Nadal nie mamy pełnego obrazu potencjału sztucznej inteligencji jako technologii ogólnego przeznaczenia. Mowa tu o technologii, która fundamentalnie przekształca porządek gospodarczy, eliminuje wąskie gardła rozwojowe, znacząco zwiększa wydajność w większości sektorów gospodarki oraz umożliwia przełamywanie kolejnych barier wzrostu gospodarczego. Możemy jednak z pewną ostrożnością określić, które państwa na obecnym etapie dysponują lepszymi warunkami do wykorzystania postępu w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji jako katalizatora wzrostu gospodarczego.
Badanie ekonomistów Międzynarodowego Funduszu Walutowego zatytułowane „Artificial Intelligence and Productivity in Europe" wskazuje, że w ciągu najbliższych pięciu lat generatywna sztuczna inteligencja podniesie produktywność czynników wytwórczych (pracy i kapitału) średniorocznie o 0,98 proc. w Luksemburgu, 0,92 proc. w Danii, 0,89 proc. w Belgii oraz 0,87 proc. w Niemczech. Dla porównania, w Polsce szacowany wzrost wyniesie 0,57 proc., w Rumunii 0,51 proc., a na Węgrzech 0,66 proc. Wyłania się teza – która powoli staje się konsensusem w debacie - że potencjał sztucznej inteligencji w zakresie podnoszenia wydajności gospodarek europejskich wydaje się obecnie umiarkowany, ale to nie to jest najważniejsze: istotniejsze są różnice między poszczególnymi krajami.
Konkluzja jest taka, że sztuczna inteligencja wykazuje większy potencjał stymulowania produktywności i wzrostu gospodarczego w krajach wyżej rozwiniętych, które już charakteryzuje wysoka wydajność pracy. W rezultacie może spowolnić, a nawet zakłócić proces konwergencji dochodowej, czyli zmniejszania dysproporcji w dochodzie na mieszkańca między rozwiniętymi państwami Zachodu a gospodarkami Europy Środkowo-Wschodniej, w tym Polski. Decydujące znaczenie będzie miała jednak skala, z jaką sztuczna inteligencja wpłynie na gospodarkę. Można postawić hipotezę, że AI nie podniesie produktywności na tyle, by podważyć wzorzec konwergencji, zgodnie z którym przy spełnieniu określonych warunków kraje uboższe rozwijają się szybciej niż bogate ze względu na wyższą krańcową efektywność inwestycji w kapitał fizyczny i ludzki.
Dlaczego sztuczna inteligencja silniej stymuluje produktywność w państwach wysokorozwiniętych? Istnieje kilka przyczyn, jednak najważniejszą – integrującą pozostałe czynniki – jest fakt, że kraje bardziej rozwinięte wcześniej przeszły proces deindustrializacji i przesunięcia zasobów wytwórczych z przemysłu w kierunku usług. Innymi słowy, udział sektora usługowego w tworzeniu PKB jest w nich znacznie wyższy, a to właśnie w usługach istnieje największy potencjał wzrostu wydajności poprzez implementację narzędzi sztucznej inteligencji w procesach biznesowych, czyli automatyzację nie tylko rutynowych, ale też niektórych złożonych czynności.
W Holandii czy w Belgii specjaliści z branży prawniczej, finansowej czy informatycznej (sektora usług) stanowią większy odsetek siły roboczej i generują większą część PKB niż w Polsce, Rumunii czy na Węgrzech. W Polsce sektor usług stanowi 57,5 proc. PKB, podczas gdy przemysł odpowiada za 16,8 proc. Dla porównania, w krajach najwyżej rozwiniętych usługi tworzą aż 69 proc. PKB, a przemysł jedynie 13,2 proc.
Co istotne, produkcja przemysłowa ma też w naszym kraju większe znaczenie niż średnio w innych państwach naszego regionu, ponieważ deindustrializacja wyraźnie przystopowała. Z tego powodu szacowany wpływ sztucznej inteligencji na wzrost produktywności w Polsce należy do prawie najniższych w Unii Europejskiej.
Mało prawdopodobne wydaje się jednak, by sztuczna inteligencja zwiększyła produktywność w krajach najwyżej rozwiniętych na tyle znacząco, aby całkowicie zahamować proces konwergencji dochodowej. Przynajmniej w dającej się przewidzieć przyszłości.