Зошто е толку тешко да се измери влијанието на вештачката интелигенција врз продуктивноста?

„Времето е пари“ е клише во корпоративниот свет. Како и многу други клишеа, често се користи, но ретко се сфаќа сериозно. Меѓутоа, во контекст на вештачката интелигенција (ВИ) и нејзиното влијание врз економската продуктивност, времето – или подобро кажано, заштедата на време – станува еден од најважните показатели за тоа дали огромните инвестиции во оваа технологија ќе се исплатат.

Степенот до кој технологијата може да го подобри животниот стандард зависи од тоа колку е во состојба да го подобри она што економистите го нарекуваат вкупна продуктивност на факторот, односно да придонесе за поголема ефикасност и искористување на ресурсите што се користат во производството на стоки или услуги. Продуктивноста стана клучна грижа и за деловните лидери и за креаторите на политики бидејќи нејзиниот раст значително забави во последните децении, иако технолошките промени се чини дека напредуваат со неверојатно брзо темпо.

Иако речиси секоја недела се објавува нов модел со вештачка интелигенција со неверојатни способности, со очекување дека ќе им помогне на компаниите да ги подобрат работните процеси или услуги, економската статистика сè уште не потврдува дека се случило најавеното подобрување на ефикасноста. Истражувањата покажуваат дека многумина испробуваат вештачка интелигенција. Неодамнешното истражување на Одборот на гувернери на Федералните резерви на САД (Фед) покажа дека од 20 до 40 отсто од работниците во компаниите користат ВИ. Друга студија покажа дека во просек 13,5 отсто од компаниите во Европската Унија (ЕУ) користат ВИ-технологии.

Кога почнаа да се имплементираат претходно таканаречените технологии за општа намена, потребно беше време пред нивните придобивки од продуктивноста да се појават во националната статистика. Добропозната студија на случај за електрификацијата на американското производство на почетокот на 20 век покажа дека се потребни околу 50 години. Една од клучните причини беше тоа што компаниите мораа да инвестираат не само во електрична опрема туку и во нови фабрики. Фабриката на пареа имаше повеќе ката за ефикасно искористување на изворот на енергија, додека производствената линија со електрична енергија бара хоризонтален распоред. Тројца економисти, предводени од Ерик Бринјолфсон од универзитетот „Стенфорд“, го нарекоа овој феномен „Ј крива на продуктивноста“ (терминот доаѓа од сличноста на кривата на графиконот со буквата ј): продуктивноста паѓа по усвојувањето на новата технологија пред да почне да расте.

Bloomberg

 

Исто така, подобрувањата на продуктивноста бавно се појавува во податоците бидејќи е тешко да се измери продуктивноста, особено во големите индустрии, кои повеќе не произведуваат стандардизирани, лесно пребројливи стоки како што се машини за перење или делови за автомобили. Да ги земеме како пример консултантските или правните услуги. Статистичките агенции лесно можат да собираат податоци за приходите на овие компании, но колкав е обемот на нивното производство? Сигурно не е бројот на слајдови во презентацијата или бројот на страници во правниот поднесок. Цената што ја наплаќаат за услугите е поврзана со квалитетот, но како статистичарот ја зема предвид способноста на менаџментот или квалитетот на правниот совет?

„Гугл“ (Google) заработува милијарди од пребарувањето - услуга што ја нуди бесплатно откако ќе наплати за рекламите што се појавуваат заедно со резултатите од пребарувањето. Сепак, потешко е да се одреди колку од тоа придонесува за создавање економска вредност, што е целта за мерење на продуктивноста, отколку да се соберат приходите на „Гугл“. А што е со придонесот од интернет-провајдерите, сопствениците на центрите за податоци и давателите на содржини?

За да се следи влијанието на вештачката интелигенција, покорисно е да се измери продуктивноста врз основа на тоа кој и колку троши време на ВИ. Иако имаме тенденција да размислуваме за технологијата како нешто што носи нови гаџети или пронајдоци, во повеќето случаи низ историјата, подобрувањето на продуктивноста се сведувало на тоа што работниците можат побрзо да ги завршуваат задачите, со што добиваат повеќе време за други активности. Накратко, иновацијата во процесот е поважна од иновативноста на производот.

Сетете се на влегувањето на парните бродови во широка употреба. Претходните подобрувања, како што е бакарното обложување на трупот на бродот, ги направија едриличарските бродови побрзи, но воведувањето на бродови со клипер на пареа ги трансформира патувањата и трговијата кон крајот на 19 век. Понов пример за воведување иновации во процесот е ширењето на методите за производството по потреба, што првпат се имплементира во Јапонија во 1980-тите. Поради унапредувањата на логистички план, голем број индустрии, од автомобилската до текстилната, почнаа да го усогласуваат производството со побарувачката, намалувајќи го ризикот од акумулација на непродадени стоки.

Сепак, не е сосема јасно какви се придобивките од одредени технологии на ниво на целата економија. Земете ги, на пример, терминалите за плаќање за самопослужување што сега се наоѓаат во многу продавници. Овие уреди им овозможуваат на сопствениците на продавниците да заштедат на плати на касиери и веројатно помагаат да се подобрат индикаторите за продуктивност на малопродажниот сектор. Но, наместо тоа, тие го користат неплатеното време на клиентите, па не е јасно дали воопшто има значително зголемување на продуктивноста.

Некои ВИ-апликации губат време на потрошувачите на различни начини во корист на организациите што ги користат тие апликации. Размислете за времето (и стресот) што е потребно за да се реши проблемот преку телефонски центар за поддршка на клиенти, каде што нема човек на другиот крај од линијата, или со навигација низ процесот на враќање на производот на веб-страница за онлајн продажба.

Поради сето тоа, времето е клучен економски показател во момент кога ВИ почнува да ги трансформира нашите животи. За жал, нема многу податоци за тоа како луѓето ги користат своите часови во текот на денот, без разлика дали се на работа или не. Некои национални статистички агенции што ги испитуваат потрошувачите за тоа како го користат времето, сега вклучуваат и прашања за онлајн активностите во нивните анкети. Сепак, овие студии не се чести и сè уште е тешко да се препознае дали онлајн активностите го прават животот полесен и поефикасен или губат време на навигација во комплицирани онлајн менија, префрлајќи ја работата на поединецот.

Вештачката интелигенција веќе се покажа како корисна во автоматизирањето на процесите што одземаат многу време - сумирање правни преседани, форматирање презентации и програмирање стандардни парчиња код. Компаниите треба да ги разгледаат можностите за зголемување на продуктивноста во однос на тоа како нивните вработени го поминуваат своето време сега и како би можеле да го користат тоа време попродуктивно во иднина. Со други зборови, вештачката интелигенција нуди можност да се утврди кои работни места или задачи трошат премногу време.

Вработените сигурно ќе го знаат одговорот иако можеби нема да сакаат да го споделат со претпоставените од страв да не ја загубат работата. (Во извештајот на „Голдман Сакс“ од 2023 година се проценува дека вештачката интелигенција може да доведе до елиминација на 300 милиони работни места со полно работно време во светот, иако никој навистина не го знае тоа со сигурност.)

Во меѓувреме, економистите и статистичарите треба да размислуваат за нови видови на истражување и поиновативни методи за собирање податоци, како што е следење на користењето на мобилните телефони и компјутерите, што би помогнало да се пополнат некои од статистичките празнини. Како ги користиме нашите скапоцени 24 часа на ден најдобро зборува за тоа што ни е важно, но наедно е и начин на кој вештачката интелигенција ќе ја докаже својата економска вредност.