Tendința pe termen scurt a multor companii de a investi masiv în inteligența artificială, prezentată ca soluția universală pentru creșterea productivității, se ciocnește de realitatea cifrelor. În ultimii doi ani, aproape orice prezentare destinată investitorilor a avut același mesaj: dacă injectezi suficiente tehnologii AI în fluxurile de lucru, rezultatele vor fi spectaculoase. Dar, în ciuda investițiilor uriașe în centre de date, cipuri avansate și infrastructură de ultimă generație, impactul promis întârzie să apară, iar întrebarea „unde este productivitatea?” rămâne fără răspuns clar.

De ce productivitatea nu sare așa cum se aştepta?

Unul dintre cei mai afirmați sceptici pe această temă este analystul J. P. Gownder, de la Forrester, care subliniază că, în prezent, nu se observă o creștere clară a productivității ca urmare a implementării AI. Deși admit că tehnologia poate avea un impact transformator asupra modului în care muncim, Gownder atrage atenția că aceasta nu duce automat la creșteri măsurabile ale eficienței economice. El face referire la „paradoxul Solow”, concept formulat în 1987 de laureatul Nobel Robert Solow, notează că, de-a lungul timpului, deși tehnologia este omniprezent, statistica productivității nu reflectă întotdeauna această expansiune.

Comparativ cu perioadele de dinainte de pandemie, creșterea anuală a productivității a scăzut în ultimele decenii. În perioada 1947-1973, această creștere medie era de 2,7%, în timp ce în anii 1990-2001, chiar dacă PC-urile deveniseră un lucru obișnuit, valoarea a scăzut la 2,1%. În ultimul deceniu, creșterea a fost de doar 1,5%. Această evoluție arată că adopția tehnologiei, chiar și în cazul unor gadgeturi emblematice, nu se traduce instantaneu în avantaje economice evidente.

De ce promisiunile AI nu justifică încă investițiile?

Dincolo de date, realitatea mai arată că tehnologia nu e o soluție magică. Productivitatea nu înseamnă doar să rulezi un instrument mai rapid, ci implică o combinație complexă de procese, competențe, management și calitate. Uneori, implementarea AI mută efortul de la o zonă la alta, precum atunci când programatorii scriu mai repede, dar trebuie să petreacă mai mult timp verificând și corectând sugestiile automate. În asemenea situații, rezultatul final poate fi același sau chiar mai slab, iar efectul asupra productivității naționale rămâne variabil.

Studiile arată că multe inițiative AI nu aduc rapid profit, iar unele cercetări, precum cele realizate în colaborare cu MIT, sugerează că fiind folosite pentru automatizare sau sprijin în decizii, aceste tehnologii nu produc efecte semnificative asupra profitului sau costurilor pe termen scurt. Mai mult, un studiu controlat privind programarea a relevat un fapt aproape contrar așteptărilor: angajații cu experiență care au fost încurajați să folosească AI au crescut timpul de finalizare a proiectelor cu 19%. În plus, mulți dezvoltatori, crezând că devin mai rapizi, nu și-au dat seama că realitatea verificărilor și corecturilor poate duce la rezultate alcătuite din muncă suplimentară, nu mai eficientă.

Bariera reală a automatizării și impactul asupra locurilor de muncă

Un alt obstacol dificil de depășit în adoptarea masivă a AI sunt rezultatele limitate ale automatizării în cadrul fluxurilor de muncă. Conform Remote Labor Index, cele mai avansate soluții de automatizare în mediul remote ating doar o rată de circa 2,5%. Cu alte cuvinte, promisiunea înlocuirii integrale a echipelor e departe de realitate, iar mecanismele interne, cerințele de calitate și complexitatea proceselor împiedică o automatizare totală.

În plus, această tendință a generat și probleme la nivelul culturii organizaționale. Conceptul de „workslop” descrie un fenomen în care AI produce un aspect „lustruit” al muncii, dar adesea transferă efortul „nevoit” către colegii care trebuie să verifice, să corecteze și să își asume responsabilitatea pentru rezultatul final. Astfel, economia de timp promisiă se evaporă în verificări și ajustări repetitive, iar încrederea între angajați poate avea de suferit.

De ce continuă investițiile în AI?

În ciuda acestor rezultate modeste sau negative, companiile continuă să-investiască în AI dintr-un motiv simplu: inerția pieței și presiunea concurenței. Nimeni nu-și permite să lase valul tehnologic să treacă pe lângă ușa sa, dacă toți ceilalți alunecă pe acea cale. În plus, chiar dacă unele implementări vorbesc despre deziluzie, multe firme pariază pe dezvoltarea pe termen lung, sperând că eforturile de integrare a AI în procese vor duce la beneficii după perioada de adaptare și reorganizare.

Pe de altă parte, discuția despre locurile de muncă e adesea viciată de fițuici economice. În unele analize, se estimează că până în 2030, aproximativ 6% din pierderile de locuri de muncă vor fi atribuite AI, echivalent cu peste zece milioane de roluri. Însă majoritatea experților sunt de părere că în multe cazuri, aceste tehnologii vor avea mai degrabă un rol de augmentare a muncii umane decât de înlocuire totală. În mod cert, însă, diferența dintre promisiuni și realitate va continua să fie o temă sensibilă în economia digitală a viitorului.