ИИ меняет представление о производительности экономики

Десятилетиями производительность измерялась объемом продукции, произведенной за определенное время. Такой подход работал в эпоху промышленного производства, однако развитие цифровой экономики и искусственного интеллекта постепенно делает привычные методы оценки менее эффективными.

Эксперт ссылается на исследование EY Megatrends 2026 and Beyond, согласно которому мировая экономика вступает в период, когда производительность растет быстрее, чем это способна отразить официальная статистика. Причина заключается в том, что стоимость все чаще создается за счет данных, алгоритмов и интеллектуального труда, а не физических активов.

Как отмечается в исследовании, генеративный искусственный интеллект уже способен за считанные минуты выполнять задачи, на которые раньше уходили часы или даже дни. Это касается подготовки текстов, программного кода, аналитических материалов, а также работы в медицине, юриспруденции и научных исследованиях.

При этом значительная часть создаваемой ценности не отражается в традиционных экономических показателях. Например, если специалист готовит отчет в несколько раз быстрее благодаря ИИ или врач ставит более точный диагноз без увеличения стоимости услуги, официальная статистика не всегда фиксирует соответствующий рост производительности.

По мнению автора, это требует пересмотра самого понятия производительности. Если раньше главным критерием были затраты времени и объем выполненной работы, то теперь все большее значение приобретают качество решений, скорость их принятия, точность и практический результат.

В исследовании также приводится прогноз IDC, согласно которому к 2030 году совокупный вклад искусственного интеллекта в мировую экономику может достичь $19,9 трлн, а мировой ВВП увеличится примерно на 3,5%. Однако, как отмечает эксперт, значительная часть этой добавленной стоимости может остаться за пределами традиционной статистики.

Изменения затронут не только бизнес, который уже переходит от оценки процессов к оценке результатов, но и государства. Если существующие статистические методы перестанут объективно отражать происходящие изменения, это может привести к ошибкам при принятии экономических решений.

В заключение эксперт отмечает, что главный вызов ближайших лет связан не только с развитием искусственного интеллекта, но и со способностью государств, компаний и инвесторов своевременно адаптировать подходы к измерению экономической ценности в новой цифровой реальности.