Süni intellektin əmək məhsuldarlığına təsirinə dair gözləntilər bir-birindən belə kəskin fərqlənir.

Yaxın dövrdə dünyada süni intellektə (AI) yatırılan vəsaitlərin ümumi həcminin 1 trilyon ABŞ dollarına çatacağı gözlənilir. Vəsaitin belə böyük həcmi haqlı olaraq onun “return”-inə (qayıtmasına) dair müzakirələrə də səbəb olur. Bu istiqamətdə ən aktual müzakirə mövzularından biri əmək məhsuldarlığına ola biləcək potensial təsir ilə əlaqədardır.

Maraqlıdır ki, buna dair gözləntilər bir-birindən kəskin fərqlənir. Bəzi ekspertlər əmək məhsuldarlığına təsirin yüksək, bəziləri isə çox kiçik olacağını düşünür. Sonuncu qrupda olan və AI-ın əmək məhsuldarlığına marjinal təsiri olacağını düşünənlərdən biri məşhur iqtisadçı Daron Acemoğludur. Onun hesablamalarına əsasən AI yaxın 10 ildə ABŞ iqtisadiyyatında əmək məhsuldarlığının cəmi 0.5% artmasına səbəb ola bilər, halbuki daha optimistik qrupda olanlar (məsələn, Goldman Sachs analitikləri) bu artımın bir neçə dəfə çox, yəni 9% olacağını gözləyirlər.

Belə olan halda konkret sual yaranır, niyə AI-ın əmək məhsuldarlığına potensial təsirinə dair gözləntilər bir-birindən belə kəskin fərqlənir? Bu qədər əhəmiyyətli fərqin olması nə ilə əsaslandırıla bilər? Fikrimcə aşağıdakı üç faktor gözləntilərdəki bu fərqi böyük ölçüdə izah edə bilir.

– AI biznes proseslərin hansı hissəsinə təsir göstərə bilər – təxmin ediləcəyi kimi AI-ın əmək məhsuldarlığına daha yüksək təsir edəcəyini proqnozlaşdıranlar daha çox biznes proseslərin AI nəticəsində transformasiya olunacağını gözləyir və əksinə. AI-ın əmək məhsuldarlığına marjinal təsir edəcəyini gözləyənlər isə biznes proseslərin yalnız 20%-in transformasiya olunacağını təxmin edirlər. Bu fərziyyənin arxasındakı əsas arqument hazırda ABŞ-da olan şirkətlərin cəmi 5%-nin AI-ı hər hansısa formada tətbiq etməsidir. Məlumat üçün, bu nisbət IT sahəsində 15%, tikinti sektorunda isə 2% təşkil edir.

– AI ilə əvəzlənə bilən və ya transformasiya oluna bilən biznes proseslərin xərc baxımından hansı hissəsinin səmərəli olması – burada məsələ çox konkretdir, AI ilə bağlı qoyulan investisiya əməyin əvəzlənməsindən daha yüksəkdirsə o zaman bu investisiya “cost effective” hesab oluna bilməz, belə olduqda AI niyə tətbiq olunsun ki? AI-ın əmək məhsuldarlığına marjinal təsirini gözləyənlər AI-ın tətbiq oluna biləcəyi biznes proseslərin təqribən 1/5-i “cost effective” hesab edirlər, digər qrup isə bu hissənin daha yüksək olacağını düşünürlər.

– Yeni peşə və iş profillərinin ortaya çıxması – burada nəzərdə tutulan AI-ın tətbiqi nəticəsində yeni iş sahələrinin yaranması və bunun əmək məhsuldarlığını artırmasıdır. Sadə nümunə vermiş olsaq, veb səhifələrin ortaya çıxmasından sonra bir rieltorun istər satış, istərsə də kirayə əqdlərinin sayını necə artırdığını və beləliklə də sabit əməklə nə qədər çox əlavə dəyər yaratdığını və nəticədə yüksək məhsuldarlığa nail olduğunu göstərmək olar. Bu baxımdan veb səhifə dizaynerləri, proqram tərtibatçıları, rəqəmsal marketinq mütəxəssisləri və s. kimi yeni iş və peşə sahələrinin ötən dövrlərdə əmək məhsuldarlığına müsbət təsirini inkar etmək mümkün deyil. Onsuz araşdırmalar da göstərir ki, ABŞ-da hazırda iş qüvvəsində yer alan insanların 60%-i 1940-cı ildə mövcud olmayan işlərdə (peşələrdə) fəaliyyət göstərirlər. Sürətlə dəyişən texnologiya ilə əlaqəli yeni işlər, peşələr ümumi yeni iş sahələrinin 85%-ni təşkil edir. Bu tarixi presedent AI-ın əmək məhsuldarlığına yüksək təsiri gözləntisi arxasındakı əsas arqumentlərdəndir.

AI-ın əmək məhsuldarlığına təsirinə dair gözləntilərin bu qədər bir-birindən fərqlənməsi əslində qeyri-müəyyənlik miqyasının yüksək olduğunun göstəricisidir. Bu mənada AI sahəsindəki sürətli dəyişikliyin yaxından izlənilməsi və onun praktik tətbiq sahələrinin və eyni zamanda da tətbiq imkanlarının öyrənilməsi xüsusi əhəmiyyət kəsb edir.

Elman Eminov, iqtisadçı