Kalkınma teknolojilerinin verimliliği artıracağı makul görünüyor. Bana günlük çalışmalarında zaten nasıl yararlı olduğunu söyleyen arkadaşlarım ve ailem var, genellikle ilk taslakların üretim sürecini hızlandırmak için: diyelim ki, bir sorun çözmek için bir PowerPoint slayt veya bir staj veya yazılım programlama önerisi. Ortak bir tema, bana öyle geliyor ki, yapay zeka araçlarının mevcut biçiminin bir etkinliğin önceki aşamalarında zamandan tasarruf edebileceği, ancak en azından bu tür bir görev için,
IA’nın bir bütün olarak ekonomi için üretkenliğin büyümesini nasıl etkileyebileceğine ne dersiniz? Bir grup ekonomist OECD –Francesco Filippucci, Peter Gal, Katharina Laengle, Matthias Schief ve Filiz Unl -FiFf -Fidan – “Verimlilik için Yapay Zeka Fırsatları ve Riskleri” konusundaki mevcut tahminlerin genel bir bakış ve tartışması. (Uluslararası Verimlilik MonitörüBahar 2025). İşte onların arka plan çizgisi:
Yapay zeka, yıllık toplama 0,3 ve 0,7 puan arasında katkıda bulunabilir
Önümüzdeki on yıl içinde Amerika Birleşik Devletleri’nde TFP büyümesi. Farklı senaryolarda planlanan etkiler Amerika Birleşik Devletleri’nde daha yüksektir, bunu İngiltere, Almanya, Kanada, Fransa ve İtalya ve Japonya’da düşüktür. Bu rakamlar, üretken yapay zekanın muhtemelen önümüzdeki 10 yıl içinde toplam verimlilikte önemli bir büyüme kaynağı olacağını göstermektedir, ancak aynı zamanda mevcut nesil teknolojiler tarafından verilen kazançların olağanüstü olmayacak olduğunu açıklığa kavuşturacaktır. Bir karşılaştırma yapmak için, Bilgi ve İletişim Teknolojilerine (TIC) bağlı teknolojinin liderliğindeki son patlamanın, 90’ların ortalarından başlayarak ABD’deki TFP’nin yıllık büyümesine 1-1.5 puan katkıda bulunduğu tahmin edildi …
Bu, yayınlanan diğer tahminlere kıyasla, ortam taraflı bir tahmin gibi görünüyor. İşte belirli görevler için bazı özel çalışmalarda AI kullanımından elde edilen kazançları gösteren bir rakam. Dikey eksen “%” olarak okunabilir, yani müşteri hizmetleri için araçlar%14, geliştirilmiş bir kodlama%56 vb.
Yapay zeka araçları ne kadar hızlı kabul edilecek? Burada, şirketlerin yarısı tarafından benimsenecek sistematik olarak önemli teknolojileri ne kadar kullandığını gösteren bir rakam:
Bu rakamların öne sürdüğü gibi, bir dizi faktör AI verimliliğinin etkileri için daha yüksek veya daha düşük tahminlere yol açabilir. İşte bazıları:
- Yapay zeka araçları ekonomi genelinde hangi ritim benimsenecek?
- Yapay zeka, mevcut işçilerin ve işlerin payının hangi payı olduğunu ne ölçüde hızlandıracak?
- Mevcut işçiler için AI becerilerinin gelişimi ne ölçüde daha fazla görev yapmalarına izin veriyor?
- Yapay zeka araçlarının tam kullanımı, uygulanmadan önce zaman ve finansman gerektirecek beceri veya fiziksel sermayeye tamamlayıcı yatırımlar gerektirecek mi?
- Yapay zeka ne ölçüde araştırma ve yeniliği hızlandıracak?
- Bu araçların (yüksek hızlı bağlantı, hesaplama gücü ve özel bilgisayar yongaları gibi) kullanılmasına izin veren temel yapay zeka araçları ve teknolojileri, kullanıcılar tarafından ödenen fiyatları azaltma veya daha az rekabetçi bir ortamda satılacak rekabetçi bir pazarda yaygın olarak sağlanacaktır.
- Yapay zeka araçları, şirketlerin davranışsal önyargıları veya zararlı faaliyetlerden yararlanmasına ne ölçüde izin verecek, bir şekilde toplum için küçük genel kazançlara dönüşecek?
Bu soruların (ve diğerlerinin) cevapları açıkça bir dizi olasılık açıyor. Son bir endişe olarak, yazarlar bunu işaret ediyor “[h]Tarihsel olarak, sektörler daha hızlı ürün verimliliği, aslında GSYİH hisselerinde düşüşler görme eğilimindedir (göreceli çıktı fiyatlarındaki düşüşler ve istihdam hisseleri), böylece toplu verimlilik artışını azaltır …