Son on yıllardaki teknolojik ilerlemenin şaşırtıcı hızı, Amerika Birleşik Devletleri gibi gelişmiş ekonomilerde büyüme oranlarını yükseltemedi. Pandemi sırasında birçok kişi, dijital hizmetlerin hızlandırılmış kullanımını bir dönüm noktası ilan etmek için acele etti. Ancak o zaman (ve o zamandan beri) yazdığımız gibi, coşkulu büyüme etkilerinin gerçekleşmesi pek olası değildi – ve gerçekleşmedi.
Teknolojinin geçmişteki hayal kırıklıklarını anlamak, gelecekteki potansiyeli netleştirmeye yardımcı olur. Uysal gösterinin bir nedeni, teknolojinin sadece yakıt olmasıdır. Verimlilik artışı, etkili teknolojik benimsemeyi ateşlemek için bir kıvılcıma da ihtiyaç duyar.
Sürekli sıkı işgücü piyasaları bu kıvılcım olabilir, çünkü firmalar önce dürtülür, sonra işe alamadıklarında emeği teknolojiyle değiştirmeye zorlanır. 2010’larda işgücü piyasasının sürekli durgunluğu, firmaların süreçlerini yeniden icat etmek zorunda kalmadıkları anlamına geliyordu, ancak COVID’den bu yana sıkılığın yeniden ortaya çıkması bu kıvılcımı sağlayabilir.
Daha yüksek üretkenlik artışının önündeki bir engel, özellikle emek yoğun hizmetlerde, emeğin yerini kapsamlı bir şekilde alabilecek teknoloji eksikliği olmuştur. Üretimde otomasyonun elde ettiği şeyin, standartlaştırılmamış, karşılıklı insan etkileşimine dayanan hizmetlerde teknolojik bir karşılığı yoktur. Üretken yapay zeka (AI) bunun bir kısmını değiştirmeyi vaat ediyor. Ancak makul etkisini gerçekçi bir şekilde ölçmek için, teknolojiyi geniş üretkenlik artışına dönüştüren mekanizmalara daha yakından bakmalıyız.
Üretkenlik artışı, çoğu zaman ürün yeniliği sağlayan teknolojik harikalar olarak çerçevelenir. Önemli olsa da, büyük üretkenlik değişimleri, yeni veya daha iyi ürünlerden ziyade büyük ölçekte maliyet düşüşünden kaynaklanır. Makroekonomik olarak güçlü olan teknolojinin deflasyonist doğasıdır.
Mütevazı taksinin hikayesini, maliyetlerin cesur dünyası yerine şık uygulamalara yanlış yönlendirilmiş odaklanmayı vurgulamak için kullandık. Uber, Lyft ve Grab, toplumu kelimenin tam anlamıyla ve mecazi olarak ileriye götüren şeyin özü olabilir, ancak üretkenlik artışı nerede? Her birinci sınıf ekonomi öğrencisinin bildiği gibi, verimlilik artışı, girdilerin çıktılara oranını iyileştirmekle ilgilidir.
Uygulamalar bunu kökten değiştirmedi: emek ve sermaye girdileri – bu durumda sürücü ve araba – değişmedi; sürücülerin ve binicilerin eşleşmesi biraz daha iyidir; Ancak daha yüksek fiyatlar bize üretkenlik dönüşümü olmadığını söylüyor – olsaydı, fiyatlar düşüyor olurdu. Neden? Emeğin yerini teknolojiyle değiştirebilen firmalar, daha yüksek maliyetli rakiplerden pazar payı almak için fiyatları düşürecektir. Bu süreç sektörler arasında gerçekleştiğinde, makroekonomi güçlü bir verimlilik artışı yaşar.
Ulaşım söz konusu olduğunda, algoritmalar ve sensörler sürücülerin yerini aldığında büyük değişim gelecektir. Uygulama sürücünün konumunu gösterdiği için veya ödemeyi sessizce yaptığınız için gelmeyecektir. Teknolojinin, büyüme etkisini eksik bırakan teknoloji-maliyet-fiyat etkisini ateşleyememesi oldu. Artık üretken yapay zekanın, çağrı merkezlerinden pazarlamaya, araştırma ve tasarıma kadar doğrusal olmayan etkileşimlerin yerini alarak hizmet ekonomisinden maliyeti kaldırma potansiyeli, etkiyi daha olası hale getiriyor.
Ve konuşmayı faydalı bir şekilde maliyet düşürmeye odakladı, bu da teknoloji-maliyet-fiyat etkisini başlattığı için makro faydalar sağlayacak olan şeydir. Bu deflasyonist etkinin kanıtı güçlüdür. Son 30 yıldaki mal ve hizmet deneyimini düşünün. Dayanıklı tüketim mallarında otomasyon, dış kaynak kullanımı ile birlikte işgücü girdilerinde ve fiyatlarında keskin bir düşüşe yol açtı.
2020’ye kadar olan otuz yılda dayanıklı malların fiyat endeksi %35 düştü ve tüm mallar için sadece %15 arttı. Hizmetlerde emek yoğunluğu ya ılımlı bir şekilde azaldı ya da hiç azalmadı. Bu nedenle, fiyatlar tipik olarak, genellikle dik bir şekilde yükseldi. Ulaştırmada fiyatlar %79, eğitimde %348 ve genel olarak hizmetlerde %120 arttı.
Üretken yapay zeka güvenilir vaatlerle doludur, ancak ekonomide internetin sahip olduğu aynı “genel amaçlı” uygulamaya sahip mi? Belki bir gün olur, ama muhtemelen uzun gecikmelerle. Bilgi ve iletişim teknolojisi patlamasının, makroekonomik etkisi görülmeden önce 30 yıllık bir süre boyunca (1960’ların sonlarından itibaren) hız (ve kritik kütle) kazandığını düşünün.
Bugünün gecikmeleri daha kısa olsa bile – dijital çağda güvenilir bir öneri – ortadan kalkmadılar. Ancak makroekonomide küçük sayıların büyük şeyler ifade ettiğini unutmayın. Üretken yapay zeka ve yeni teknolojinin bir araya gelmesi 50 baz puanlık bir büyüme artışı sağlayabilirse, on yıl içinde ABD gayri safi yurtiçi hasılasına fazladan 8 trilyon dolar ekleyecektir (Almanya’nın 2021’deki üretiminin kabaca iki katı), ki bu ihmal edilecek bir şey değil.
