Изминаха почти две години, откакто OpenAI пусна чатбота GPT-3.5 и предизвика фанфари в технологичната индустрия.

Съоснователят на Microsoft Бил Гейтс сравнява появата на технологията с първия графичен потребителски интерфейс – пробив, който промени персоналните компютри през 80-те години на миналия век. 

Много експерти прогнозираха, че генеративният изкуствен интелект бързо ще трансформира икономиките по света, оставяйки милиони хора без работа. И все пак, въпреки шума и притесненията, въздействието му досега е сравнително скромно.

Според Бюрото за преброяване на населението в САЩ, само 6% от фирмите използват AI за производство на стоки и услуги. 

Междувременно, продукцията и ръстът на производителността на труда остават далеч под стремителните върхове на компютърната ера през 90-те години.

Защо AI досега не успява да покрие високите очаквания?

Поуките от компютърната ера могат да хвърлят светлина върху този въпрос, пише The Economist.  Както при AI днес, ранните й години са белязани от прогнози за икономическа трансформация.

През 1965 г. компютърният учен Хърбърт Саймън заявява, че "машините ще бъдат способни в рамките на 20 години да вършат всяка работа, която човек може да върши." Две десетилетия след прогнозата на Саймън, обещаната революция в производителността остава мираж. 

През 1987 г. нобеловият лаурет Робърт Солоу се шегува, че "можете да видите компютрната ера навсякъде, освен в статистиката за производителността." 

Едва в края на 90-те години на миналия век икономическата трансформация най-накрая се материализира, карайки дори и Солоу да признае, три десетилетия след първоначалната еуфория, че компютрите са започнали да променят икономиката. 

Три основни фактора допринасят за евентуалното настъпване на бума на производителността в компютърната ера - компаниите увеличават инвестициите в информационни технологии, цените на компютрите и софтуера падат бързо, а мениджърите намират нови начини да интегрират технологиите в своите операции. 

Налични ли са тези условия днес?

Първият от тях са инвестициите. От 1995 г. фирмите увеличават разходите за компютърен хардуер, мрежова инфраструктура и софтуер. Между 1995 г. и 2000 г. техните инвестиции в оборудване за обработка на информация и софтуер нарастват средно с 20% годишно в реално изражение.

Изследване на Федералната резервна банка на Ню Йорк установява, че фирмите са инвестирали близо 400 милиарда долара в такива технологии до 1999 г., което представлява над 30% от всички нежилищни фиксирани инвестиции.

За сравнение, капиталовите разходи в днешно време не са толкова впечатляващи. През последните две години бизнес инвестициите в оборудване за обработка на информация и софтуер са нараснали с около 4% годишно. 

Инвестициите в AI може да са по-фокусирани върху нематериални активи, като алгоритми и данни, които са по-трудни за измерване от физическия капитал. Плащанията към стартиращите фирми за персонализирани инструменти може да се отчитат като оперативни разходи в статистиката, например. 

Въпреки това, в период на техонологичен възход би могло да се очаква поне увеличение на инвестициите в софтуер. Вместо това разходите - както за предварително пакетиран търговски софтуер, така и за персонализирани системи, включително AI инструменти, пригодени за конкретни работни процеси, са изненадващо ниски.

Ръстът на инвестициите в софтуер през изминалата година е около три пъти по-нисък от края на 90-те години в реално изражение и остава доста под дългосрочната си средна стойност.

През втората половина на 90-те години на миналия век се наблюдава драматичен спад в съобразената с качеството цена на компютърния хардуер и софтуер. От 1995 до 2000 г. цените на оборудването за обработка на информация и софтуера падат с една трета, произвеждайки по-евтини и по-добри компютри. 

Ерата на AI все още не генерирала съответния спад в цените - през последните пет години тези за софтуера и оборудването за обработка на информация почти не са помръднали. Напротив, през последното тримесечие индексът на цените за тези стоки се повишава на годишна база с 4%. 

Въпреки че основната технология става все по-евтина, посредниците, които "преопаковат" AI приложенията, все повече добавят към маржовете си на печалба и повишават цените.

Производителността - последната съставка в икономическата революция от 90-те

За да осигури една технология повишаване на производителността, компаниите трябва да преоборудват операциите и бизнес моделите си, за да я интегрират.

Типичен пример за това е Walmart. През 90-те години на миналия век американската търговска верига повишава производителността, като вгражда нова софтуерна система в своите операции, предоставяйки на доставчиците достъп в реално време до данните за продажбите и инвентара.

Възприемането на изкуствения интелект днес остава до голяма степен ограничено до тесни приложения в рамките на съществуващи операции, като например фирма за финансови услуги, използваща AI приложение за откриване на измами.

Повечето фирми не разполагат с инфраструктурата за данни, необходима за обучение на персонализирани модели, специфични за фирмата. За да се отключи пълният потенциал на AI, ще са необходими по-фундаментални промени.

Икономистът Руди Дорнбуш от Масачузетския технологичен институт казва, че в икономиката нещата се случват по-бавно, отколкото повечето хора си мислят, че ще станат, а след това - по-бързо, отколкото си мислят, че могат.

AI може, в крайна сметка, да доведе до изключителен растеж на производителността, но в момента изглежда, че е на известно разстояние от "излитането", преживяно през 90-те години.

Може би по-подходящото сравнение е със 70-те години - период, когато технологичните обещания се смесват с разочароващ ръст на производителността.

Чиповете за дигитална памет и силициевият микропроцесор, които захранват персоналния компютър, се появяват около 1970 г. И все пак 20 години по-късно по-малко от 10% от световните фирми използват компютри. 

С навлизането на света в информационната епоха и с появата на електронната поща, мобилните телефони и интернет, растежът на производителността остава упорито нисък.

От 1975 до 1994 г. производителността на труда в Америка е била средно около 1.7%. Веднага след това нещата най-накрая потръгват. Възможно е AI революцията да следва подобен път.

Новините на Darik Business Review във Facebook , Instagram , LinkedIn и Twitter !