- L’impact de la technologie sur la croissance de la productivité a été systématiquement surestimé— Les analystes répètent-ils cette erreur avec l’IA générative ?
- Les changements importants de productivité sont induits par la réduction des coûts – l’IA générative peut le faire, mais l’impact macroéconomique probable ne doit pas être surestimé.
- De nombreuses entreprises seront perdantes dans la mesure où les leaders en matière de coûts récolteront les bénéfices, mais les véritables gagnants seront les consommateurs dans la mesure où la technologie fera baisser les prix.
Le rythme étonnant du progrès technologique au cours des dernières décennies n’a pas réussi à faire augmenter les taux de croissance dans les économies avancées comme les États-Unis. Pendant la pandémie, nombreux sont ceux qui se sont empressés de déclarer l’utilisation accélérée des services numériques. un tournant. Mais comme nous l’avons écrit alors (et depuis), il était peu probable que les impacts de la croissance exubérante se matérialisent – et ils n’a pas.
Comprendre les déceptions passées de la technologie aide à clarifier le potentiel futur. L’une des raisons de cette modeste démonstration est que la technologie n’est que le carburant. La croissance de la productivité a également besoin d’une étincelle pour déclencher une adoption technologique efficace.
Constamment le resserrement des marchés du travail peut être cette étincelle parce que les entreprises sont d’abord poussées, puis forcées, à remplacer la main-d’œuvre par la technologie lorsqu’elles ne peuvent pas embaucher. Le ralentissement persistant du marché du travail dans les années 2010 a signifié que les entreprises n’ont pas eu à réinventer leurs processus, mais la réémergence des tensions depuis la COVID pourrait fournir cette étincelle.
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Comment le Forum économique mondial assure-t-il le développement éthique de l’intelligence artificielle ?
Le Forum économique mondial Centre pour la Quatrième Révolution Industrielle rassemble les parties prenantes mondiales pour accélérer l’adoption d’une IA transparente et inclusive, afin que la technologie puisse être déployée de manière sûre, éthique et responsable.
- Le Forum rassemble plus de 100 entreprises, gouvernements, organisations de la société civile et établissements universitaires au sein de l’AI Governance Alliance pour faire progresser le développement et l’adoption responsables de l’IA.
- En partenariat avec le gouvernement britannique, le Forum a créé un ensemble de recommandations en matière de passation des marchés conçu pour faciliter l’adoption par le secteur public d’une IA responsable.
- L’IA a le potentiel d’améliorer les opérations gouvernementales et de répondre aux besoins des citoyens, mais les institutions publiques manquent souvent d’expérience dans l’acquisition de solutions d’IA modernes et font preuve de prudence dans l’adoption de la technologie. Les lignes directrices en matière de marchés publics, telles que la boîte à outils « AI Procurement in a Box » co-conçue par le Centre pour la quatrième révolution industrielle, visent à donner aux fonctionnaires les moyens de prendre en toute confiance des décisions responsables en matière d’achat d’IA.
- En partenariat avec l’Office d’investissement du régime de pensions du Canada, le Forum développe des outils tels que des déclarations d’attentes, des approches et des études de cas pour les investisseurs afin d’évaluer les risques et les gains liés aux investissements dans l’IA et également de comprendre comment l’IA a un impact ou transforme les activités de leur entité. entreprises.
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Un obstacle à une croissance plus élevée de la productivité est le manque de technologies capables de remplacer complètement la main-d’œuvre, en particulier dans les services à forte intensité de main-d’œuvre. Ce que l’automatisation a réalisé dans le secteur manufacturier n’a pas d’équivalent technologique dans les services, qui dépendent d’une interaction humaine réciproque et non standardisée.
L’intelligence artificielle (IA) générative promet de changer une partie de cette situation. Mais pour évaluer de manière réaliste son impact plausible, nous devons examiner de plus près les mécanismes qui traduisent la technologie en une large croissance de la productivité.
Concentrez-vous sur les coûts et les prix, pas sur les applications
Bien trop souvent, la croissance de la productivité est présentée comme une merveille technologique génératrice d’innovations en matière de produits. Bien qu’importants, les changements de productivité importants proviennent davantage de la réduction des coûts à grande échelle que de produits nouveaux ou améliorés. C’est la nature déflationniste de la technologie qui est puissante sur le plan macroéconomique.
Nous avons utilisé le histoire du modeste taxi pour souligner l’accent malavisé sur les applications élégantes au lieu du monde difficile des coûts. Uber, Lyft et Grab sont peut-être l’exemple même de ce qui fait avancer la société, au propre comme au figuré, mais où est la croissance de la productivité ? Comme le savent tous les étudiants en économie de première année, la croissance de la productivité consiste à améliorer le rapport entre les intrants et les extrants.
Les applications n’ont pas radicalement changé cela : les facteurs de travail et de capital – dans ce cas, le conducteur et la voiture – restent inchangés ; la correspondance entre les conducteurs et les passagers est un peu meilleure ; mais des prix plus élevés nous indiquent qu’il n’y a pas eu de transformation de la productivité – s’il y en avait une, les prix baisseraient.
Pourquoi? Les entreprises capables de remplacer la main-d’œuvre par la technologie baisseront leurs prix pour prendre des parts de marché à leurs concurrents aux coûts plus élevés. Lorsque ce processus se propage à tous les secteurs, la macroéconomie connaît une forte croissance de la productivité.
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Dans le cas des transports, le grand changement arrivera si et quand les algorithmes et les capteurs remplaceront les conducteurs. Il n’arrivera pas parce que l’application indique l’emplacement du chauffeur ou parce que vous réglez le paiement en silence.
C’est l’incapacité de la technologie à déclencher cet effet de rapport coût-prix qui a laissé à désirer son impact sur la croissance. Désormais, le potentiel de l’IA générative à supprimer les coûts de l’économie des services en remplaçant les interactions non linéaires – des centres d’appels au marketing en passant par la recherche et la conception – rend son impact plus probable.
Et cela a utilement orienté le débat sur la réduction des coûts, ce qui apportera des avantages macroéconomiques car cela déclenche l’effet technologie-coût-prix.
Les preuves de cet effet déflationniste sont solides. Considérez l’expérience des biens par rapport aux services au cours des 30 dernières années. Dans le secteur des biens durables, l’automatisation, ainsi que l’externalisation, ont entraîné une forte baisse du coût du travail et des prix.
Au cours des trois décennies précédant 2020, l’indice des prix de les biens durables ont chuté de 35%, et il est passé seulement 15 % pour tous les produits. Dans les services, l’intensité de la main-d’œuvre a légèrement diminué, voire pas du tout. C’est pourquoi les prix ont généralement augmenté, souvent fortement. Dans les transports, les prix ont augmenté de 79%dans éducation 348% et pour prestations globales 120%.
Les entreprises en prennent note, les consommateurs sont les principaux bénéficiaires de l’IA générative
Si la réduction des coûts et la baisse des prix constituent le moyen par lequel la technologie génère une croissance significative de la productivité, alors les consommateurs en seront les gagnants. La baisse des prix augmentera les revenus réels qui pourront être dépensés ailleurs.
Considérez que la nourriture représentait autrefois une part importante du portefeuille des gens, mais que lorsque les prix ont chuté – via la mécanisation et, plus tard, les engrais – les revenus ont été libérés pour être dépensés en biens et services ménagers, tels que le tourisme. C’est ainsi que la technologie stimule la croissance globale – et que les prédictions dystopiques d’un chômage de masse ne se sont pas réalisées parce que les nouvelles dépenses créent également de nouveaux emplois.
Pour les entreprises, cela signifie que la cascade de productivité – technologie-coût-prix-revenus – constitue autant une menace qu’une opportunité. Les entreprises qui peuvent réduire la courbe des coûts, conserver un avantage relatif, baisser les prix et conquérir des parts de marché seront gagnantes – aux dépens de celles qui ne le peuvent pas.
Alors que l’IA générative va créer de nouveaux titans d’entreprise ou revigorer ceux qui existent déjà, certains secteurs pourraient voir l’IA mettre en péril les bénéfices de l’industrie pour toutes les entreprises.
Cela se produit lorsque les technologies permettant d’économiser du travail sont si largement accessibles que toutes les entreprises les emploient facilement. S’ensuit une guerre des prix et une diminution des profits. Les gains de productivité dans la construction automobile, le transport maritime ou les compagnies aériennes n’ont pas entraîné de profits fulgurants à l’échelle du secteur, mais plutôt des prix bas, une concurrence féroce et des bénéfices modestes.
Pour les entreprises, les implications stratégiques de l’IA générative et d’autres technologies sont donc autant défensives (réduire les coûts pour rester viables) qu’offensives (réduire les coûts pour obtenir un avantage).
Restez réaliste quant à l’impact macroéconomique de l’IA générative
L’IA générative est un élément essentiel d’une mosaïque technologique – comprenant les capteurs, la 5G, la robotique, la biotechnologie et bien plus encore – qui peut stimuler la croissance de la productivité, mais dans quelle mesure ? L’exubérance accompagne généralement des innovations remarquables et certaines estimations récentes suggèrent que la croissance de la productivité aux États-Unis pourrait augmenter de plus de 300 points de base (pb).
C’est trop exubérant. Bien qu’il soit tentant d’utiliser des études de cas ascendantes pour faire des prévisions macroéconomiques, ces estimations restent des exercices d’hypothèses et d’extrapolations. Il existe des obstacles inconnaissables, tels que les frictions réglementaires et l’acceptation sociétale, qui prolongeront les délais et limiteront l’impact.
L’estimation de 300 points de base implique que l’économie américaine ferait plus que doubler son taux de croissance tendanciel largement accepté, passant d’environ 2 % à 5 %. C’est le même genre de réflexion qui prédisait qu’une plus grande pénétration du numérique pendant la pandémie augmenterait la croissance de la productivité de 100 bps ou plusce qui n’est pas arrivé.
Les augmentations de productivité passées fournissent des indices sur leur impact plausible. La vague technologique actuelle est-elle susceptible d’être plus grande, plus petite ou similaire au boom des technologies de l’information et de la communication (TIC) qui a entraîné une augmentation de la productivité entre le milieu des années 1990 et le milieu des années 2000 ? C’était la dernière fois qu’un marché du travail tendu se conjuguait avec la disponibilité et l’enthousiasme pour une nouvelle vague technologique, accélérant la croissance d’environ 100 points de base pendant environ 10 ans.
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Comme dans les années 1990, le marché du travail tendu aux États-Unis peut contribuer à accélérer l’adoption des technologies. Bon nombre des nouvelles innovations sont prometteuses, mais il faudra du temps pour les mettre en place et les adopter utilement. En outre, les frictions réglementaires et autres doivent être surmontées. Nous pensons que cela indique un impact plus modeste – une accélération plus proche de 50 points de base que de 150 points de base, et certainement pas de 300 points de base.
L’IA générative est pleine de promesses crédibles, mais a-t-elle la même application « générale » dans l’économie qu’Internet ? Peut-être qu’un jour ce sera le cas, mais probablement avec de longs délais. Considérons que le boom des technologies de l’information et des communications s’est accéléré (et a atteint une masse critique) sur une période de 30 ans (à partir de la fin des années 1960) avant que son impact macroéconomique ne soit visible. Même si les délais sont aujourd’hui plus courts – une proposition crédible à l’ère du numérique – ils n’ont pas disparu.
Mais gardez à l’esprit qu’en macroéconomie, de petits chiffres signifient de grandes choses. Si l’IA générative et la confluence des nouvelles technologies pouvaient générer une croissance de 50 points de base, cela ajouterait 8 000 milliards de dollars supplémentaires au produit intérieur brut américain sur une décennie (environ deux fois la production allemande en 2021), ce qui n’est pas à dédaigner.
