admin ИИ уже влияет на экономику Европы, но не так драматично, как в некоторых прогнозах, утверждают специалисты Центра исследований экономической политики (CEPR). По данным исследования 12+ тысяч европейских компаний, внедрение ИИ в среднем повышает производительность труда примерно на 4%. Это ощутимый эффект, но далеко не «революция» — скорее умеренный прирост, который укладывается в средние прогнозы, а не в самые оптимистичные сценарии.
ИИ уже влияет на экономику Европы, но не так драматично, как в некоторых прогнозах, утверждают специалисты Центра исследований экономической политики (CEPR). По данным исследования 12+ тысяч европейских компаний, внедрение ИИ в среднем повышает производительность труда примерно на 4%. Это ощутимый эффект, но далеко не «революция» — скорее умеренный прирост, который укладывается в средние прогнозы, а не в самые оптимистичные сценарии.
В краткосрочной перспективе ИИ не приводит к сокращению рабочих мест. На первый взгляд кажется, что компании с ИИ нанимают больше людей, но если убрать эффект отбора (то есть тот факт, что такие компании изначально сильнее и активнее), связь исчезает. Это указывает на другой механизм: ИИ усиливает работу сотрудников, помогает им быстрее выполнять задачи и принимать решения, но не заменяет их. Более того, в таких компаниях в среднем растут зарплаты — и в целом, и на одного работника.
Однако выгоды распределяются крайне неравномерно. Больше всего выигрывают средние и крупные компании. Среди крупных компаний (более 250 сотрудников) ИИ используют около 45%, среди небольших (10-49 сотрудников) — только 24%. Буст производительности у крупных игроков заметно выше. Это объясняется тем, что у них есть ресурсы, данные, специалисты и возможность перестраивать процессы. У малого бизнеса таких возможностей часто нет, что усиливает разрыв внутри экономики.
Разница заметна и между странами. В финансово развитых экономиках ЕС — например, в Швеции и Нидерландах — около 36% компаний уже используют аналитику больших данных и ИИ. В менее развитых странах, таких как Румыния и Болгария, — около 28%. В итоге Европа оказывается в странной ситуации: по разработке технологий она отстаёт от США и Китая, но по фактическому внедрению в среднем идёт примерно на одном уровне с США — просто внутри самого ЕС разрыв очень большой.
Отмечается, что сам по себе ИИ почти ничего не даёт. Чтобы получить эффект, компаниям нужно вкладываться в сопутствующие вещи: данные, софт, обучение сотрудников и перестройку процессов. И именно здесь разница становится максимальной. Дополнительный 1 п. п. инвестиций в софт и данные увеличивает эффект от ИИ ещё на 2,4 п. п. А инвестиции в обучение дают ещё более сильный мультипликатор: +5,9 п. п. к эффекту. То есть основная ценность — не в самой технологии, а в том, насколько глубоко компания может её встроить в работу.
Для политики это означает несколько вещей. Во-первых, без поддержки малых компаний разрыв будет только расти: именно крупный бизнес сейчас получает основную выгоду от ИИ. Во-вторых, недостаточно просто субсидировать технологии — нужны инвестиции в навыки, обучение и изменение процессов. Речь идёт о так называемых «гибридных навыках» — умении работать с ИИ, управлять данными и принимать решения вместе с алгоритмами.
И наконец, отсутствие сокращений сейчас не означает, что их не будет потом. Пока ИИ скорее дополняет работников, но по мере развития технологий и накопления опыта у компаний ситуация может измениться. Кроме того, зарплаты могут расти в первую очередь у более квалифицированных сотрудников, что усилит неравенство.
Источник: devby.io
