Mikä on tekoälyn todellinen vaikutus tuottavuuteen?

Tekoälystä on tullut vuosikymmenen tarina, mutta suuri osa julkisesta keskustelusta jättää huomiotta sen, mitä kentällä jo tapahtuu.

Vaikutuksia ei piiloteta kaukaisiin laboratorioihin tai teoreettisiin ennusteisiin. Löydät ne mittareista, kuten laitetilauksista, yritysten budjeteista, sähköverkoista ja jopa osakelähtöisistä kuluttajien kulutuksesta.

Tekoäly näkyy pienillä tavoilla, jotka yhdessä muodostavat jotain suurempaa. Jotkut yritykset työskentelevät nopeammin, jotkut työpaikat muuttavat muotoaan ja kokonaisia aloja järjestäytyvät uudelleen ohjelmistojen ympärille, joita ei ollut olemassa kolme vuotta sitten.

Ajatus siitä, että tekoäly ei ole vielä vaikuttanut, ei enää pidä paikkaansa. Tärkeintä on kuitenkin ymmärtää, missä vaikutus näkyy ja miksi viralliset tuottavuusluvut ovat vasta alkaneet liikkua.

Kuinka paljon tekoäly on muuttanut numeroita tähän mennessä

Puhtaimmat tiedot ovat peräisin Penn Whartonin budjettimallista, joka jakaa tekoälyn vaikutuksen tehtäviin eikä työnimikkeisiin. Heidän havaintonsa ovat hyödyllinen perusta, koska he käyttävät yksityiskohtaisia yhdysvaltalaisia ammatillisia tietoja.

He arvioivat, että noin 40 prosenttia nykypäivän työtuloista liittyy työhön, jota generatiivinen tekoäly voisi muokata uudelleen. Kaikki tehtävät eivät ole kannattavia automatisoida, mutta huomattava osa on.

Heidän mallinsa viittaa siihen, että se todennäköisesti vaikuttaa noin 10 prosenttiin nykyisestä BKT:stä ja että osuus voi nousta noin 15 prosenttiin seuraavan kahden vuosikymmenen aikana, kun sektorit, joilla on suuri riski, kasvavat nopeammin kuin muu talous.

Tutkimukset todellisista käyttöönotoista antavat selkeän kuvan siitä, mitä yritysten sisällä tapahtuu. Tekoälyavustajia käyttävät asiakastukitiimit suorittavat enemmän tapauksia. Ammattikirjoittajat viimeistelevät luonnokset noin 40 % nopeammin.

Ohjelmistosuunnittelijat suorittavat tehtävät nopeammin käytettäessä Copilot-tyylisiä työkaluja.

Penn Wharton käyttää näitä tutkimuksia olettaakseen noin 25 prosentin työvoimakustannussäästöjä, kun tekoälyä käytetään nykyään, ja nousevat 40 prosenttiin, kun järjestelmät paranevat edelleen.

Kun näitä kustannussäästöjä painotetaan niiden tehtävien osuudella, joihin muutos vaikuttaa, ja niitä mukautetaan käyttöönottoasteisiin, makrovaikutus tulee selvemmäksi.

Yhdysvaltojen kokonaistuottavuuden kasvu on tänään pieni, noin 0,01 prosenttiyksikköä. Mutta sen odotetaan nousevan vuosikymmenen aikana ja saavuttavan huippunsa 2030-luvun alussa lähes 0,2 prosenttiyksikköä ennen hiipumista.

Pitkän aikavälin tulos on suurempi talous, ei pysyvästi nopeampi kasvuvauhti. Heidän keskeinen arvionsa on, että tekoäly nostaa BKT:tä noin 3 % vuoteen 2055 mennessä.

Tällaisen tutkimuksen johtopäätös on, että tekoälyn varhaiset tuottavuusvaikutukset ovat merkityksellisiä, mutta epätasaisia ja keskittyneet tiettyihin tehtäviin ja yrityksiin.

Kokonaisluvut kuvastavat taloutta, joka ei ole vielä järjestäytynyt uudelleen teknologian ympärille.

Miksi yritysinvestoinnit tekevät raskaan työn

Selkeimmät merkit tekoälyn vaikutuksesta näkyvät Yhdysvaltain talouden investointipuolella. Bloombergin tuore tutkimus osoitti , että tietojenkäsittelylaitteisiin ja -ohjelmistoihin käytetyt menot ovat kasvaneet tänä vuonna.

Näiden luokkien vaikutus BKT:n kasvuun on suurin vuosikymmeniin.

Datakeskusten rakentaminen on saavuttanut noin 41 miljardin dollarin vuosivauhdin, ja se on yksi harvoista yksityisen rakentamisen kasvavista segmenteistä.

Pelkästään kolme yritystä, Meta, Microsoft ja Google, käyttivät 78 miljardia dollaria pääomalaitteisiin tämän vuoden kolmannella neljänneksellä, mikä on lähes kaksinkertainen vuosi aiemmin. Tämä on tekoälybuumin fyysinen jalanjälki.

Bloomberg arvioi, että tekoälyyn liittyvät pääomamenot vaikuttivat noin 1 % Yhdysvaltain BKT:n kasvuun vuoden 2025 ensimmäisellä puoliskolla. Tämä tarkoittaa, että tekoälyn osuus 1,6 prosentin kasvuvauhdista kyseisenä ajanjaksona oli yli puolet.

On harvinaista, että yksittäisellä teknologisella aallolla on näin suuri rooli kansantalouden tilinpidossa.

Jotkut analyytikot odottavat investointiimpulssin vahvistuvan ensi vuonna. Toiset ajattelevat, että huippu on jo ohitettu. Joka tapauksessa panos on mitattavissa tänään.

On olemassa komplikaatio, joka jää usein huomaamatta. Suuri osa datakeskusten tarvitsemista laitteista tuodaan maahan. Tämä kasvattaa kauppavajetta ja poistaa osan bruttokasvun vaikutuksesta.

Liittovaltion hallitus on kuitenkin sallinut tullivapautukset palvelimille ja piirilevyille huolimatta kauppajännitteistä muualla.

Taloustieteilijät huomauttavat, että nousukausi olisi ollut vaikeaa, jos laitteistot olisivat joutuneet maksamaan samat tullit kuin auto- tai rakennusteollisuudenalat.

Myös sähköjärjestelmään kohdistuu rasitusta. Datakeskukset vaativat suuria määriä sähköä. Yhdysvaltain sähkön kysyntä voi kasvaa noin 16 % vuoteen 2029 mennessä, jos nykyiset trendit jatkuvat.

Verkon päivitykset kestävät vuosia ja aiheuttavat korkeampia kustannuksia muuntajien kaltaisten laitteiden tariffien vuoksi. Sähkön hinnan nousu voi hidastaa tekoälyn käyttöönottoa tai tiivistää skaalautuvien yritysten marginaaleja.

Yritysten sisällä, jotka jo tuntevat muutoksen

Kyselyt tarjoavat erilaisen näkökulman. Ne osoittavat, mitä tapahtuu, kun tekoälytyökalut tulevat päivittäisiin työnkulkuihin. IBM:n vuoden 2025 EMEA-tutkimus on yksi suurimmista laatuaan, ja se perustuu 3 500 johtajaan kymmenessä maassa.

Kaksi kolmasosaa sanoi, että tekoäly on jo tuottanut merkittäviä tuottavuushyötyjä.

Joka viides kertoo jo saavuttaneensa sijoitetun pääoman tuottotavoitteensa. Toiset 42 % odottavat tuottoa vuoden sisällä, usein nopeamman toteutuksen, alhaisempien kustannusten ja paremman palvelun laadun kautta.

Raportissa korostetaan, että suuret yritykset ovat edellä. 72 prosenttia yli tuhannen työntekijän yrityksistä ilmoittaa merkittävästä voitosta. Vain 55 prosenttia pienistä ja keskisuurista yrityksistä sanoo samoin.

Julkisen sektorin organisaatiot osoittavat samanlaisia malleja kuin pienet yritykset. Tämä heijastaa aiempia teknologiasyklejä, joissa suuremmilla organisaatioilla oli pääomaa ja teknistä kapasiteettia siirtyä ensin.

IBM:n tiedot osoittavat myös, miten työ muuttuu. Johtajat sanovat, että työntekijät käyttävät enemmän aikaa suunnitteluun, luovaan työhön ja ideoiden kehittämiseen, kun tekoäly hoitaa toistuvia tehtäviä.

Malli on linjassa akateemisten tutkimusten kanssa, jotka osoittavat, että tekoäly auttaa vähemmän kokeneita työntekijöitä kuromaan umpeen suorituskykyeroja ja antaa kokeneille työntekijöille mahdollisuuden keskittyä arvokkaampiin tuloksiin.

Sekä IBM:n että Penn Whartonin löydöksissä erottuu se, kuinka epätasaisia hyödyt ovat eri ammattien välillä. Alttiimpia tehtäviä ovat toimiston tukiroolit, liiketoiminta, IT, myynti ja keskijohto.

Altistuminen on huipussaan noin kahdeksaskymmenennestä yhdeksänteenkymmenennen palkkaprosenttipisteeseen, minkä jälkeen se laskee eniten ansaitsevilla, joilla on taipumus suorittaa tehtäviä, jotka vaativat harkintaa, neuvottelua tai harvinaista asiantuntemusta.

Vähiten altistuneita ryhmiä ovat rakentaminen, kuljetus, ruokapalvelut ja henkilökohtainen hoitotyö. Tämä tarkoittaa, että lyhyen aikavälin työvoimavaikutus keskittyy keski- ja korkeapalkkaisiin toimihenkilötehtäviin, ei ruumiillisiin töihin.

Mitä toimitusjohtajat todella sanovat johtokunnissa

Yritysjohtajat kuvailevat muutosta, joka on nopeampi kuin aiemmat syklit. Goldman Sachsin toimitusjohtaja David Solomon sanoi, ettei hän löydä toimitusjohtajaa, joka ei yritä suunnitella prosesseja uudelleen automaation ympärille.

Hän sanoi, että yritykset haluavat lisätä tuotantoa lisäämättä henkilöstömäärää ja että tekoäly on nyt keskeisessä asemassa näissä pyrkimyksissä.

Microsoftin Satya Nadella esitti samanlaisia kommentteja kutsumalla tätä hetkeä "tekoälyalustan muutokseksi". Nvidian Jensen Huang, joka on verrannut sitä uuteen teolliseen vallankumoukseen.

Heidän näkemyksensä kuvaavat, mitä nykyiset tekoälyjohtajat näkevät omassa toiminnassaan ja asiakkaidensa keskuudessa.

Tiedot tukevat tätä näkemystä. Yhä useammat yritykset eivät vain lisää tekoälytyökaluja olemassa oleviin työnkulkuihin. He rakentavat työnkulkuja uudelleen työkalujen ympärille.

Jotkut suunnittelevat arvoketjuja tyhjästä tekoälyä ajatellen. Toiset siirtyvät säännöllisistä suunnittelusykleistä jatkuvaan päätöksentekoon tekoälyjärjestelmien ohjaamana.

Näiden muutosten suodattuminen virallisiin tuottavuuslukuihin vie aikaa, mikä auttaa selittämään kuilua yritysten sisäisten raporttien ja kansallisten tilastojen välillä.

Toinen tärkeä seikka tulee esiin kyselyissä. Yritykset haluavat avoimia ja yhteentoimivia tekoälyjärjestelmiä. Noin 85 % IBM:n vastaajista sanoi, että läpinäkyvyys, yhteentoimivuus ja palveluntarjoajien joustavuus ovat olennaisen tärkeitä.

Mitä tämä kaikki kertoo meille tekoälyn todellisesta tuottavuusvaikutuksesta?

Tekoälyä esiintyy nykyään kolmessa paikassa taloudessa. Näyttää siltä, että yritysten kasvavat pääomamenot kilpailevat laskentakapasiteetin rakentamisesta. Se näkyy varhaisten omaksujien päivittäisessä työssä, jotka raportoivat nopeammasta toteutuksesta ja suuremmasta tuotoksesta.

Ja se näkyy myös omaisuusmarkkinoilla, joilla tekoälyjohtoiset yritykset ovat tuottaneet biljoonia dollareita uutta osakevarallisuutta, mikä on lisännyt kulutusta varakkaiden kotitalouksien keskuudessa, mikä on herättänyt huolta "tekoälykuplasta".

Vielä ei ole nähtävissä laajaa, koko talouden laajuista tuottavuuden kasvua. Tämä ei ole epätavallista.

Aiemmat yleiskäyttöiset teknologiat, kuten sähköistäminen ja internet, näkyivät aineistossa vasta sen jälkeen, kun yritykset järjestivät tuotannon uudelleen.

Sama kaava toistuu uudelleen. Tekoäly on useimmilla yrityksillä vielä investointi- ja kokeiluvaiheessa. Kun uudelleenjärjestely on saatu päätökseen, hyödyt tulevat todennäköisesti selvemmin esiin.

Varovaisimpien arvioiden mukaan tekoäly nostaa tuottavuuden kasvua huipussaan muutamalla prosenttiyksikön kymmenesosalla ja jättää talouden pysyvästi muutaman prosentin suuremmaksi.

Kunnianhimoisemmat ennusteet viittaavat suurempiin hyötyihin, jos tekoäly kiihdyttää itse innovaatioita.

Näiden näkemysten välinen kuilu riippuu siitä, kuinka nopeasti yritykset uudistavat toimintaansa, kuinka laajasti tekoälytyökalut leviävät pienempiin yrityksiin ja julkiselle sektorille ja voiko sähköverkon kaltainen infrastruktuuri skaalautua vastaamaan kysyntää.