Технологии

Вашият работодател (вероятно) е неподготвен за изкуствения интелект

Това е лоша новина за вашите доходи - и за по-широката икономика

Ексклузивно съдържание от The Economist

Reuters © Reuters

Вечерни новини

Всяка делнична вечер получавате трите най-четени статии от деня, заедно с още три, препоръчани от редакторите на "Капитал"

За да разберете въздействието, което изкуственият интелект може да окаже върху икономиката, разгледайте трактора. Историците не са единодушни кой е изобретил скромната машина. Някои казват, че е британският инженер Ричард Тревитик през 1812 г. Други твърдят, че Джон Фролих, работил в Южна Дакота в началото на 90-те години на XIX век, има по-добри заслуги. Други посочват, че малцина са използвали думата "трактор" преди началото на XX век. Всички са съгласни обаче, че на трактора му е отнело много време, за да се наложи. През 1920 г. само 4% от американските ферми са разполагали с него. Дори през 50-те години по-малко от половината са притежавали трактори.

Спекулациите относно последиците от AI - за работните места, продуктивността и качеството на живот - са в разгара си. Технологията е вдъхновяваща. И все пак икономическото въздействие на AI ще бъде слабо, освен ако не бъде възприет от милиони компании извън Силициевата долина. Това би означавало много повече от случайното използването на някой чатбот. Вместо това ще се наложи цялостна реорганизация на бизнесите и техните вътрешни данни. "Разпространението на технологичния напредък, твърди Нанси Стоки от Чикагския университет, вероятно е също толкова важно, колкото и иновациите, за дългосрочния растеж."

Значението на разпространението

Значението на разпространението се илюстрира от Япония и Франция. Япония е необичайно иновативна, произвеждайки повече патенти годишно на човек от населението от всяка друга страна с изключение на Южна Корея. Японските изследователи могат да се похвалят с изобретението на QR кода, литиево-йонната батерия и 3D печатането. Но страната не се справя добре с разпространяването на новите технологии в икономиката си. Токио е много по-продуктивен от останалата част от страната. Все още преобладават парите в брой.

В края на миналото десетилетие само 47% от фирмите са използвали компютър, за да управляват веригите за доставки, в сравнение с 95% в Нова Зеландия. Според нашия анализ Япония е с около 40% по-бедна, отколкото би се очаквало въз основа на нейните иновации.

Във Франция е точно обратното. Въпреки че резултатите ѝ в областта на иновациите са средни, тя е отличник в разпространението на знания в икономиката. През XVIII век френски шпиони открадват инженерни тайни от британския флот. В началото на XX век Луи Рено посещава Хенри Форд в Америка и научава тайните на автомобилната индустрия. Наскоро бивши AI експерти от Meta и Google основаха в Париж Mistral AI. Франция също така се справя добре с разпространението на новите технологии от столицата към периферията. Днес разликата в продуктивността между водещите и средните компании е по-малко от половината от тази във Великобритания.

През XIX и XX век бизнесите по света станаха по-"френски", като новите технологии се разпространяваха все по-бързо. Диего Комин и Марти Местиери, двама икономисти, намират доказателства, че "разликите между страните в изоставането на внедряването са намалели през последните 200 години". Електричеството се разпространи в икономиката по-бързо от тракторите. Само за няколко десетилетия персоналните компютри в офиса преминаха прага на внедряване от 50%. Интернетът се разпространи дори по-бързо. Като цяло разпространението на технологиите е спомогнало за ръста на продуктивността през миналия век.

От средата на първото десетилетие на новия век обаче светът става "японски". Действително потребителите възприемат технологиите по-бързо от всякога. Според едно изчисление TikTok, приложение за социална мрежа, е достигнало от нула до 100 млн. потребители за една година. Самият ChatGPT беше най-бързо развиващото се уеб приложение в историята, докато този месец не стартира Threads, конкурент на Twitter. Но бизнесите са все по-предпазливи. През последните две десетилетия на пазара се появиха всякакви смайващи иновации. Въпреки това според последните официални оценки през 2020 г. едва 1.6% от американските компании са използвали машинно обучение. В американския производствен сектор само 6.7% от компаниите употребяват 3D печат. Едва 25% от работните процеси в бизнеса са в облака - число, което не се е променило от половин десетилетие.

Изобилства от истории на ужасите. През 2017 г. една трета от японските регионални банки все още са използвали COBOL - програмен език, изобретен десетилетие преди човек да кацне на Луната. Миналата година Великобритания внесе дискети, MiniDisk и касети на стойност над 20 млн. паунда. Една пета от фирмите в богатия свят дори нямат уебсайт. Правителствата често са най-големите нарушители - например настояват за хартиени формуляри. По наши изчисления бюрокрациите по света харчат 6 млрд. долара годишно за хартия и печатане, което в реално изражение е приблизително толкова, колкото в средата на 90-те години.

Най-добрите и останалите

Резултатът е двустепенна икономика. Фирмите, възприемащи технологиите, се отдалечават от конкуренцията. През 2010 г. средностатистическият работник в най-продуктивните британски компании е произвеждал стоки и услуги на стойност 98 хил. паунда (в днешни пари), която към 2019 г. е нараснала до 108 500 паунда. Работещите в най-лошите фирми не са отчели увеличение. В Канада през 90-те години ръстът на производителността на водещите фирми е бил с около 40% по-висок от този на останалите фирми. От 2000 г. до 2015 г. той е три пъти по-висок. В книгата на Тим Колер от консултантската фирма McKinsey и колегите му се установява, че след класиране на фирмите според възвращаемостта на инвестирания капитал 75-ият персентил има възвращаемост, която през 2017 г. е с 20 процентни пункта по-висока от медианната - два пъти по-голяма от разликата през 2000 г. Някои компании виждат огромни печалби от закупуването на нови технологии; много от тях не виждат никакви.

Макар че икономическите въпроси звучат абстрактно, реалните последици са ужасно познати. Хората, използващи старите технологии, страдат заедно със заплатите си. Във Великобритания средните заплати в най-нископроизводителните 10% от фирмите леко са намалели от 90-те години насам - въпреки че средните заплати в най-добрите фирми са се увеличили значително. Според Ян де Локер от KU Leuven и колегите му "по-голямата част от нарастването на неравенството между работниците се дължи на нарастващите разлики в средните заплати между фирмите". Какво тогава се е объркало?

Три варианта обясняват по-слабото разпространение: естеството на новите технологии, слабата конкуренция и нарастващите регулации.

Робърт Гордън от Northwestern University твърди, че "великите изобретения" от XIX и XX век са имали много по-голямо въздействие върху производителността, отколкото по-новите. Проблемът се състои в това, че с напредъка на технологиите, който става все по-постепенен, се забавя и разпространението им, тъй като компаниите имат по-малко стимули и са изправени пред по-малък конкурентен натиск да се модернизират. Електричеството осигури светлина и енергия за задвижване на машините. За разлика от тях облачните изчисления са необходими само за най-интензивните операции. По-новите иновации, като например машинното обучение, може да са по-сложни за използване, тъй като изискват по-квалифицирани работници и по-добро управление.

Динамиката на бизнеса спадна в целия богат свят през първите десетилетия на XXI век. Населението застаря. Бяха създадени по-малко нови фирми. Работниците по-рядко сменяха фирмите си. Всичко това намали разпространението, тъй като работниците пренасят технологии и бизнес практики, докато се придвижват в икономиката.

В отраслите, които се управляват или са силно зависими от правителството, технологичните промени се случват бавно. Както отбелязва Джефри Динг от George Washington University, в централно планирания Съветски съюз иновациите са били от световно значение - спомнете си за "Спутник" - но не е имало разпространение. Липсата на конкурентен натиск намалява стимулите за усъвършенстване. Политиците често имат цели в областта на обществената политика, като например увеличаване на заетостта, които са несъвместими с ефикасността. Силно регулираните отрасли днес съставляват голяма част от западните икономики - такива сектори, включително строителство, образование, здравеопазване и комунални услуги, представляват една четвърт от американския БВП.

Възможно ли е AI да промени модела и да се разпространи в икономиката по-бързо от други скорошни технологии? Може би. За почти всяка фирма е лесно да измисли приложение. Край на администрацията! Инструмент за подаване на данъчните декларации! Ковид-19 може би е внесъл и доза динамизъм в западните икономики. Нови фирми се основават с най-бързи темпове от десетилетие насам, а работниците сменят работата си по-често. Тайлър Коуен от George Mason University добавя, че по-слабите компании може да имат особен стимул да приемат АI, тъй като могат да спечелят повече.

АI може също да бъде вграден в съществуващи инструменти. Много програмисти - може би повечето - вече използват AI всеки ден благодарение на интегрирането му в обичайните инструменти за програмиране чрез CoPilot на Github. Текстовите процесори, включително Microsoft Word и Google Docs, скоро ще въведат десетки AI функции.

Не е вечерно парти

От друга страна, най-големите ползи от новите видове AI ще дойдат, когато компаниите изцяло се реорганизират в съответствие с новата технология; например чрез адаптиране на AI модели за вътрешни данни. Това ще отнеме време, пари и - което е от решаващо значение - конкурентен натиск. Събирането на данни е уморително, а работата с най-добрите модели е ужасяващо скъпа - едно сложно запитване в последната версия на ChatGPT може да струва 1-2 долара. Изпълнете 20 за един час и ще надхвърлите медианната почасова заплата в САЩ.

Тези разходи ще намалеят, но може да минат години, преди технологията да стане достатъчно евтина за масово разпространение.

Шефовете, които се притесняват за личните данни и сигурността, редовно казват пред The Economist, че не желаят да изпращат данните си за промяна на модели, които се намират на друго място. Проучванията сред малките предприятия не са обнадеждаващи. Едно от тях, проведено от GoDaddy, компания за уеб хостинг, показва, че около 40% от американските фирми не се интересуват от AI инструменти. Технологията несъмнено е революционна. Но дали бизнесът е готов за революция? 2023, The Economist Newspaper Limited. All rights reserved