Credit Manager Magazine 4/2024

CZERWIEC / JUNE 2024 www.creditmanagermagazine.pl 53 TECHNOLOGIE Równocześnie wzrastać będzie zapotrzebowanie na prace komplementarne względem sztucznej inteligencji. Na rynku pracy oznacza to wzrost konkurencji oraz presji na doskonalenie specyficznych kompetencji pracowników, związanych ze współpracą z SI. Dla przykładu, programiści kodujący tylko standardowe procedury mogą stracić pracę, natomiast ci potrafiący kreatywnie projektować większe bloki oprogramowania i je szybko przygotowywać z wykorzystaniem generatywnej SI, staną się jeszcze bardziej cenni na rynku niż dotąd i zarobią więcej. Automatyzacja częściowa i pełna Postęp sztucznej inteligencji może więc pogłębić polaryzację na rynku pracy, spychając coraz większą część populacji do relatywnie niskopłatnych zawodów fizycznych i opiekuńczych oraz zwiększając jednocześnie wynagrodzenia wąskiej grupy specjalistów potrafiących najefektywniej pracować ze wsparciem SI. Czy tak jednak będzie zawsze? Czy czeka nas świat, w którym coraz większa część dochodu będzie trafiała w ręce przysłowiowego górnego 1 proc. mieszkańców naszej planety? Nie można tego wykluczyć, jednak w przyszłości może się dokonać jeszcze jeden przełom: procesy dotąd częściowo automatyzowane mogą zacząć być w całości automatyzowane, włącznie z planowaniem i decyzjami menedżerskimi. Zadania, które wykonujemy w pracy, rzadko są proste. Zwykle składają się z szeregu etapów i pomniejszych „podzadań”, które trzeba zrealizować po drodze. Często są one zresztą na tyle złożone, że wymagają równoległego zaangażowania większej liczby osób i zarządzania ich pracą tak, by na koniec uzyskać pożądany efekt. Wyobraźmy sobie teraz, że któreś podzadanie zostaje zautomatyzowane, dzięki czemu będzie ono realizowane bez udziału człowieka szybciej i efektywniej. Przyjmijmy, że przyspieszenie to jest dziesięciokrotne. Nadal jednak niezbędne pozostaje wykonanie pozostałych, realizowanych równolegle podzadań oraz nadzór i zarządzanie całością. Wobec tego ogólny czas realizacji skróci się tylko nieznacznie, gdyż hamować go będzie realizacja podzadań niezautomatyzowanych. Zupełnie inaczej by było, gdyby udało się zautomatyzować wszystkie podzadania: wtedy czas realizacji całego procesu mógłby rzeczywiście się obniżyć dziesięciokrotnie. Scenariusz, w którym następuje przejście od częściowej do pełnej automatyzacji produkcji wiąże się z szeregiem fundamentalnych zmian w gospodarce. Z jednej strony zniknęłyby wówczas wysokopłatne zawody korzystające z komplementarności względem technologii cyfrowych, w szczególności SI. Po takim przełomie również te osoby mogłyby zostać zastąpione maszynami – a wobec tego mogłyby z owymi maszynami konkurować jedynie ceną. Oznaczałoby to głęboki spadek udziału płac w wartości dodanej w gospodarce oraz ryzyko powszechnego bezrobocia technologicznego. Yuval Noah Harari w swojej książce „Homo deus” prognozował wręcz, że w tego typu scenariuszu powstałaby szeroka klasa ludzi „niezatrudniawalnych”, czyli gospodarczo „bezużytecznych”. Z drugiej strony pełna automatyzacja otwiera perspektywę znaczącego przyspieszenia wzrostu gospodarczego. Uzasadnienie tej predykcji wymaga jednak omówienia najpierw, skąd ów wzrost się w ogóle bierze. Co przyspiesza wzrost gospodarczy, a co go hamuje? Komplementarność oznacza, że szczególnie ważne jest dla nas to, czego mamy mało. W karykaturalnym przykładzie, jeśli mielibyśmy cztery lewe i dwa prawe buty, to dokupywanie kolejnych butów lewych nic nam nie daje, bo nadal będziemy mieli tylko dwie kompletne pary. Zupełnie inaczej przedstawia się sprawa, jeśli chodzi o relatywnie rzadkie dobro, jakim są buty prawe: wystarczy dokupić tylko jeden taki but i już zamiast dwóch par mamy trzy. Podobnie jest w przypadku automatyzacji: wyobraźmy sobie dwa komplementarne zadania, z czego jedno może wykonywać człowiek lub maszyna, a drugie tylko człowiek. Załóżmy, że pierwsze zadanie maszyna może wykonywać dowolnie efektywnie. W takiej sytuacji jednak efektywność całego procesu, składającego się łącznie z obu zadań, wyznacza tempo wykonywania przez człowieka nieautomatyzowalnego drugiego zadania. Cały proces można przyspieszyć wyłącznie przez przyspieszenie tego drugiego zadania, będącego w tym procesie „wąskim gardłem” (ang. bottleneck). Komplementarność występuje również w skali makroekonomicznej, w odniesieniu do czynników produkcji. Jak wskazuje rozległa literatura dotycząca źródeł wzrostu gospodarczego w XX w., kluczowym czynnikiem napędzającym wzrost był wówczas postęp technologiczny zwiększający produktywność pracy (ang. labor- augmenting technical change). Było tak, ponieważ to praca człowieka, a konkretnie jego praca umysłowa, w tym praca związana z zarządzaniem i podejmowaniem decyzji, była „wąskim gardłem” wzrostu gospodarczego. Drugi czynnik produkcji, którym był szeroko rozumiany kapitał fizyczny, można było natomiast swobodnie akumulować w miarę dostępnych środków, przez co – zgodnie zresztą z tzw. stylizowanymi faktami Kaldora oraz neoklasycznym modelem wzrostu Solowa – jego dynamika podążała systematycznie za wzrostem produktywności pracy. Wszelako to nie ona, a postęp technologiczny był głównym źródłem długookresowego wzrostu gospodarczego. W XXI w. jest podobnie, zmieniła się tylko jedna istotna rzecz, a mianowicie pracę umysłową człowieka można teraz nie tylko wspierać, ale też zastępować technologiami cyfrowymi, w tym – ostatnio – generatywną sztuczną inteligencją. Kiedy praca człowieka jest automatyzowana, produktywność poszczególnych procesów wzrasta. „Wąskim gardłem” wzrostu gospodarczego pozostaje jednak praca umysłowa w zakresie tych zadań, których nie potrafimy zautomatyzować. „Kiedy praca człowieka jest automatyzowana, produktywność poszczególnych procesów wzrasta. „Wąskim gardłem” wzrostu gospodarczego pozostaje jednak praca umysłowa w zakresie tych zadań, których nie potrafimy zautomatyzować.”