Производительность труда в США растет самыми быстрыми темпами за последние десятилетия, однако определить, какую роль в этом сыграл искусственный интеллект, пока сложно. Значительная часть улучшений может быть связана с увеличением инвестиций в оборудование, более интенсивным использованием ресурсов и развитием бизнеса, начавшегося после пандемии.

Это важный вопрос для компаний, которые вкладывают в ИИ сотни миллиардов долларов в расчете на масштабный рост эффективности экономики. Пока убедительных свидетельств того, что эти инвестиции уже принесли широкие результаты за пределами технологического сектора, недостаточно, рассказывает Axios.

Рост производительности не обязательно связан с ИИ

По оценке Федерального резервного банка Сан-Франциско, с начала 2023 года увеличение инвестиций и более интенсивное использование труда и оборудования обеспечивали 1,3 процентного пункта ежегодного роста производительности. Это почти вдвое больше их вклада за предыдущие два десятилетия.

Если исключить влияние дополнительных инвестиций и более интенсивного использования ресурсов, производительность росла в среднем на 0,7% в год. Для сравнения: в 2005–2022 годах этот показатель составлял 0,5%.

Часть инвестиций действительно может быть связана с ИИ — например, с программами, позволяющими сотрудникам выполнять больше задач за меньшее время. Но отделить эффект таких технологий от других изменений в работе компаний непросто.

В опубликованном Федеральной резервной системой обзоре Beige Book предприятия округа Сан-Франциско связывали повышение производительности с ИИ и традиционными улучшениями, включая обучение сотрудников и оптимизацию рабочих процессов, примерно в равной степени.

Компании пока не могут точно измерить вклад ИИ

Даже организации, которые активно внедряют новые технологии, признают, что сложно отделить их эффект от результатов других изменений.

Глава кадровой компании Robert Half Кит Уодделл заявил инвесторам, что между ростом производительности отдельного сотрудника и повышением эффективности всей организации существует значительный разрыв. При этом он отметил, что компания уже получает определенные преимущества от использования ИИ.

S&P Global рассчитывает ежегодно повышать производительность примерно на 2%, но также не может точно определить, какая доля этого результата приходится на искусственный интеллект.

«Часть этого напрямую связана с ИИ, часть — нет. Но большая часть представляет собой смешанный эффект интеграции разных изменений», — объяснил финансовый директор компании Эрик Абоаф во время телефонной конференции по итогам квартала.

Иными словами, даже если сотрудник выполняет отдельные задачи быстрее благодаря ИИ, это не обязательно приводит к сопоставимому росту прибыли или выручки всей компании.

В технологических компаниях эффект заметнее

Более очевидные результаты пока наблюдаются у разработчиков самого ИИ. Согласно документам, поданным Anthropic в рамках подготовки к IPO, в прошлом месяце модель Claude написала более 90% кода, добавленного в кодовую базу компании.

Средний ежедневный объем кода, который приходился на одного инженера, оказался более чем в 45 раз выше уровня 2024 года.

Однако такие показатели нельзя автоматически переносить на другие отрасли. Разработка программного обеспечения — одна из сфер, где возможности генеративного ИИ особенно велики, а рост объема созданного кода сам по себе еще не означает пропорционального повышения качества продукта или экономической отдачи.

Главная проверка — за пределами технологического сектора

Пока финансовые показатели крупнейших технологических компаний выглядят убедительнее, чем у остальной части американского фондового рынка.

По данным главного экономиста Apollo Торстена Слока, выручка на одного сотрудника и рентабельность выросли у так называемой «Великолепной семерки» крупнейших технологических компаний, но в целом оставались практически неизменными у остальных 493 компаний индекса S&P 500.

Слок считает, что именно результаты этих 493 компаний, а не крупнейших технологических гигантов, в конечном счете определят, насколько успешными окажутся инвестиции в ИИ.

Если технология действительно способна повысить производительность экономики в целом, ее эффект должен со временем проявиться в финансовых результатах компаний из самых разных отраслей. Пока же ускорение американской экономики нельзя уверенно считать доказательством того, что масштабные вложения в искусственный интеллект уже окупаются.