Издигането на производителността на AI най-накрая е видимо

Авторът е шеф на лабораторията за цифрова стопанска система на Станфордския университет и съосновател на Workhelix

Повече от десетилетие икономистите се борят с съвременна итерация на парадокса на Солоу: виждали сме изкуствен интелект на всички места, с изключение на в статистиката за продуктивността. Скептиците настояват, че повода за това е, че актуалните нововъведения в системите за машинно образование и в този момент генеративният ИИ бледнеят спрямо великите изобретения от предишното. Последните проверки на индикаторите от Бюрото по трудова статистика обаче допускат, че статистическата мъгла може най-сетне да се вдигне.

Данните, оповестени тази седмица, оферират забележителна промяна на описа, че AI към момента не е оказал въздействие върху стопанската система на Съединени американски щати като цяло. Докато първичните отчети допускаха година на устойчиво повишаване на работната мощ в Съединени американски щати, новите данни разкриват, че общият растеж на заплатите е ревизиран надолу с почти 403 000 работни места. Най-важното е, че тази низходяща проверка се случи, до момента в който действителният Брутният вътрешен продукт остана постоянен, в това число ритъм на напредък от 3,7 % през четвъртото тримесечие. Това обособяване — поддържане на висока продуктивност със доста по-ниско вложение на труд — е отличителният белег на растежа на продуктивността.

Моят личен обновен разбор допуска нарастване на продуктивността в Съединени американски щати от почти 2,7 % за 2025 година Това е съвсем удвояване от слабите средногодишни 1,4 %, които характеризираха последното десетилетие.

Тази смяна подхожда на „ J-кривата “ на продуктивността, която моите сътрудници и аз изследвахме в по-ранни проучвания. Технологиите с общо предопределение, от парната машина до компютъра, не обезпечават незабавни облаги. Вместо това те изискват интервал на големи, постоянно непремерени вложения в невеществен капитал — реорганизиране на бизнес процеси, преквалификация на работната мощ и създаване на нови бизнес модели. По време на тази фаза измерената продуктивност се потиска, защото ресурсите се пренасочват към вложения. Актуализираните данни за Съединени американски щати за 2025 година допускат, че в този момент прекосяваме от тази капиталова фаза във фаза на прибиране на реколтата, където тези по-ранни старания стартират да се демонстрират като измерима продукция.

Доказателствата на микрониво в допълнение поддържат тази структурна смяна. В нашата работа върху резултатите на ИИ върху заетостта предходната година Бхарат Чандар, Рую Чен и аз идентифицирахме изстудяване при наемането на начално равнище в браншове, изложени на ИИ, където набирането на младши длъжности понижа с почти 16 %, до момента в който тези, които използваха ИИ за повишение на уменията, означиха възходяща претовареност. Това допуска, че фирмите стартират да употребяват AI за някои кодифицирани задания от начално равнище.

Въпреки че трендовете са подсказващи, известна степен на нерешителност е оправдана. Показателите за продуктивността са известни като непостоянни и ще са нужни още няколко интервала на резистентен напредък, с цел да се удостовери нова дълготрайна наклонност. Освен това мощни макроикономически насрещни ветрове, вариращи от геополитически търговски войни до неприятно фискално или парично ръководство, биха могли да противодействат на тези облаги в успеваемостта.

Но има причина за спомагателен оптимизъм, когато вършим разлика сред евентуални и осъществени облаги. Много компании употребяват генериращ AI единствено за дребна част от дилемите. Някои просто употребяват AI за превод или резюме – това, което може да се назова потребление на „ прочут речник “.

Обратно, моята компания откри дребна група опитни консуматори, които употребяват интерактивни диалози с сътрудници на AI, с цел да автоматизират работните потоци от край до край, като да вземем за пример генериране на цялостни маркетингови проекти, компресиране на седмици старания в часове. Предизвикателството за бизнеса не е просто придобиването на технологията, а потреблението й за повишение на равнището на междинния чиновник. Това ще увеличи освен личните им облаги, само че и облагите от продуктивността в цялата стопанска система.

Преминаваме от епоха на опити с ИИ към епоха на структурна полза. Сега би трябвало да се съсредоточим върху разбирането на точната му механика. Възраждането на продуктивността не е просто индикатор за силата на ИИ. Това е сигнал за пробуждане, с цел да се концентрирайте върху идната икономическа промяна.