Tarp DI technologinio pažado ir ekonominės statistikos yra nemažas tarpas
Dirbtinis intelektas jau tapo viena didžiausių finansų rinkų temų, tačiau ekonominis jo poveikis gali pasirodyti gerokai lėčiau, nei šiandien tikisi investuotojai. Deutsche Bank makroekonomikos ir teminių tyrimų vadovas Jim Reid teigia, kad AI turi milžinišką produktyvumo potencialą, tačiau realūs plataus masto rezultatai įmonėse gali atsirasti tik po kelerių metų. Jo vertinimu, technologiją dar reikia tinkamai įdiegti į verslo procesus, o vien įrankių įsigijimas savaime produktyvumo revoliucijos nesukuria.
J. Reidas pabrėžia, kad per savo karjerą nematė technologijos, turinčios tokį didelį produktyvumo potencialą kaip dirbtinis intelektas. Vis dėlto jis perspėja, kad tarp technologinio pažado ir ekonominės statistikos yra nemažas tarpas. Įmonėms reikia ne tik naudoti AI, bet ir perkurti darbo eigą, atsakomybes, duomenų valdymą, kontrolės mechanizmus ir sprendimų priėmimo procesus.
Šis atsargumas svarbus dėl to, kad rinkos jau dabar į AI žiūri kaip į būsimą pelno ir efektyvumo mašiną. Puslaidininkių, duomenų centrų ir debesijos infrastruktūros akcijų kilimas rodo, kad investuotojai laukia greitos grąžos. Jei produktyvumo rodikliai vėluos, o investicijos ir toliau augs, tarp pažado ir realybės gali atsiverti nemaloni spraga.
Įmonės AI naudoja vis plačiau, bet produktyvumo naudą dar sunku įrodyti
Atlantoje įsikūrusio Federalinio rezervų banko tyrimas, paremtas beveik 750 įmonių vadovų apklausa, rodo, kad AI diegimas jau yra paplitęs, tačiau netolygus. Daugiau nei pusė apklaustų įmonių jau buvo investavusios į AI, bet mažesnės bendrovės dažnai dar tik pradeda šį procesą. Tyrėjai fiksuoja teigiamą poveikį darbo produktyvumui, tačiau jis skiriasi pagal sektorius ir ypač ryškesnis aukštos kvalifikacijos paslaugose bei finansuose.
Svarbi tyrimo išvada yra vadinamasis produktyvumo paradoksas. Įmonės dažnai jaučia, kad AI padeda dirbti greičiau, tačiau šie pojūčiai ne visada iškart atsispindi pajamose, pelne ar bendruose produktyvumo rodikliuose. Kitaip tariant, darbuotojas gali greičiau parašyti tekstą, kodą ar ataskaitą, bet visa organizacija nebūtinai iš karto tampa pelningesnė.
Tai primena ankstesnes technologijų bangas, kai kompiuteriai ir internetas pirmiausia pakeitė darbo įpročius, o tik vėliau pasirodė platesni ekonominiai rezultatai. Įmonės turi išmokti matuoti ne tik valandas, sutaupytas atliekant pavienes užduotis, bet ir visą vertės grandinę. Jei greičiau pagamintas darbas vėliau stringa peržiūroje, teisinėje patikroje, kokybės kontrolėje ar klientų aptarnavime, tikrasis produktyvumo šuolis gali ištirpti organizacijos viduje.
AI burbulo baimę stiprina puslaidininkių akcijų šuolis ir milžiniškos investicijos
AI tema finansų rinkose jau peržengė technologijų sektoriaus ribas. Puslaidininkių gamintojai, duomenų centrų operatoriai, elektros infrastruktūros tiekėjai ir debesijos paslaugų bendrovės sulaukė didžiulio investuotojų dėmesio. Tokia dinamika kelia klausimą, ar dabartinės akcijų kainos jau neįskaičiavo produktyvumo revoliucijos, kuri realioje ekonomikoje dar tik bręsta.
J. Reidas neatmeta rizikos, kad parabolinis technologijų akcijų kilimas gali baigtis skausmingu korekcijos etapu. Jo argumentas nėra tas, kad AI neturi vertės, o tai, kad finansų rinkos gali pernelyg anksti įkainoti naudą, kuri įmonių pelno ataskaitose atsiras tik vėliau. Istorijoje jau buvo ne viena technologinė banga, kai teisinga idėja kurį laiką buvo lydima per didelių lūkesčių ir per brangių vertinimų.
Dėl to AI investicijų klausimas tampa ne tik technologinis, bet ir makroekonominis. Jei įmonės masiškai stato infrastruktūrą, perka lustus, nuomoja skaičiavimo pajėgumus ir samdo specialistus, bet produktyvumo nauda dar neatsiperka, didėja spaudimas maržoms. Kita vertus, jei produktyvumo šuolis vis dėlto pasirodys, šiandienos brangios investicijos gali atrodyti kaip būtina kaina už naują augimo etapą.
Dirbtinis intelektas gali kurti darbo vietas, bet keis jų pobūdį ir reikalaujamus įgūdžius
J. Reidas į AI poveikį darbo rinkai žiūri per ekonomikos istorijos prizmę. Jo vertinimu, kiekviena didelė technologinė revoliucija kėlė baimę, kad naujos mašinos sunaikins darbo vietas, tačiau bendro užimtumo mastu tokia prognozė istoriškai nepasitvirtino. Tai nereiškia, kad niekas nepraras darbo, bet reiškia, kad technologijos dažnai sukuria naujas funkcijas, profesijas ir poreikius.
„PwC“ 2026 m. AI darbo rinkos barometras taip pat rodo sudėtingesnį vaizdą nei paprasta formulė „AI atima darbą“. Remiantis šiuo vertinimu, labiausiai su AI susijusiose įmonėse produktyvumo augimas yra 40 proc. didesnis nei mažiausiai su AI susijusiose bendrovėse. Kartu matyti, kad kai kuriose srityse AI ne panaikina žmogaus vaidmenį, o kelia reikalavimus sprendimų priėmimui, lyderystei, kūrybiškumui ir gebėjimui dirbti su technologija.
Tai reiškia, kad didžiausias darbo rinkos pokytis gali būti ne masinis nedarbas, o greitesnė profesijų transformacija. Įmonėms reikės žmonių, kurie moka tikrinti AI rezultatus, formuluoti užduotis, suprasti rizikas ir priimti sprendimus ten, kur algoritmas tik padeda, bet neatsako už pasekmes. Silpniausia vieta gali tapti ne darbuotojų skaičius, o įgūdžių neatitikimas naujam darbo modeliui.
AI produktyvumo revoliucija priklausys nuo procesų, o ne vien nuo galingesnių modelių
„Deloitte“ 2026 m. įmonių AI tyrimas rodo, kad produktyvumo ir efektyvumo pagerėjimą jau nurodo 66 proc. organizacijų, tačiau pajamų augimą iš AI iniciatyvų šiuo metu mato tik 20 proc. bendrovių. Tai svarbus skirtumas, nes sutaupyti laiko vienoje grandinės vietoje dar nereiškia sukurti naują verslo modelį. AI naudą galima pajusti kasdienėse užduotyse, bet sunkiau ją paversti tvariu konkurenciniu pranašumu.
Tas pats tyrimas rodo, kad dalis įmonių AI naudoja tik paviršiniams patobulinimams, o kitos jau perkuria procesus, produktus ir paslaugas aplink šią technologiją. Būtent antroji grupė turi didžiausią galimybę paversti AI ne pagalbiniu įrankiu, o realiu augimo varikliu. Jei organizacija tik uždeda AI ant seno proceso, ji dažnai gauna greitesnį seną procesą, bet ne naują vertės kūrimo mechanizmą.
Todėl J. Reido atsargumas nėra pesimizmas dėl dirbtinio intelekto. Tai veikiau perspėjimas, kad technologinė revoliucija ekonomikoje nevyksta mygtuko paspaudimu. AI gali tapti vienu svarbiausių produktyvumo šaltinių per artimiausią dešimtmetį, tačiau pirmiausia įmonės turi atlikti sunkiausią darbą – pakeisti tai, kaip jos pačios veikia.
Šaltiniai
Yahoo Finance. (2026). AI Productivity Gains Are Years Away, Deutsche Bank’s Reid Says
https://finance.yahoo.com/technology/ai/articles/ai-productivity-gains-years-away-100811793.html
Moneycontrol / Bloomberg. (2026). AI productivity gains are years away: Deutsche Bank’s analyst Jim Reid
https://www.moneycontrol.com/news/business/ai-productivity-gains-are-years-away-deutsche-bank-s-analyst-jim-reid-13968108.html
Federal Reserve Bank of Atlanta. (2026). Artificial Intelligence, Productivity, and the Workforce: Evidence from Corporate Executives
https://www.atlantafed.org/research-and-data/publications/working-papers/2026/03/25/04-artificial-intelligence-productivity-and-the-workforce-evidence-from-corporate-executives
DAO narių vertinimas
Straipsnio publikavimą patvirtino 5 iš 5 priskirtų DAO narių
Straipsnis aiškiai ir suprantamai aprašo dirbtinio intelekto poveikį ekonomikai, pabrėždamas, kad realūs rezultatai gali užtrukti. Jis yra aktualus ir vertingas skaitytojams, besidomintiems technologijų ir finansų rinkų sąsajomis.
Straipsnis pateikia tikslią informaciją apie dirbtinio intelekto poveikį ekonomikai ir investicijoms, remiasi ekspertų nuomonėmis ir tyrimais, todėl atitinka žurnalistikos etikos standartus.
Straipsnis yra aktualus, nes dirbtinis intelektas yra svarbi tema, kurią šiuo metu intensyviai nagrinėja verslo ir finansų sektoriai. Jame pateikiama įžvalga apie galimus dirbtinio intelekto diegimo iššūkius ir realius rezultatus, kas yra svarbu tiek investuotojams, tiek įmonių vadovams.
Straipsnis pateikia svarbią informaciją apie dirbtinio intelekto poveikį produktyvumui ir investicijoms, pabrėždamas, kad realūs rezultatai gali užtrukti. Tai padeda skaitytojams geriau suprasti technologijų diegimo iššūkius ir investicijų riziką.
Straipsnis pateikia subalansuotą ir informatyvų požiūrį į dirbtinio intelekto poveikį ekonomikai, nesiūlydamas nepagrįsto nerimo. Jame akcentuojama būtinybė atsargiai vertinti technologijų diegimo rezultatus, kas skatina racionalų mąstymą ir neleidžia emocinei manipuliacijai.
