Wpływ sztucznej inteligencji na gospodarkę jest realny, ale nie w sposób, w jaki większość się spodziewa

Przez ostatnie kilka lat mówiono nam, że sztuczna inteligencja albo uratuje świat, albo go zniszczy.

Gospodarka oparta na sztucznej inteligencji zniszczyłaby miejsca pracy, pogłębiłaby nierówności i zdestabilizowała całe branże.

Inni przedstawiali to jako cud produktywności, który tylko czeka, aby się wydarzyć.

Ale co, jeśli obie strony nie trafiły w sedno? Opierając się na danych, prawda jest gdzie indziej i jest o wiele bardziej interesująca.

Czy sztuczna inteligencja rzeczywiście zwiększa produktywność?

Odpowiedź brzmi: tak, ale nierównomiernie.

We wszystkich głównych gospodarkach produktywność już rośnie, przynajmniej tak donoszą niektóre z najbardziej znanych prac badawczych.

OECD szacuje, że sztuczna inteligencja może przyczynić się do wzrostu produktywności nawet o 0,6 proc. rocznie w ciągu następnej dekady.

MFW spodziewa się, że globalny PKB będzie rósł o 0,5 proc. rocznie dzięki sztucznej inteligencji.

McKinsey szacuje potencjalny roczny zysk z samej generatywnej sztucznej inteligencji na 2,6 bln do 4,4 bln USD.

Ale te zyski nie są rozłożone równomiernie. Są one skoncentrowane w firmach z infrastrukturą cyfrową, przepływami pracy, które można zautomatyzować, i dostępem do mocy obliczeniowej.

Innymi słowy, w rękach firm, które już miały przewagę.

Przeciętna mała firma nie widzi takich wyników. Rządy w krajach o niższych dochodach również ich nie dostrzegają.

Nawet w tym samym sektorze firmy dojrzałe cyfrowo osiągają lepsze wyniki niż ich konkurenci.

W rzeczywistości sztuczna inteligencja zapewnia wykładnicze zyski tam, gdzie przepływy pracy mogą być kodyfikowane i skalowane, ale pozostawia w tyle sektory, które są zbyt analogowe lub fragmentaryczne.

Gdzie są te wszystkie utracone miejsca pracy?

Od początku 2025 r. duże firmy technologiczne , takie jak Google, Microsoft, Meta i Amazon, po cichu zredukowały tysiące miejsc pracy.

Narzędzia sztucznej inteligencji zmniejszają obecnie zapotrzebowanie na nowych pracowników w działach inżynierii, obsługi klienta, marketingu i prawa.

Wiele z tych miejsc pracy jest przeprojektowywanych lub całkowicie usuwanych.

Jednak od połowy 2025 r. amerykański rynek pracy pozostaje historycznie silny. Stopa bezrobocia wynosi poniżej 4%.

Udział pracowników umysłowych utrzymuje się na stałym poziomie lub rośnie. Stanowiska związane z technologiami i finansami na poziomie podstawowym odnotowały tymczasowe spowolnienie w 2023 r., ale od tego czasu zatrudnienie odbiło się od dna.

Nie ma wyraźnych dowodów na załamanie zatrudnienia z powodu sztucznej inteligencji. Większość "luk w zatrudnieniu", na które powołują się analitycy, istniała przed wynalezieniem generatywnej sztucznej inteligencji.

Ostatnie dane z nowojorskiego Fed pokazują, że większość firm twierdzi, że sztuczna inteligencja nie wpłynęła na zatrudnianie młodych absolwentów. Przynajmniej na razie.

Jednocześnie wzrosły tarcia w poszukiwaniu pracy. Oznacza to więcej aplikacji spamowych i dłuższe cykle zatrudniania, ale nie całkowite zniszczenie miejsc pracy.

Gospodarka oparta na sztucznej inteligencji nie likwiduje masowo miejsc pracy. Eliminuje to potrzebę tworzenia miejsc pracy w obszarach, w których sztuczna inteligencja staje się domyślnym motorem produktywności.

Działy, które kiedyś skalowały się wraz z liczbą pracowników, teraz skalują się za pomocą oprogramowania.

Na dzień dzisiejszy prawdziwymi efektami są nadal szumy. Prawdziwy trend jest subtelniejszy. Sztuczna inteligencja zmienia to, co ludzie robią w pracy, a nie wręcz ich zastępuje.

Co więc sztuczna inteligencja właściwie robi z miejscami pracy?

Sztuczna inteligencja w rzeczywistości kompresuje umiejętności, zmienia zadania i nagradza zdolności adaptacyjne.

W wielu rolach sztuczna inteligencja przejęła część pracy. Młodsi programiści dzielą się teraz zadaniami z asystentami kodu.

Asystenci prawni i marketerzy wykorzystują narzędzia sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć badania lub generowanie treści.

To nie eliminuje pracy. Po prostu zmienia wartość każdego zadania.

Prowadzi to do tego, co ekonomiści nazywają kompresją umiejętności. Ludzie, którzy kiedyś byli przeciętni, teraz wyglądają poniżej średniej.

Ludzie, którzy byli świetni, teraz wyglądają na zastępowalnych.

Sztuczna inteligencja nie tylko automatyzuje, ale także wyrównuje szanse w niektórych rolach.

Wywiera to presję na płace, zwłaszcza w zawodach, w których produkcję można łatwo zautomatyzować, ale nadal oczekuje się ludzkiego wglądu.

Jednak dane na poziomie firm mówią co innego. Badania przeprowadzone w Japonii, Hiszpanii, Finlandii i Kanadzie pokazują, że firmy wdrażające automatyzację zatrudniają więcej osób, a nie mniej.

Oznacza to, że produkcja wzrasta. Poprawia się jakość produktu. Pracownicy robią różne rzeczy. Być może pracownicy stają się lepsi.

A co z nierównościami?

To właśnie tutaj sztuczna inteligencja uderza najmocniej.

Nie poprzez bezrobocie, ale poprzez to, jak rozdziela zyski.

Sztuczna inteligencja nagradza firmy, które mają już dane, infrastrukturę i pozycję rynkową.

Nagradza również kapitał kosztem pracy. Produktywność wzrasta, ale łupy trafiają do akcjonariuszy, a nie do pracowników.

Na przykład firmy z "Magnificent 7" dodały ponad 4,5 biliona dolarów kapitalizacji rynkowej tylko w 2024 roku.

W ciągu kilku lat Nvidia stała się najcenniejszą firmą na świecie.

Rezultatem jest rosnąca rozbieżność. Najlepsze firmy stają się jeszcze bardziej wydajne. Reszta stara się nadrobić zaległości.

Kraje dysponujące mocą obliczeniową i modelami suwerenności idą naprzód. Inni konsumują narzędzia AI zbudowane gdzie indziej.

Stany Zjednoczone i Chiny się wycofują. UE stara się najpierw regulować, a dopiero potem budować.

Nierówność staje się instytucjonalistyczna.

Kto kontroluje modele? Kto jest właścicielem danych? Kto zgarnie plusy?

Bez poważnych inwestycji w infrastrukturę publiczną, taką jak moc obliczeniowa, chmura i dostęp, gospodarka oparta na sztucznej inteligencji pozostanie na najwyższym poziomie.

Jakie są ukryte koszty?

Dwa największe dobra naszych czasów: energia i czas.

Sztuczna inteligencja zużywa ogromne ilości energii elektrycznej. Duże modele językowe wymagają setek megawatów do trenowania.

Globalne wykorzystanie centrów danych może się potroić do 2030 roku. Stwarza to presję na sieci, zwiększa emisje i opóźnia transformację energetyczną.

Jest też koszt czasu. Każdy pracownik, który musi teraz podpowiadać model, przeglądać wyniki AI lub weryfikować jego wyniki, spędza czas w inny sposób.

Zadania są wykonywane szybciej, ale nadzór staje się ważniejszy. Sztuczna inteligencja zmienia się tam, gdzie spędza się czas. To nie tylko wymazuje wysiłek.

Większość modeli ekonomicznych nie uwzględnia tych tarć. Zakładają również, że miejsca pracy są statyczne.

Praca nie działa w ten sposób. Role ewoluują. Pracownicy dostosowują się.

Gospodarka oparta na sztucznej inteligencji nie jest liniowa. Jest rekurencyjny. Automatyzacja zmienia pracę, a praca zmienia się w odpowiedzi.

A zyski są, na razie, uchwycone asymetrycznie. Produktywność rośnie, ale głównie tam, gdzie firmy są na nią gotowe.

Sztuczna inteligencja pokazuje, jak naprawdę przygotowane lub nieprzygotowane są gospodarki. Wygrają kraje i firmy, które potraktują ją jako narzędzie, a nie zagrożenie.