Przełom Generatywnej Sztucznej Inteligencji: wyzwania czy szanse dla rynku pracy i gospodarki?
W ostatnich latach, generatywna sztuczna inteligencja (AI) zyskała uznanie jako potencjalny katalizator znaczącego wzrostu produktywności pracy i globalnego wzrostu gospodarczego. W szczególności, w świetle niedawnych analiz i badań, staje się jasne, że AI ma ogromny potencjał, aby zrewolucjonizować wiele sektorów, wpływając na zwiększenie efektywności i innowacyjności.
Goldman Sachs w swoim najnowszym raporcie "The AI Transition One Year Later: On Track but Macro Impact Still Several Years Off" podejmuję próbę analizy, jak AI może zmienić krajobraz gospodarczy, rynki pracy, a także inwestycje w różnych sektorach. Przyjrzyjmy się bliżej wnioskom z tych badań.
Cykl inwestycji w AI: rewolucja, która dopiero się rozpoczyna
W ostatnich latach sektor technologiczny był świadkiem znaczącego wzrostu inwestycji w sztuczną inteligencję (AI), zwłaszcza w sprzęt umożliwiający AI, tak jak półprzewodniki i centra danych. Ten trend jest napędzany przez rosnące zapotrzebowanie na zaawansowane modele AI, które stają się coraz bardziej skomplikowane i wymagające pod względem obliczeniowym. Wzrost inwestycji w AI jest postrzegany jako kluczowy element przyszłego włączenia tej technologii do codziennych procesów biznesowych, a eksperci szacują, że może on osiągnąć szczyt na poziomie 2-2,5% PKB, z rocznym globalnym wzrostem wydajności na poziomie 1,3%.
Dane rynkowe wskazują na dynamiczny wzrost przychodów firm związanych z AI. Przykładem może być firma NVIDIA, która odnotowała ponad 200% wzrost kwartalnych przychodów od początku 2023 roku, co świadczy o ogromnym zainteresowaniu i zaangażowaniu w rozwój technologii AI. Ta tendencja została dodatkowo potwierdzona przez znaczące zwiększenie prognoz przychodów dla sektora AI, które wskazują na dodatkowe 250 miliardów dolarów inwestycji w sprzęt AI w 2025 roku. Stanowi to około 9% amerykańskich inwestycji biznesowych lub mniej więcej 1% PKB USA.
Pomimo obiecujących danych z rynku akcji, oficjalne dane makroekonomiczne jeszcze nie odzwierciedlają w pełni tego wzrostu, co może sugerować, że oprócz AI, inne czynniki technologiczne i cykliczne wpływają na ogólną sytuację inwestycyjną. Należy jednak pamiętać, że w miarę wzrostu zapotrzebowania na technologię AI, można oczekiwać, że jej wpływ na makroekonomiczne agregaty stanie się coraz bardziej widoczny.
Nie można jednak ignorować, że choć cykl inwestycyjny w AI jest obecnie w swoim początkowym stadium, jego przyszłe potencjalne wpływy na gospodarkę mogą być znaczące. Inwestycje te nie tylko otwierają drogę do nowych możliwości biznesowych i innowacji w różnych sektorach, ale również mogą znacząco przyczynić się do wzrostu produktywności i efektywności operacyjnej na globalną skalę.
Sztuczna Inteligencja na progu rewolucji w przemyśle i usługach
Dostępność i łatwość użycia nowych modeli sztucznej inteligencji (AI) przyniosły znaczące zmiany w perspektywach jej zastosowania w różnorodnych dziedzinach. Zjawisko to uwidoczniło się w dynamicznym wzroście liczby odwiedzin platform takich jak ChatGPT, których popularność przekroczyła 1 mld wizyt miesięcznie już na początku 2023 roku. Trend ten znajduje odzwierciedlenie również wśród amerykańskich pracowników, z których większość eksperymentuje z narzędziami generatywnej AI w kontekście zawodowym.
Mimo zwiększonego zainteresowania i eksperymentowania, formalne zastosowanie AI w ramach firmowych procesów produkcyjnych wciąż pozostaje na niskim poziomie. Tylko niecałe 5% firm deklaruje formalne wykorzystanie generatywnej AI do tworzenia towarów i usług. Wyjątek stanowią sektory wymagające wysokich kwalifikacji, takie jak branża informacyjna, usługi profesjonalne oraz sektor finansowy, gdzie wskaźniki przyjęcia są znacznie wyższe.
Zauważalne są jednak znaczące różnice w wykorzystaniu AI w zależności od specjalizacji danego sektora. W technologii i dziedzinach umożliwiajacych edycję cyfrową, takich jak produkcja filmów i dźwięku, wskaźniki wykorzystania AI sięgają ponad 20%. Obserwuje się również oczekiwania dotyczące przyspieszenia tempa implementacji AI w ciągu najbliższych sześciu miesięcy w większości branż.
Wśród wczesnych adopterów AI, najczęściej wykorzystywanym obszarem biznesowym jest automatyzacja marketingu, śledzona przez chatboty, oraz analizę mowy, tekstu i danych. Firmy spodziewają się, że te aplikacje pozostaną najczęściej wykorzystywanymi w ciągu najbliższych sześciu miesięcy i przynajmniej do czasu, aż zostaną opracowane bardziej wyspecjalizowane aplikacje biznesowe AI.
Rozpowszechnienie AI napotyka jednak na bariery, takie jak brak wiedzy o AI, obawy dotyczące prywatności i bezpieczeństwa, a także niedojrzałość technologii. Większość z tych wyzwań jest jednak uznawana za krótkoterminowe i spodziewane jest ich rozwiązanie w miarę rozwoju licencji produktowych AI i pojawienia się bardziej zaawansowanych narzędzi.
Sondy wśród firm i pracowników potwierdzają zainteresowanie AI, choć jej implementacja w konkretnych aplikacjach pozostaje ograniczona głównie do branż technologicznych. Mimo to, wiele firm planuje inwestycje w aplikacje AI gotowe do produkcji w najbliższych latach, a liderzy biznesowi zwracają uwagę na krótkoterminowe obawy związane z nieścisłościami, bezpieczeństwem i prywatnością danych.
Ankieta dotycząca wydatków IT przeprowadzona przez Goldman Sachs wskazuje, że choć obecnie tylko 12% ankietowanych CIO planuje wydać 5% lub więcej swoich budżetów IT na aplikacje generatywne AI w ciągu najbliższego roku, oczekuje się, że połowa z nich zwiększy wydatki w ciągu najbliższych trzech lat, co sugeruje ponad dwukrotne zwiększenie udziału budżetu IT przeznaczonego na generatywną AI.
Takie prognozy świadczą o rosnącym przekonaniu do potencjału generatywnej AI jako katalizatora przyszłych innowacji i efektywności w różnorodnych sektorach gospodarki. Pomimo obecnych wyzwań, perspektywy na szerokie przyjęcie i integrację AI w codziennych operacjach biznesowych zdają się być obiecujące, otwierając nowe horyzonty dla przemysłu i usług.
Nowy Wymiar na Rynku Pracy
W erze, w której technologia kształtuje przyszłość rynków pracy na całym świecie, generatywna sztuczna inteligencja (AI) staje się punktem zwrotnym, który może zrewolucjonizować sposób, w jaki pracujemy, produkujemy i komunikujemy się. Nasze analizy sugerują, że generatywna AI ma potencjał nie tylko do zwiększenia produktywności pracowników, ale również do stworzenia nowych zawodów i zwiększenia ogólnego popytu na pracę.
Pomimo obaw dotyczących potencjalnego zastępowania pracy ludzkiej przez maszyny, wstępne dane rynkowe pokazują, że obecne wpływy AI na rynek pracy są raczej pozytywne. Wzrost zainteresowania technologią AI, widoczny m.in. w stabilizacji i następującym wzroście liczby ofert pracy związanych z AI po pojawieniu się ChatGPT w 2022 roku, świadczy o rosnącym zapotrzebowaniu na specjalistów w tej dziedzinie. Sektor IT, usługi profesjonalne oraz branża finansowa są już świadkami wzrostu liczby miejsc pracy związanych z AI, co potwierdza rosnące skupienie na tej technologii.
Niewielka liczba zwolnień związanych z automatyzacją AI, jak wskazuje raport o zwolnieniach Challenger, oraz bliskie śledzenie wskaźników bezrobocia między pracownikami najbardziej narażonymi na automatyzację a resztą siły roboczej, sugerują, że obawy dotyczące masowych zwolnień mogą być przedwczesne. Rzeczywiście, obserwujemy, że AI stwarza więcej możliwości niż zagrożeń dla pracowników.
Wzrost zainteresowania AI, zarówno wśród pracodawców, jak i pracowników, wskazuje na ewolucję rynku pracy, gdzie nowe technologie niekoniecznie prowadzą do zastępowania ludzi, ale raczej do zmiany natury wykonywanej pracy. W ciągu najbliższych miesięcy oczekuje się, że różnice w popycie na pracę między sektorami mogą się pogłębić, z potencjalnym wzrostem w branżach skłonnych do innowacji i większym wykorzystaniem AI, przy jednoczesnym spadku w sektorach mniej adaptowalnych do tych zmian.
Generatywna AI a Wzrost Produktywności: Pierwsze Wnioski
Na podstawie dostępnych badań i raportów, zarówno akademickich, jak i pochodzących z sektora prywatnego, obserwujemy obiecujące wczesne szacunki dotyczące wpływu tej technologii na efektywność pracy.
Eksploracja wczesnych etapów adaptacji generatywnej AI ujawnia potencjalnie rewolucyjne korzyści. Badania akademickie, wykorzystując projekty badawcze, oraz raporty spółek, bazujące na rzeczywistych danych, wskazują na znaczny wzrost produktywności. Badania sugerują, że wprowadzenie AI może przyczynić się do wzrostu produktywności pracy w zakresie od 9% do 56%, z medianą na poziomie 16% i średnią wartością sugerującą 25% wzrost.
Warto jednak podkreślić kilka istotnych zastrzeżeń dotyczących tych szacunków. Po pierwsze, istnieje ryzyko "błędu selekcji", gdzie firmy i pracownicy najbardziej otwarci na nowinki technologiczne, a więc i najbardziej skłonni do adopcji AI, mogą nie być reprezentatywni dla typowego pracownika. Tendencja ta może prowadzić do przeszacowania średnich korzyści z AI.
Po drugie, potencjalne błędy w publikacji i raportowaniu mogą wpływać na odbiór informacji o wzroście produktywności. Ze względu na tendencje rynkowe i preferencje akademickie, może dochodzić do nadmiernego podkreślania pozytywnych wyników kosztem nieistotnych lub negatywnych efektów.
Mimo tych ograniczeń, wczesne dowody wspierają tezę, że generatywna AI może przynieść znaczące zyski efektywności, zwłaszcza w zadaniach powtarzalnych i dobrze dostosowanych do automatyzacji. Szczególnie obiecujące są przypadki zastosowań w sektorach wymagających intensywnej pracy umysłowej, takich jak programowanie, obsługa klienta czy konsulting.
Interesujące są również obserwacje dotyczące jakości pracy i tempa nauki. Niektóre badania wskazują, że AI nie tylko zwiększa produktywność, ale również poprawia jakość wykonywanych zadań. Dodatkowo, wydaje się, że AI może mieć większy wpływ na pracowników początkujących, przyspieszając ich rozwój zawodowy, co może mieć długoterminowe korzyści dla całej gospodarki.
Wnioski
1. Znaczący wzrost gospodarczy dzięki AI
Pierwszym i najbardziej znaczącym wnioskiem jest przekonanie, że generatywna AI przyczyni się do znaczącego wzrostu gospodarczego. Duży wzrost inwestycji w AI, w połączeniu z obiecującymi dowodami na znaczące zyski produktywności wśród wczesnych użytkowników, skłania do optymizmu co do potencjalnych korzyści ekonomicznych płynących z tej technologii. Generatywna AI, poprzez automatyzację zadań i optymalizację procesów, ma potencjał, aby znacząco przyspieszyć produkcję i innowacje, stając się katalizatorem globalnego wzrostu.
2. Stopniowe wdrażanie i długoterminowy wzrost wydajności
Drugi wniosek dotyczy tempa przyjęcia generatywnej AI i jej wpływu na produktywność. Pomimo znaczącego zainteresowania AI i jej potencjalnego wpływu na gospodarkę, wskaźniki przyjęcia technologii pozostają stosunkowo ograniczone. Spodziewane jest, że znaczący wzrost produktywności, mierzony wzrostem globalnego PKB, nie przekroczy 0,1 punktu procentowego w USA do 2027 roku i w innych rozwiniętych rynkach do 2028 roku, z większością globalnego wzrostu mającego miejsce po 2030 roku. Ta prognoza podkreśla, że pełne korzyści ekonomiczne z wdrożenia AI ujawnią się w dłuższej perspektywie.
3. Wpływ na rynek pracy
Trzeci wniosek koncentruje się na wpływie generatywnej AI na rynek pracy. Wstępne obserwacje sugerują, że pomimo obaw dotyczących masowej automatyzacji i utraty miejsc pracy, ograniczona liczba zwolnień związanych z AI oraz oczekiwania pracodawców co do netto wzrostu zatrudnienia wskazują na to, że głównym efektem makroekonomicznym wprowadzenia AI będzie wzrost produktywności pracowników. To wskazuje, że przyszłość może być mniej o eliminacji miejsc pracy, a bardziej o ich transformacji i tworzeniu nowych możliwości.
Pozdrawiam
Radosław