Paradoks produktywności
Od trzech lat słyszymy niemal chóralnie powtarzaną obietnicę (albo ostrzeżenie): sztuczna inteligencja odmieni gospodarkę, wystrzeli produktywność i odchudzi sektor usługowy tak, jak komputery miały to zrobić pół wieku temu. Ta narracja nie jest nowa.
W latach 60. komputery okrzyknięto „elektronicznymi czarodziejami”, które miały zastąpić armie urzędników, automatyzować całe biura i doprowadzić do masowego bezrobocia w białych kołnierzykach. Gdy w 1964 roku Wall Street Journal pisał, że jedna maszyna może wykonać pracę setek osób, wielu ekonomistów uznało sprawę za przesądzoną: produktywność wkrótce eksploduje.
Niedługo po premierze ChatGPT badacze z MIT ogłosili, że pracownicy korzystający z AI mogą być nawet o 40% bardziej efektywni. Wiosną 2025 roku Narodowe Biuro Badań Ekonomicznych pokazało zupełnie inny obraz: średni przyrost efektywności wyniósł 3%, a w zadaniach bardziej złożonych (czyli takich, które wymagają refleksji i odpowiedzialności) narzędzia AI nie tylko nie pomagały, ale wręcz pogarszały motywację i jakość pracy.
Idea produktywności (rozumianej jako stosunek wyjścia do nakładów) narodziła się w erze przemysłowej. Reformy zarządzania, instrukcje pracy, „czas i ruch” (time-and-motion study) pozwalały w prosty sposób mierzyć ile towarów (np. sztuk metalu, ton stali) przypadało na jednego pracownika albo jedną maszynę w danym czasie. W takich realiach wzrost produktywności oznaczał jasny, namacalny przyrost wydajności, masy towarów lub godzin pracy skróconych.
Z biegiem dekad model przemysłowy ewoluował: gospodarki przechodziły do usług, potem do software’u, cyfrowych produktów i danych. Według EY, wchodzimy teraz w nową fazę, w której tradycyjne miary (ilość wyprodukowanych jednostek) tracą sens w obecnych czasach.
Produktywność przestaje być „ilościowa”, a staje się „wartościowa”: jakość, kreatywność, szybkość decyzji, efektywność algorytmów czy zdolność generowania wartości przez ekosystemy cyfrowe stają się kluczowe.
Już dekady temu badacze zwracali uwagę, że masowe inwestycje w technologie informacyjno-komunikacyjne (IT) nie przekładały się proporcjonalnie na wzrost produktywności. To właśnie na tym zjawisku bazuje Paradoks produktywności.
W uproszczeniu: mimo że firmy kupowały komputery, wdrażały systemy, mechanizowały procesy, mierzalny wzrost efektywności nie było szybko widoczny czy to na poziomie firm, czy całych gospodarek. W 1987 roku ekonomista z MIT Robert Solow, który w tym samym roku otrzymał Nagrodę Nobla za określenie roli innowacji w rozwoju gospodarczym, powiedział w wywiadzie dla New York Timesa, że „erę komputerów widać wszędzie, z wyjątkiem statystyk dotyczących wydajności”
Podoba Ci się, co czytasz? Chcesz więcej takich tekstów? Zapraszam do wsparcia mnie subskrypcją - pomoże mi to w tworzeniu kolejnych tekstów!
To, co dzieje się obecnie, może być „powtórką z końca lat 80.” (tak przynajmniej twierdzi Erik Brynjolfsson, kolejny ekonomista z MIT), któremu przypisuje się autorstwo pojęcia “paradoksu produktywności”, które odnosi się do spowolnienia wzrostu produktywności w Stanach Zjednoczonych w latach 70. i 80. XX wieku, pomimo szybkiego rozwoju w dziedzinie technologii informacyjnej (IT) w tym samym okresie.
Termin ten został ukuty przez Erika Brynjolfssona w artykule z 1993 roku („The Productivity Paradox of IT”), a zainspirowanym żartobliwą uwagą laureata Nagrody Nobla Roberta Solowa, którą przywołałem powyżej (dlatego czasami mówi się też o “Paradkosie Solowa”).
Gdzie naprawdę ginie produktywność?
W historii „rozczarowań technologicznych” trzy mechanizmy powtarzają się z uporem:
Inwestycje w obietnice i menedżerskie złudzenia:
Organizacje kupują technologie „bo wszyscy kupują”, bez zmiany struktur pracy. AI — jak wcześniej IT — staje się kosztowną nakładką na stare procesy. Technologia rośnie, ale modele działania pozostają niezmienione.
Czasochłonna adaptacja:
Ekonomista Paul A. David zwrócił uwagę na „czasowy paradoks technologii”: prawdziwe zyski pojawiają się dopiero wtedy, gdy świat wokół technologii zostanie przebudowany.
— Elektryfikacja fabryk trwała 40 lat, zanim zaczęła podnosić efektywność.
— W tej dekadzie podobny proces czeka firmy wdrażające AI, bo adaptacja nie dotyczy tylko narzędzi, lecz standardów, regulacji, kultury pracy i strategii.Efekty uboczne (które zjadają zyski):
Przykład z 1966 roku: komputery zaczęły generować tyle raportów, że menedżerowie nie byli w stanie ich czytać. Dziś odpowiednikiem jest zalew „AI-generated everything”: dokumentów, analiz, pomysłów, draftów, z których niewiele ma realną wartość.
Każda fala technologii przynosi więc nie tylko przyspieszenie, ale i gigantyczny szum informacyjny, który neutralizuje korzyści.
Poniekąd to właśnie pokazuje raport EY i wnioski z niego płynące:
“Firmy, które kiedyś postrzegały sztuczną inteligencję jako niszowe narzędzie, zaczęły traktować ją jako strategiczny czynnik wpływający na produktywność i innowacyjność.
Nagła dostępność i wszechstronność generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI) pokazała, jak automatyzacja może wykraczać poza powtarzalne zadania i obejmować pracę twórczą, pracę opartą na wiedzy, komunikację i wsparcie w podejmowaniu decyzji.
Jednak ostateczne obliczenia korzyści ekonomicznych, które mogą wyniknąć z wykorzystania sztucznej inteligencji, nie są jeszcze jasne.
Coraz więcej osób zgadza się, że nastąpi wzrost podobny do tego, jaki miał miejsce w latach 90. w przypadku technologii informacyjno-komunikacyjnych (ICT).”
Innymi słowy - technologia lubi się rozpędzać, nie oczekujmy, że pomimo tego, co głoszą media, że “AI jest wszędzie” szybko zobaczymy zmiany na rynku i w produktywności. EY ocenia, że w modelu optymistycznym zmiany wywołane przez AI do roku 2033 może przyczynią się do wzrostu o 3% światowego PKB.
To, co widzimy dzisiaj w kontekście AI, to początek wieloletniego cyklu, nie jego kulminacja. Nowa technologia rodzi nie tylko możliwości, ale też koszty, konflikty i nowe problemy, których nie chcą widzieć najwięksi entuzjaści.
Entuzjazm nie jest problemem. Problemem jest tempo, którego oczekujemy.
AI nie jest bezużyteczne. Ale każdy, kto czeka na cudowny, skokowy wzrost efektywności, będzie rozczarowany.
Artur Kurasiński
Mój projekt TTRPG wyrusza na Kickstartera!
Niezmiernie miło jest mi to napisać, że jest zapis wideo “sesji zero” mojego autorskiego systemu RPG Strigovia poprowadzonej przez Michał Gołkowski z pomocą Maciej Głowacki. Wszystko zaczęło się w zeszłym roku kiedy Hubert Pietruczyk napisał do mnie z propozycją nagrania sesji dziejącej się w uniwersum Strigovii. Udało się to dopiero w kwietniu, kiedy spotkaliśmy się w Szczecinie i przez cały dzień graliśmy (finałowo zostało zmontowanych 4h materiałów z ponad 7 godzinnej sesji).
To niesamowite oglądać teraz to, co działo się wtedy (a emocje były miejscami ogromne). No i rzadko się zdarza taka sesja, która prowadzi jeden z twórców systemu a drugi ją wspomaga.
Dziękuję wszystkim z teamu Gram Przygody (Daniel, Hubert, Sylwia), którzy wzięli udział w tej przygodzie, pomogli nam i finałowo stworzyli tak wspaniały klimat. Kudos!
PS w poniedziałek rusza kampania Strigovii na Kickstarter