De la stagnare la expansiune. Cum poate AI să redea avântul productivității globale

Odată cu noile tehnologii și evoluții, principala întrebare care se află pe buzele tuturor este „Cum va arăta viitorul?”. Mai exact, dacă toată această lungă conversație despre inteligența artificială și noile posibilități cu care vine la pachet va avea un impact real acolo unde contează, unde este nevoie de o revitalizare. Potrivit cercetărilor, AI sparge tiparele și contribuie la formarea unei noi ere a creșterii economice. 

În ultimul deceniu, productivitatea a frânat exact când aveam mai mare nevoie de ea. Acum, valul inteligenței artificiale promite să schimbe traiectoria, de la modele generative care scriu, codează și rezumă, până la sisteme care accelerează cercetarea. Nu vorbim doar despre „gadgeturi” cool, ci despre un posibil nou ciclu de creștere economică: PIB mai mare, procese mai rapide, decizii mai bune. În culise, însă, succesul nu este garantat. Totul stă în cât de repede și de bine adoptă firmele noua tehnologie, cât investesc în competențe și infrastructură și cât de coerent răspund politicile publice. Ce trebuie să facă pe mai departe companiile europene? Care este miza pentru piața muncii? Cum putem crește productivitatea globală? Se pare că lanțul de noi tehnologii este motorul transformării. 

Productivitatea contează mai mult ca oricând

Creșterea productivității per angajat este motorul durabil al avansului economic și al creșterii reale a nivelului de trai. După un deceniu marcat de încetinirea ritmului productivității, inteligența artificială deschide o cale de oportunitate. Conform unei evaluări EY, AI ar putea adăuga economiei globale între 1,2 și 2,4 trilioane de dolari, echivalentul unui salt de 1,5–2,5% al productivității în următorii 3–5 ani. Economiștii încearcă să cuantifice câștigurile la nivel macro, însă consensul lipsește încă. De ce? Nu toată lumea vrea să prindă următorul tren către evoluție. Un punct de plecare esențial este adoptarea tehnologiilor la nivelul firmelor, iar acest aspect depinde de trei condiții cheie: pregătirea tehnologică, capacitatea de investiții și un cadru de reglementare adecvat.

O statistică a BCE din 2024 a arătat două tendințe clare: firmele mari din zona euro adoptă constant AI din motive variate, dar ponderea angajaților care o folosesc regulat rămâne foarte mică. Aproximativ 75% dintre companiile chestionate declară că utilizează deja AI în operațiunile curente. Totuși, pentru majoritatea dintre ele, mai puțin de 25% dintre angajați folosesc efectiv astfel de instrumente la locul de muncă. Cele mai frecvente aplicații vizează îmbunătățirea accesului la informații și generarea de conținut web personalizat, iar cele mai multe firme nu au în plan reducerea numărului de angajați ca urmare a adoptării AI. Astfel, vorbim despre un instrument de care angajații se pot folosi, nu o povară ce ar avea să schimbe piața muncii. 

„Dublă viteză” în materie de productivitate

O altă piesă din puzzle vine dintr-un sondaj Eurostat care evidențiază decalajul de adopție dintre companiile mari și IMM-uri. Sub 12% dintre firmele mici din UE utilizează cel puțin o tehnologie AI, față de peste 40% în rândul companiilor mari. Această diferență sugerează riscul apariției unei „duble viteze” în productivitate, în care liderii trag înainte, iar restul rămân în urmă. În unele țări UE, condițiile sunt departe de ideale. Factorii de decizie au două aspecte care necesită acțiuni imediate: creșterea disponibilității instrumentelor pentru implementarea AI și reforme structurale care să ajute mediul de afaceri și să întărească infrastructura digitală. Pe scurt, AI va transforma economia globală, rămâne de văzut dacă beneficiile sunt împărțite la scară largă.

Adoptarea inteligenței artificiale este condiția de bază, dar nu singura, pentru a genera creștere economică. Estimările actuale pornesc de la stadiul prezent al tehnologiei, care acoperă un set limitat de opțiuni. Un salt important ar fi apariția unui model AI capabil să abordeze aproape orice sarcină, cu potențialul de a sparge frontiera inovării și de a multiplica substanțial câștigurile de productivitate. Până acolo, firmele trebuie să investească în capital pentru ca AI să-și arate efectele, iar aceste investiții pot genera la rândul lor productivitate.  

Piața muncii în fața AI

AI generativă se bazează de regulă pe rețele masive, inspirate de arhitectura creierului uman. Spre deosebire de modelele anterioare, acestea pot învăța din seturi imense și variate de date nestructurate și pot rezolva multiple sarcini: clasificare, editare, rezumare, răspuns la întrebări, redactare de conținut, imagini, video, audio și cod. De aici și percepția că suntem abia la începutul unei transformări. Se estimează că cel mai mare impact se va observa în rolurile din vânzări și marketing, operațiuni cu clienții și dezvoltare software, cu potențial de a debloca trilioane de dolari în multe sectoare de la bancar la domeniul științific.

O analiză a FMI arată că aproape 40% din locurile de muncă la nivel global sunt expuse inteligenței artificiale, nu neapărat pentru a fi înlocuite integral, ci pentru că o parte relevantă din sarcini poate fi automatizată. Spre deosebire de valurile anterioare de automatizare, care au lovit mai ales sarcinile repetitive, AI atinge acum și ocupațiile înalt calificate. În jur de 60% din joburi ar putea fi afectate, jumătate dintre ele beneficiind de integrarea AI prin creșterea productivității, iar cealaltă jumătate confruntându-se cu o scădere a cererii de muncă, cu salarii mai mici, angajări reduse și, în cazuri extreme, dispariția unor posturi.

În țările cu venituri mici, inteligența artificală afectează circa 26% din job-uri. Aceste economii ar putea evita perturbări imediate, însă riscă să piardă din beneficiile AI din lipsa infrastructurii și a competențelor, ceea ce poate adânci inegalitățile între națiuni.

Productivitate, PIB și finanțe publice

Majoritatea statisticilor și cercetărilor arată o direcție clar ascendentă. Un studiu al PWB indică faptul că AI ar putea crește productivitatea și PIB-ul cu 1,5% până în 2035, aproape 3% până în 2055 și 3,7% până în 2075. Impactul cel mai puternic ar fi la începutul anilor 2030. Apoi, ar rămâne un efect permanent de creștere anuală, pe măsură ce economia se adaptează. Analiza se bazează pe evaluarea potențialului de automatizare în 784 de profesii. Cele mai expuse ocupații sunt munca de birou și suport administrativ (75%), afaceri și financiare (68%), respectiv informatică și matematică (63%). Ocupațiile de la baza piramidei salariale sunt adesea mai puțin expuse pentru că implică muncă manuală sau servicii personalizate. Impactul  scade pentru poziții precum directori, sportivi și specialiști medicali. 

Distribuția per ansamblu arată astfel: pentru 29% din joburi nu există potențial de înlocuire. Totuși, pentru alte 29%, AI ar putea automatiza mai puțin de jumătate din activități. De asemenea, aproximativ 1% din locurile de muncă sunt complet expuse. PWBM estimează că adoptarea instrumentelor AI care amplifică productivitatea va semăna cu traiectoria pe care au urmat-o alte inovații la timpul lor, precum PC-ul, internetul, smartphone-ul și cloud-ul. Este vorba de o urcare abruptă în primul deceniu (40–50% dintre lucrători le folosesc), apoi încetinire în deceniul următor.

O creștere a standardelor de viață

Datele din 2024 sugerează chiar o adopție mai accelerată pentru AI generativă față de alte tehnologii.  Semnele timpurii se văd deja. Joburile ce pot fi înlocuite complet de AI au avut între 2021 și 2024 o scădere abruptă a angajării. Creșterea angajărilor s-a temperat și în alte ocupații cu expunere ridicată. Pe termen mediu, raportul anticipează extinderea treptată a instrumentelor generative către tot mai multe sarcini, alături de progrese tehnologice și presiuni privind reducerea costurilor.

Privind prin lentila PIB-ului, putem observa o constantă a creșterii standardelor de viață, în pofida războaielor, crizelor și revoluțiilor tehnologice. SUA a avansat în medie cu circa 1,9% anual, iar principalul determinant rămâne productivitatea. 

Infrastructura este fundația

Inteligența artificială nu poate exista fără o fundație solidă, iar această bază de temelie se numește infrastructură. În spatele fiecărui chatbot sau model generativ care uimește lumea, se află o rețea complexă de semiconductori, centre de date și surse uriașe de energie. O întrebare pusă pe ChatGPT poate aduce un consum de șase până la zece ori mai mare de energie decât o căutare web obișnuită. Acest lucru transformă lanțul de aprovizionare într-o provocare globală.

De la imobiliarele necesare găzduirii serverelor, la cablurile de cupru, energia nucleară și cea regenerabilă care le alimentează, toate devin parte dintr-o economie nouă. Estimările arată că, în următorii cinci ani, investițiile totale în infrastructura AI ar putea ajunge la 400 de miliarde de dolari. Este o sumă modestă la nivel macro, reprezentând doar 0,3% din PIB-ul global. Așadar, deși valul de investiții nu va crea o presiune inflaționistă imediată, efectele sale vor modela în tăcere economia. 

În prezent, marile cheltuieli vin din partea giganților tehnologici. Companii precum Microsoft, Meta, Amazon sau Alphabet pompează miliarde în dezvoltarea infrastructurii AI, fără a se baza masiv pe împrumuturi. Finanțarea este susținută de fluxuri solide de numerar și o abordare mai realistă. Totuși, pot apărea fluxuri de inflație, în special în energie, unde competiția pentru contracte pe termen lung devine tot mai acerbă. În ansamblu, însă, dinamica este una sustenabilă. 

AI, un accelerator al inovației

Dacă infrastructura este fundația, oportunitatea este motorul. Lanțul de infrastructură, de la fabricile de cipuri la rețelele energetice, devine cea mai clară miză investițională a prezentului. După lansarea ChatGPT, vânzările estimate pe 12 luni pentru producătorii de semiconductori și companiile energetice au fost revizuite în creștere. Este un semn că cererea este în plină expansiune. 

În tot acest peisaj dominat de cifre și infrastructură, un alt fenomen capătă contur: AI ca accelerator al inovației. Dacă până acum a fost privită drept un instrument de automatizare, tot mai multe dovezi arată că inteligența artificială poate impulsiona noi idei și inovații. Premiul Nobel pentru Chimie din 2024 a fost acordat lui Demis Hassabis și John Jumper de la DeepMind. Au venit cu modelul lor de predicție a structurii proteinelor, bazat pe AI. Exemplele nu se opresc aici. În februarie 2025, Google a prezentat „AI co-scientist”. Este un sistem capabil să genereze ipoteze de cercetare și să accelereze descoperirile științifice. De la medicamente descoperite mai rapid la anticorpi proiectați digital, exemplele se adună. Dacă aceste direcții se confirmă, AI nu va fi doar un multiplicator al productivității, ci și o sursă de inovație continuă. 

Avem în față motorul tăcut al unei economii care învață, se reinventează și crește prin propriile sale descoperiri. Nu știm încă cum va arăta viitorul, dar putem doar să fim spectatorii evoluției într-o lume ambalată în cursa tehnologică.