Экономика сандарды жақсы көреді. Саясаткерлер реформалардың нәтижесін сол арқылы бағалайды, инвесторлар болашақ өсімнің белгілерін іздейді, ал орталық банктер шешім қабылдағанда сол көрсеткіштерге сүйенеді. Осындай көрсеткіштердің ішінде өнімділіктің орны ерекше. Көп жылдар бойы ол әл-ауқаттың өсуінің басты көзі саналып келді. Егер жұмысшылар бұрынғы уақыт ішінде көбірек өнім өндірсе, экономика байиды. Егер өнімділік баяуласа, өсім де баяулайды. Бұл қағида индустриялық революцияны да, жаппай өндірісті де, жаһандануды да, компьютерлендіру дәуірін де бастан өткерді. Бірақ бүгін осы түсінік қазіргі заман тарихындағы ең үлкен сынақтардың біріне тап болып отыр.
EY Megatrends 2026 and Beyond зерттеуіне сәйкес, әлем өнімділік статистикадан жылдам өсетін кезеңге қадам басты. Мәселе есептеу әдісінде немесе деректер сапасында емес. Мәселе құнның қалай жасалатынында. Экономикадағы құндылықтың табиғаты соншалықты тез өзгеріп жатыр, индустриялық дәуірден қалған өлшеу құралдары жаңа экономиканың қарқынына ілесе алмай қалды.
Өткен ғасырдың басым бөлігінде өнімділікті өлшеу оңай болды. Зауыт көбірек көлік шығарды, фабрика көбірек болат өндірді, фермер көбірек өнім жинады. Өсім көзге көрінді. Оны тоннамен де, данамен де, жұмыс сағатымен де санауға болатын еді. Кейін экономика күрделене түсті. Қызмет көрсету, бағдарламалық қамтамасыз ету, қаржы және зияткерлік еңбек алдыңғы қатарға шықты. Сол кезде-ақ өнімділікті өлшеу қиындай бастаған еді. Бірнеше онжылдық бұрын экономист Роберт Солоу әйгілі пікір айтқан болатын: компьютерлер барлық жерде көрінеді, бірақ өнімділік статистикасында байқалмайды. Бүгін дәл осы мәселе әлдеқайда үлкен ауқымда қайта оралып отыр.
Жасанды интеллекттің жаңа буыны бұл өзгерісті бұрынғыдан да жылдамдатты. Аз уақыттың ішінде жүйелер мәтін жазуды, бағдарламалық код құруды, сурет салуды, аналитикалық есеп дайындауды және іскерлік ұсыныстар жасауды үйренді. Бұрын бірнеше сағат немесе бірнеше күн алатын жұмыстар енді бірнеше минутта орындалады. Кейбір салаларда тиімділік соншалықты жылдам өсіп жатыр, бұл жұмыстың өзін ұйымдастыру тәсілін өзгерте бастады. EY медицинадағы диагностикадан бастап заңгерлік талдау мен ғылыми зерттеулерге дейінгі салаларда жасанды интеллект шешімдердің сапасын арттырып, уақыт шығынын қысқартып жатқанын көрсетеді.
Бірақ дәл осы жерде қызық жағдай пайда болады. Жасалып жатқан жаңа құндылықтың елеулі бөлігі дәстүрлі статистикада көрінбейді. Егер аналитик бұрын төрт сағат жұмсап дайындайтын есепті енді жиырма минутта аяқтаса, статистика бұл айырмашылықты толық көрсете бермейді. Егер жасанды интеллект дәрігерге дәлірек диагноз қоюға көмектесе, бірақ қызмет бағасы өзгермесе, ЖІӨ-де үлкен өзгеріс байқалмауы мүмкін. Егер бағдарламалық өнім бұрынғы бағасымен қалып, бірақ әлдеқайда ақылды әрі пайдалы болса, ресми статистика оны сол күйінде қабылдай береді.
Сондықтан EY жаңа өлшемдер дәуірінің басталғанын айтып отыр. Индустриялық экономикада негізгі шектеу уақыт пен физикалық еңбек болатын. Цифрлық экономикада уақыт біртіндеп басты ресурс болудан қалып барады. Жасанды интеллект ауқымды интеллектуалдық жұмысты өте қысқа мерзімде орындай алады. Енді басты шектеу шешімнің сапасына, ақпаратты дұрыс түсіндіруге, стратегиялық ойлауға және адамның пайымына ауысып жатыр. Басқаша айтқанда, құндылық жұмыс сағаттарының саны арқылы емес, нәтиженің сапасы арқылы қалыптаса бастады.
Осы өзгеріспен бірге өнімділік туралы түсінік те өзгеруде. Бұрын назар өндірілген көлем мен жұмсалған еңбекке аударылса, енді дәлдік, өзектілік және нәтиженің ықпалы маңызды бола бастады. Бұл экономистер арасындағы теориялық пікірталас сияқты көрінуі мүмкін. Бірақ іс жүзінде мәселе әлдеқайда ауқымды. Егер мемлекеттер құндылықтың қай жерде жасалып жатқанын түсінбесе, олар өз экономикасының қалай өзгеріп жатқанын да толық түсіне алмайды.
Өзгерістің ауқымын болжамдардан да көруге болады. EY келтірген IDC бағалауы бойынша, 2030 жылға қарай жасанды интеллекттің әлемдік экономикаға қосатын жиынтық үлесі 19,9 триллион долларға жетуі мүмкін. Бұл кезеңде жаһандық ЖІӨ шамамен 3,5 пайызға өсуі ықтимал. Алайда бұл сандардың өзі негізгі сұраққа жауап бермейді. Жасалып жатқан құндылықтың қаншасы статистикаға енеді, ал қаншасы оның сыртында қалады? Экономика деректерге, алгоритмдерге, цифрлық платформаларға және интеллектуалдық жүйелерге көбірек сүйенген сайын бұл сұрақтың маңызы арта береді.
Бір кездері компанияның негізгі байлығы зауыттар, жабдықтар мен ғимараттар саналатын. Қазір деректер, есептеу қуаты және алгоритмдер барған сайын маңызды орынға шығып келеді. Олар құндылық жасайды, бірақ дәстүрлі капитал сияқты оңай өлшенбейді. Соның салдарынан экономикалық өсім толық есепке алынбай қалуы мүмкін. Өнімділік ресми бағалаудан әлдеқайда жылдам өсіп жатқанымен, статистика оны толық көрсете алмауы ықтимал.
Бизнес үшін бұл тиімділікті бағалау тәсілдерін қайта қарауды білдіреді. Бұрын басты көрсеткіштер уақыт шығыны мен орындалған жұмыстың көлемі болса, енді шешім қабылдау жылдамдығы, нәтиженің сапасы және өзгерістерге бейімделу қабілеті маңыздырақ болып барады. Басшылар үшін бұл процестерді басқарудан нәтижелерді басқаруға көшу деген сөз. Қызметкерлер үшін басты артықшылық шығармашылық, тәжірибе, контексті түсіну және стратегиялық ойлау сияқты адамға тән қабілеттерде болады.
Алайда ең күрделі салдар мемлекеттер деңгейінде байқалуы мүмкін. Өнімділік ұзақ уақыт бойы экономикалық саясаттың негізі болып келді. Сол арқылы экономикалық өсімнің әлеуеті, салық түсімдері, зейнетақы жүйесінің тұрақтылығы және елдің бәсекеге қабілеттілігі бағаланады. Егер статистика шынайы жағдайды нашар көрсете бастаса, саясаттағы қателік тәуекелі де өседі. Үкіметтер ескіріп бара жатқан көрсеткіштерге сүйеніп шешім қабылдауы мүмкін.
Жағдайды жасанды интеллекттің өзі де күрделендіреді. Бір жағынан ол жаңа мүмкіндіктер ашады. Екінші жағынан үлкен есептеу қуатын, көп электр энергиясын және жаңа инфрақұрылымды талап етеді. Білім беру жүйесін жаңарту, мамандарды қайта даярлау және өнімділік өсімінен түсетін пайданы қалай бөлу керек деген сұрақтар күн тәртібіне шығады. Кейбір елдер мен компаниялар бұл технологияларды тезірек игереді, ал басқалары артта қалуы мүмкін.
Бір қарағанда өнімділік туралы пікірталас экономистер мен статистиктердің ғана мәселесі сияқты көрінеді. Шын мәнінде алдағы онжылдықтағы ең маңызды экономикалық талқылаулардың бірі дәл осы тақырып төңірегінде өрбуі ықтимал. Ұзақ уақыт бойы әлем жаңа цифрлық экономиканы индустриялық дәуірден қалған құралдармен өлшеп келді. Технологиялар баяу дамыған кезде бұл айырмашылық аса байқалмады. Қазір өзгерістердің қарқыны күшейген сайын бұл алшақтық нақты мәселеге айналып барады.
EY зерттеуінің негізгі ойы қарапайым, бірақ өте маңызды. Жасанды интеллект компаниялардың қалай жұмыс істейтінін ғана өзгертіп жатқан жоқ. Ол экономикалық құндылықтың қалай жасалатынын өзгертіп жатыр. Ал құндылық өзгерсе, оны өлшеу тәсілі де өзгеруі керек. Алдағы жылдардағы басты мәселе AI технологиясының өзі емес шығар. Негізгі мәселе мемлекеттердің, компаниялардың және инвесторлардың жаңа экономикада құндылық қай жерде жасалып жатқанын уақытында түсіне алуында болуы мүмкін. Жасанды интеллект дәуірінде өнімділік үшін күрес біртіндеп экономикалық құндылықтың қайдан пайда болатынын түсіну үшін күреске айналып барады.
Шыңғыс Ерболат, EconomyKZ.org порталының сарапшысы
