Нобелевский лауреат по экономике Кристофер Писсаридес считает, что ИИ не вернёт западным экономикам эпоху быстрого роста, когда производительность труда заметно ускорялась год за годом. Для IT-рынка это неприятный, но полезный сигнал: одной закупкой моделей и пилотов бизнесу не отделаться, особенно если значительная часть работы компании вообще слабо автоматизируется.
Об этом, как пишет Habr / Новости, профессор Лондонской школы экономики заявил на конференции Королевского экономического общества в Ньюкасле, а затем повторил ту же мысль в интервью Bloomberg. Его тезис звучит жёстко: рассчитывать на всеобщий подъём производительности только за счёт ИИ не стоит, потому что у экономики есть структурные ограничения, а не только дефицит хороших промптов и GPU.
Главный аргумент Писсаридеса упирается в состав занятости. По его оценке, в Великобритании до 40% видов трудовой деятельности вообще не связаны с ИИ. Речь не о модной дискуссии вокруг офисных задач, а о вполне приземлённых сегментах: уход за людьми, гостиничный бизнес, значительная часть сервисного сектора. Если в этих сферах производительность труда останется примерно на прежнем уровне, то и общий экономический эффект от ИИ будет скромнее, чем обещают самые шумные сторонники технологии.
Отсюда и следующий вывод. Чтобы вернуть темпы роста, о которых любят говорить технооптимисты, нужен не просто ещё один слой автоматизации поверх документооборота и клиентской поддержки. Нужен очень серьёзный скачок эффективности именно в тех отраслях, где ИИ теоретически уместен сильнее всего: в финансах, консалтинге и профессиональных услугах. И даже там вопрос не в том, умеет ли модель красиво резюмировать созвон или быстро написать черновик письма. Вопрос в том, превращается ли это в измеримый выпуск на человека, на команду и на бизнес-единицу. Пока, по словам экономиста, явных признаков такого перелома почти не видно.
Писсаридес отдельно прошёлся по тем, кто уже рисует масштабные макроэкономические последствия внедрения ИИ. Под его критику попали глава Nvidia Дженсен Хуанг и гендиректор OpenAI Сэм Альтман. Смысл претензии простой: громкие прогнозы есть, а подтверждение в статистике роста производительности пока отсутствует. Для рынка это, пожалуй, самый болезненный момент. Индустрия привыкла жить в ритме релизов, демо и анонсов, где эффект кажется почти немедленным. Экономика работает скучнее: пока рост не отражается в выпуске, марже, сроках и численности, он остаётся красивой презентацией, а не новым циклом развития.
Особенно примечательно, что скептиком выступает не человек со стороны, а экономист, который ещё несколько лет назад звучал заметно бодрее. Три года назад Писсаридес допускал, что ИИ может привести даже к четырёхдневной рабочей неделе, поскольку снимет с людей рутинные задачи. Сейчас тон изменился. Это не разворот на 180 градусов и не заявление в духе «ничего не работает». Скорее более трезвая оценка того, как именно технологии доходят до реального производства, сервиса и занятости. Между эффектным прототипом и сдвигом в производительности труда обычно лежит длинный участок интеграции, переделки процессов и сопротивления организационной реальности.
Его позицию частично поддерживают и данные из индустрии, приведённые в источнике. По данным PwC, три четверти экономической ценности, которую генерирует ИИ, сосредоточены у 20% компаний. Это важная деталь, потому что она хорошо охлаждает разговоры о «демократизации выгоды». Похоже, основную отдачу получают не те, кто раздал сотрудникам доступ к чат-ботам, а те, кто встроил ИИ в саму бизнес-модель, процессы принятия решений и цепочку создания выручки. Для разработчиков и продактов здесь нет особой магии: выиграет не тот, кто первым подключил API, а тот, кто сумел перестроить продукт, метрики и операционную модель вокруг новой технологии.
Для русскоязычной IT-аудитории из этого следует довольно практичный вывод. Если компания ждёт, что ИИ сам по себе поднимет производительность труда во всех подразделениях сразу, ожидания почти наверняка завышены. В инженерных, аналитических и офисных функциях эффект может быть заметным, но он не обязан автоматически распространиться на весь бизнес. А значит, разговор надо вести не про «внедрили ИИ», а про то, где именно сократилось время цикла, сколько задач ушло из ручного контура, как изменились unit-экономика и загрузка команд. Иначе очень легко перепутать локальное удобство сотрудников с макроэффектом, которого от компании ждут инвесторы и совет директоров.
Есть и ещё один неудобный вопрос, который заявление Писсаридеса только усиливает. Если даже после волны генеративного ИИ экономика не возвращается к прежним темпам роста производительности, значит, дело не только в качестве моделей. Возможно, следующая большая конкуренция развернётся не за самый умный интерфейс, а за способность менять процессы в тех отраслях, где технологии обычно буксуют о человеческий труд, регулирование и сервисную рутину. И вот это уже история не про хайп, а про длинную и не слишком гламурную работу.