Ernie Tedeschi, a Stripe vezető közgazdásza szerint bár mesterséges intelligencia (AI) eszközök javítják a dolgozók hatékonyságát egyes iparágakban, ez nem magyarázza teljes egészében az elmúlt években az Egyesült Államokban megfigyelt gazdasági produktivitás-emelkedést.
Mi történik a nagy képen?
Az elmúlt egy-két évben az Egyesült Államokban erőteljes növekedés volt megfigyelhető a munkatermelékenységben — vagyis az egy óra munkára jutó kibocsátásban. Tedeschi szerint az éves adat az elmúlt évre vonatkozóan 2,5%-os növekedést mutat, szemben az utóbbi 20 év átlagos 1,6%-ával.
Ez a különbség látszólag kicsi, de ha több egymást követő évben fennmarad, a hatása összeadódva jelentős mértékben növelné a munkavállalónkénti jövedelmet és kibocsátást.
Mi húzza valójában a növekedést?
Tedeschi elemzése arra a következtetésre jut, hogy a termelési többlet döntő része nem új, AI-vezérelt mikroszintű hatékonyságból ered. A teljes tényezőtermelékenység (total factor productivity) — amely nem csak a munkaóra, hanem a munkaóra és a tőkeegység arányában mért kibocsátást vizsgálja — szinte változatlan maradt.
Ágazati szinten ugyan megfigyelhető, hogy az AI-t szélesebben alkalmazó szektorok nagyobb termelékenységnövekedést mutatnak, de Tedeschi szerint ez a tendencia a járvány előtti időszakra vezethető vissza, és nem feltétlenül a nagy teljesítményű nyelvi modellek széleskörű elterjedéséhez kapcsolódik.
Ehelyett a növekmény nagy részét a meglévő tőke intenzívebb kihasználata magyarázza: a már megépített gyárak hosszabb műszakai futtatása, a már megvásárolt szerver- és GPU-kapacitás nagyobb igénybevétele, vagy a már létező szállodai szobák jobb kihasználtsága.
Mit jelent ez a gyakorlatban?
A tőke intenzívebb használata (capital utilization) valódi gazdasági előnyökkel jár, de nem azonos a mikroszintű produktivitásjavulással: inkább arról van szó, hogy a meglévő beruházásokból többet hoznak ki.
Ez nem zárja ki, hogy az AI a közeljövőben jelentősebb makrogazdasági hozamokat hozzon, amikor a vállalatok a munkafolyamatok és az eddig gátló tényezők (choke points) átalakításán dolgoznak. Tedeschi szerint azonban fontos higgadtan mérlegelni az AI jelenlegi szerepét, mert ez segít eldönteni, hogy a technológia csupán átmeneti lökést jelent-e, vagy tartós és átalakító hatású lesz.
Összefoglalás
Ernie Tedeschi megállapítása szerint az Egyesült Államok jelenlegi produktivitásnövekedése elsősorban a meglévő tőke intenzívebb kihasználatából ered, nem pedig széleskörűen alkalmazott AI-technológiákból. Ugyanakkor a mesterséges intelligencia része lehet a magyarázatnak, de a pontos szerepét és tartósságát még óvatosan kell megítélni.
