracy, jego zdaniem, będzie się zmieniał stopniowo, a nie skokowo, a decydenci gospodarczy powinni planować politykę zatrudnienia z uwzględnieniem tego rozłożonego w czasie procesu, a nie wizji nagłej transformacji.

Źródła: The Star (thestar.com.my), MIT Sloan Management Review Polska (mitsmr.pl)