Kişisel bilgisayarlar bir bilgi teknolojisi devrimi başlattı. AI benzer şekilde dramatik değişiklikler getirecek mi? Getty Images aracılığıyla Bettmann

Yapay zekaya olan ilginin patlaması, yalnızca algoritmaların insanları taklit etme konusundaki şaşırtıcı kapasitesine değil, aynı zamanda bu algoritmaların birçok insanı işlerinde yerinden edebileceği gerçeğine de dikkat çekti. Ekonomik ve toplumsal sonuçlar dramatik olmaktan başka bir şey olamaz.

Bu ekonomik dönüşümün yolu ise işyerinden geçiyor. A geniş çapta dolaşan Goldman Sachs çalışması önümüzdeki on yılda mevcut mesleklerin yaklaşık üçte ikisinin etkilenebileceğini ve insanların şu anda yaptığı işlerin dörtte biri ila yarısının bir algoritma tarafından devralınabileceğini öngörüyor. Dünya çapında 300 milyona kadar iş etkilenebilir. Danışmanlık firması McKinsey kendi araştırmasını yayınladı küresel ekonomiye her yıl yapay zeka destekli 4.4 trilyon ABD doları tutarında bir destek öngörüyor.

Böylesine devasa sayıların çıkarımları içler acısı ama bu tahminler ne kadar güvenilir?

adlı bir araştırma programını yönetiyorum. Dijital Gezegen dijital teknolojilerin dünyadaki yaşamlar ve geçim kaynakları üzerindeki etkisini ve bu etkinin zaman içinde nasıl değiştiğini inceleyen bilim dalı. Kişisel bilgisayarlar ve internet gibi dijital teknolojilerin önceki dalgalarının çalışanları nasıl etkilediğine bir bakış, yapay zekanın gelecek yıllardaki potansiyel etkisine dair bazı bilgiler sunuyor. Ancak işin geleceğinin tarihi bir rehber olacaksa, bazı sürprizlere hazırlıklı olmalıyız.

BT devrimi ve üretkenlik paradoksu

Teknolojinin ekonomi üzerindeki sonuçlarını izlemek için önemli bir ölçüt, büyümedir. işçi verimliliği – bir çalışanın saatte ne kadar iş üretebileceği olarak tanımlanır. Bu görünüşte kuru istatistik çalışan her birey için önemlidir, çünkü bir işçinin her çalışma saati için ne kadar kazanmayı bekleyebileceği ile doğrudan bağlantılıdır. Başka bir deyişle, daha yüksek üretkenliğin daha yüksek ücretlere yol açar.

Generative AI ürünleri, minimum insan müdahalesi ile yazılı, grafik ve işitsel içerik veya yazılım programları üretebilir. Reklamcılık, eğlence ve yaratıcı ve analitik çalışma gibi meslekler, etkileri ilk hissedenler arasında olabilir. Bu alanlardaki bireyler, şirketlerin kullanacağından endişe edebilir. bir zamanlar yaptıkları işleri yapmak için üretken yapay zeka, ancak ekonomistler bir bütün olarak işgücünün üretkenliğini artırmak için büyük bir potansiyel görüyorlar.

Goldman Sachs çalışması, üretken yapay zekanın tek başına benimsenmesi nedeniyle üretkenliğin yılda %1.5 artacağını tahmin ediyor. 2010 ve 2018'deki oranın neredeyse iki katı. McKinsey daha da agresif, bu teknolojinin ve diğer otomasyon biçimlerinin "sonraki üretkenlik sınırı3.3 yılına kadar yılda %2040'e kadar yükseltiyor.

Önceki yılların oranlarına yaklaşacak olan bu tür bir üretkenlik artışı, hem ekonomistler hem de teoride işçiler tarafından memnuniyetle karşılanacaktır.

ABD'deki üretkenlik artışının 20. yüzyıl tarihini takip edecek olursak, yaklaşık 3% 1920'den 1970'e kadar yıllık olarak gerçek ücretleri ve yaşam standartlarını yükseltti. İlginç bir şekilde, üretkenlik artışı 1970'lerde ve 1980'lerde yavaşladı ve bilgisayarların ve erken dijital teknolojilerin kullanılmaya başlanmasıyla aynı zamana denk geldi. Bu "üretkenlik paradoksu” ünlü bir şekilde yakalandı MIT ekonomisti Bob Solow'dan açıklama: Bilgisayar çağını her yerde görebilirsiniz ancak verimlilik istatistiklerinde.

Dijital teknoloji şüphecileri, sosyal medyada veya alışverişte harcanan "verimsiz" zamanı suçladılar ve elektriğin veya içten yanmalı motorun piyasaya sürülmesi gibi daha önceki dönüşümlerin bir etkisi olduğunu savundular. işin doğasını temelden değiştirmede daha büyük rol. Tekno-iyimserler aynı fikirde değildi; yeni dijital teknolojilerin çevirmek için zamana ihtiyaç vardı üretkenlik artışına dönüşür, çünkü diğer tamamlayıcı değişikliklerin paralel olarak gelişmesi gerekir. Yine diğerleri üretkenlik önlemlerinin yeterli olmadığından endişeli bilgisayarların değerini yakalamada.

Bir süre iyimserler haklı çıkacak gibi göründü. 1990'ların ikinci yarısında, World Wide Web'in ortaya çıktığı sıralarda, ABD'de üretkenlik artışı iki katına, o on yılın ilk yarısında yıllık %1.5'ten ikinci yarısında %3'e. Yine, gerçekte neler olup bittiğine dair anlaşmazlıklar vardı ve paradoksun çözülüp çözülmediği konusunda suları daha da bulandırıyordu. Bazı savundu Gerçekten de, dijital teknolojilere yapılan yatırımlar sonunda meyvesini veriyordu. alternatif görüş birkaç kilit endüstrideki yönetimsel ve teknolojik yeniliklerin ana itici güç olmasıydı.

Açıklama ne olursa olsun, başladığı kadar gizemli bir şekilde, 1990'ların sonundaki bu dalgalanma kısa sürdü. Bu nedenle, bilgisayarlara ve internete yapılan devasa kurumsal yatırımlara (işyerlerini dönüştüren değişikliklere) rağmen ekonominin ve işçi ücretlerinin teknolojiden ne kadar fayda sağladığı belirsizliğini koruyor.

2000'lerin başı: Yeni düşüş, yeni heyecan, yeni umutlar

21. yüzyılın başları XNUMX. yüzyıla denk gelirken, sözde dot-com balonunun patlaması2007 yılına başka bir teknoloji devriminin gelişi damgasını vurdu: Apple iPhonetüketicilerin milyonlarca satın aldığı ve şirketlerin sayısız şekilde dağıttığı. Yine de işgücü üretkenliği artışı 2000'li yılların ortalarında yeniden durmaya başladı. 2009'da kısa bir süre tıkırdayan Büyük Durgunluk sırasında, yalnızca 2010'dan 2019'a bir düşüşe geri dönmek için.

 Akıllı telefonlar milyonlarca uygulamaya ve tüketici hizmetine yol açtı, ancak aynı zamanda birçok çalışanı iş yerlerine daha sıkı bağlı tuttu. Getty Images aracılığıyla San Francisco Chronicle/Hearst Gazeteleri

Bu yeni çöküş boyunca, tekno-iyimserler yeni değişim rüzgarları bekliyorlardı. Yapay zeka ve otomasyon çok popüler hale geliyordu ve iş ve işçi üretkenliğini dönüştürmesi bekleniyordu. Geleneksel endüstriyel otomasyonun, insansız hava araçlarının ve gelişmiş robotların ötesinde, sermaye ve yetenek birçok müstakbel şirkete akıyordu. oyunun kurallarını değiştiren teknolojilerotonom araçlar, marketlerde otomatik ödemeler ve hatta pizza yapan robotlar. Yapay zeka ve otomasyonun üretkenlik artışını hızlandıracağı öngörülüyordu 2 üzerinde 2010-2014'ün düşük seviyelerinden on yıl içinde yıllık olarak %0.4.

Ancak oraya varmadan ve bu yeni teknolojilerin işyerinde nasıl dalgalanacağını ölçemeden, yeni bir sürpriz darbe: COVID-19 salgını.

Pandemik üretkenlik baskısı – ardından düşüş

Pandemi kadar yıkıcı olan işçi üretkenliği 2020'de başladıktan sonra yükseldi; dünya çapında çalışılan saat başına çıktı, verilerin mevcut olmasından bu yana kaydedilen en yüksek seviye olan %4.9'a ulaştı.

Bu dik yükselişin çoğu teknoloji tarafından kolaylaştırıldı: daha büyük bilgi yoğun şirketler - doğası gereği daha üretken olanlar - uzaktan çalışmaya geçti, sürekliliği sağlamak video konferans gibi dijital teknolojiler ve Slack gibi iletişim teknolojileri aracılığıyla ve işe gidip gelme zamanından tasarruf etme ve esenliğe odaklanma.

Dijital teknolojilerin bilgi çalışanlarının üretkenliğini artırmaya yardımcı olduğu açık olsa da, daha fazla otomasyona geçiş hızlandırıldı diğer birçok sektörde, işçiler kendi güvenlikleri için evde kalmak ve sokağa çıkma kısıtlamalarına uymak zorunda olduğundan. Et işlemeden restoran operasyonlarına, perakende satıştan konaklamaya kadar çeşitli sektörlerde faaliyet gösteren şirketler otomasyona yatırımüretkenliklerini artırmaya yardımcı olan robotlar ve otomatik sipariş işleme ve müşteri hizmetleri gibi.

Ama sonra teknoloji manzarası boyunca yolculukta başka bir dönüş daha oldu.

2020-2021 yatırımlarındaki artış teknoloji sektörü çöktüotonom araçlar ve pizza yapan robotlar hakkındaki yutturmaca gibi. gibi diğer köpüklü vaatler metaverse'in devrim yaratan uzaktan çalışma veya eğitim, ayrıca arka planda kayboluyor gibiydi.

Buna paralel olarak, çok az uyarıyla, "üretken yapay zeka" sahneye çıkmak, işleri büyük ölçekte etkilerken üretkenliği artırmak için daha da doğrudan bir potansiyele sahip. Yeni teknoloji etrafındaki yutturmaca döngüsü yeniden başladı.

İleriye bakış: Teknoloji yayındaki sosyal faktörler

Şimdiye kadarki olay örgüsünün sayısı göz önüne alındığında, buradan sonra ne bekleyebiliriz? İşte dikkate alınması gereken dört konu.

İlk olarak, işin geleceği yalnızca ham sayıda işçi, kullandıkları teknik araçlar veya yaptıkları işle ilgili değil; yapay zekanın işyeri çeşitliliği ve sosyal eşitsizlikler gibi ekonomik fırsatlar ve işyeri kültürü üzerinde derin bir etkisi olan faktörleri nasıl etkilediği düşünülmelidir.

Örneğin, uzaktan çalışmaya yönelik geniş geçiş yardımcı olabilir Daha esnek işe alma ile çeşitliliği teşvik etmek, yapay zeka kullanımının artmasının muhtemelen ters etki yaratacağını görüyorum. Siyahi ve Hispanik işçiler aşırı temsil otomasyona en fazla maruz kalan 30 meslekte ve yetersiz temsil en düşük maruziyete sahip 30 meslekte. Yapay zeka, çalışanların daha kısa sürede daha çok iş yapmasına yardımcı olabilir ve bu artan üretkenlik istihdam edilenlerin ücretlerini artırabilirken, işleri yerinden edilenler için ciddi bir ücret kaybına yol açabilir. 2021 tarihli bir makale şunu buldu: ücret eşitsizliği en çok artma eğiliminde şirketlerin zaten robotlara çok güvendiği ve en son robot teknolojilerini hızla benimseyen ülkelerde.

İkincisi, COVID-19 sonrası iş yeri yüz yüze ve uzaktan çalışma arasında bir denge ararken, üretkenlik üzerindeki etkiler ve konuyla ilgili görüşler belirsiz ve değişken kalacaktır. A 2022 çalışmada şirketler ve çalışanlar evden çalışma düzenlemeleri konusunda daha rahat hale geldikçe uzaktan çalışma için verimliliğin arttığını gösterdi, ancak ayrı bir 2023 araştırmasına göre, yöneticiler ve çalışanlar katılmıyorum etki hakkında: İlki, uzaktan çalışmanın üretkenliği azalttığına inanırken, çalışanlar bunun tersine inanıyor.

Üçüncüsü, üretken yapay zekanın yayılmasına toplumun tepkisi, gidişatını ve nihai etkisini büyük ölçüde etkileyebilir. Analizler, üretici yapay zekanın belirli işlerde çalışan üretkenliğini artırabileceğini gösteriyor; örneğin, 2023'te yapılan bir araştırma, üretken yapay zeka tabanlı bir konuşma asistanının kademeli olarak tanıtıldığını buldu. müşteri hizmetleri personelinin verimliliğinde %14 artış. Yine de zaten var büyüyen çağrılar üretken yapay zekanın en ciddi risklerini göz önünde bulundurmak ve bunları ciddiye almak. Bunun da ötesinde, astronomik bilimin tanınması bilgisayar ve çevresel maliyetler Üretken yapay zeka, gelişimini ve kullanımını sınırlayabilir.

Son olarak, geçmişte ekonomistlerin ve diğer uzmanların ne kadar yanıldığı göz önüne alındığında, yapay zeka teknolojisinin çalışma ve işçi verimliliği üzerindeki etkisine ilişkin bugünün tahminlerinin birçoğunun da yanlış çıkacağını söylemek güvenlidir. Etkilenen 300 milyon iş veya küresel ekonomiye yıllık 4.4 trilyon dolarlık artış gibi rakamlar dikkat çekici, ancak yine de insanların onlara garanti edilenden daha fazla güvenilirlik verme eğiliminde olduğunu düşünüyorum.

Ayrıca, “etkilenen işler”, kaybedilen işler anlamına gelmez; artırılmış işler veya hatta yeni işlere geçiş anlamına gelebilir. İşin ve işçilerin geleceği hakkında makul senaryolar hakkında hayal gücümüzü ateşlemek için Goldman'ın veya McKinsey'ninki gibi analizleri kullanmak en iyisidir. Benim görüşüme göre, hangisinin gerçekleşeceğini etkileyebilecek birçok faktör hakkında proaktif olarak beyin fırtınası yapmak, erken uyarı işaretleri aramak ve buna göre hazırlanmak daha iyi.

İşin geleceğinin tarihi sürprizlerle dolu; Yarının teknolojileri de aynı derecede kafa karıştırıcıysa şaşırmayın.

Yazar hakkında

Bhaskar Çakravorti, Global İşletme Dekanı, The Fletcher School, Tufts Üniversitesi

Bu makale şu adresten yeniden yayınlandı: Konuşma Creative Commons lisansı altında. Okumak Orijinal makale.