AI napędzi wzrost gospodarczy. Ale jak bardzo?

Goldman Sachs przewiduje znaczący wzrost produktywności pracy i PKB w Stanach Zjednoczonych dzięki generatywnej AI. Ich analiza sugeruje, że pełne wdrożenie tej technologii może przynieść nawet 15 proc. wzrostu produktywności pracy oraz PKB. Firma opiera swoje prognozy na założeniu, że około 25 proc. wszystkich zadań roboczych może zostać zautomatyzowanych przez generatywną AI po pełnym wdrożeniu technologii. Ponadto Goldman Sachs zakłada, że automatyzacja ta doprowadzi do realokacji pracowników do nowych zawodów, które powstaną dzięki postępom technologicznym, co dodatkowo zwiększy potencjał produkcyjny​​.

Reklama

W przeciwieństwie do Goldman Sachs, Daron Acemoglu z MIT Economics przedstawia bardziej pesymistyczny scenariusz. Jego prognozy zakładają, że generatywna AI zwiększy całkowitą produktywność czynników produkcji (Total Factor Productivity – TFP) jedynie o 0,7 proc., a poziom PKB o 1,1 proc. w ciągu następnych dziesięciu lat. Acemoglu ocenia, że tylko 4,6 proc. wszystkich zadań roboczych może zostać zautomatyzowanych przez AI, z powodu ograniczeń kosztowych i technologicznych w krótkim terminie. Ponadto jego model nie uwzględnia realokacji siły roboczej ani tworzenia nowych zawodów, co znacząco ogranicza prognozowane korzyści ekonomiczne​​.

Zapisz się na Newsletter

Bądźmy w kontakcie! Prosto na Twojego maila będziemy wysyłać skrót najważniejszych informacji ze świata finansów, powiadomienia o nowościach rynkowych, najnowsze oceny i raporty oraz codzienne notowania wybranych przez Ciebie funduszy inwestycyjnych.

Zapisz się

Różnice między prognozami Goldman Sachs i Acemoglu wynikają głównie z odmiennych założeń dotyczących automatyzacji pracy i jej kosztów. Goldman Sachs zakłada szerszy zakres automatyzacji i bardziej optymistyczne scenariusze dotyczące oszczędności kosztów i tworzenia nowych miejsc pracy. W ich modelu realokacja siły roboczej i powstawanie nowych zadań odgrywają kluczową rolę w zwiększaniu produktywności i PKB. W przeciwieństwie do tego Acemoglu skupia się na krótkoterminowych ograniczeniach i nie uwzględnia potencjalnych długoterminowych korzyści wynikających z tworzenia nowych miejsc pracy i zadań​​.

Pomimo różnic w prognozach, zarówno Goldman Sachs, jak i Acemoglu zgadzają się co do jednego – generatywna AI ma potencjał, aby znacząco wpłynąć na gospodarkę, ale wymaga odpowiedniego podejścia do wdrażania i zarządzania zmianami na rynku pracy.