הבינה המלאכותית מתקדמת בקצב מסחרר, אבל האם אותו דבר קורה למשק האמריקני? שר האוצר, סקוט בסנט, צפה אשתקד שבקרוב היא תוביל לשיפור משמעותי בתפוקה. קווין וורש, המיועד לנגיד הפדרל ריזרב, מקווה שתפוקה זו תסייע לרסן את האינפלציה. כמה נתונים מלמדים לכאורה שהשניים צודקים, מנתח אקונומיסט, שכן המשק צמח אשתקד ב-2.2%. קצב יצירת המשרות צנח בצורה חדה ל-15,000 בלבד בחודש בממוצע – תוספת שנתית של 0.1% בלבד. הצירוף של השניים מלמד שהתפוקה לעובד אכן עולה. עם זאת, אין הוכחה של ממש לכך שיש לזקוף זאת לזכות ה-AI. התוצר הריאלי עלה ברבעון האחרון בקצב שנתי של 1.4% בלבד (בין היתר בשל השבתת הממשל), והפער בין התפוקה לתעסוקה אינו חריג במיוחד. מאז 1950 הפער ביניהן היה לפחות שתי נקודות האחוז בקרוב לשליש מהשנים; אשתקד הוא כנראה עמד על 1.9%. שיעור זה רחוק מאוד מהשיפור הניכר בתפוקה ב"בום" של האינטרנט בשנות ה-1990 וה-2000. יתרה מזאת: הפער בין התפוקה לתעסוקה יכול להיות תוצאה של גורמים רבים. הצמיחה משקפת ברובה גידול בהשקעות, במיוחד בתשתית הקשורה ל-AI. כאשר מנטרלים השקעות אלו, הגידול בתפוקה קרוב לאפס. מדיניות ההגירה הנוקשה צמצמה את הגידול בשוק העבודה, וכך העלתה התפוקה של העובדים בענפים מעוטי תפוקה כמו חקלאות ובנייה. כיצד יוכלו הכלכלנים לדעת האם ה-AI מגדיל את התפוקה? בגדול, עליהם לבחון שלושה דברים: היקף האימוץ של הטכנולוגיה, היקף השימוש בה ומידת השיפור שלה במשימות נקודתיות. האימוץ מתחיל לעלות: 41% מהעובדים השתמשו ב-AI בנובמבר שעבר, לעומת 31% בשנה הקודמת. אולם, רק 13% משתמשים בה מדי יום; היא מופעלת ב-5.7% משעות העבודה, לעומת 4.1% באמצע 2024. נתוני OpenAI מלמדים שרוב השימוש במודלים שלה הוא באיתור מידע ובכתיבה. כאשר נעשה שימוש ב-AI התועלת עשויה להיות ניכרת. ChatGPT מקטין ב-40% את הזמן הדרוש למשימות כתיבה. השיפור בתפוקה במשימות מקצועיות הוא 25%-12% ולפי מחקר אחד – 30%-15%. כאשר מביאים בחשבון את שלוש המרכיבים, חישוב מהיר מעלה שה-AI תרם רק במידה צנועה לתפוקה – מסיק אקונומיסט: תוספת של 0.5%-0.25% אשתקד. קרוב לוודאי שזהו חישוב נדיב מדי, משום שהוא מניח שכל הזמן שנחסך מנוצל להגדלת התפוקה. בפועל, כמה מחקרים מלמדים שהעובדים מקדישים יותר זמן כאשר הם משתמשים ב-AI בשל הצורך לבדוק את תוצריו. כל אלו מלמדים שיש פגם עמוק יותר בטענה לפיה ה-AI מניע זינוק בתפוקה. שיפורים כאלה מתרחשים לא כאשר עובדים משתמשים בכלי חדש לעיתים קרובות יותר, אלא כאשר החברות מארגנות מחדש סביבו את הייצור. כך קרה כאשר החשמל החליף את הקיטור: השינוי התחולל כעבור עשרות שנים, כאשר התהליך כולו נבנה כדי להפיק את המירב מן החשמל. המחשבים האישיים חוללו שינוי רק כאשר המודלים העסקיים למדו להשתמש בהם בצורה מיטבית: רוב הגידול בתפוקה בשנות ה-1990 לא בא מעמק הסיליקון אלא מהשימוש הנבון במחשבים בתחום המסחר. אין סימנים ממשיים לכך שה-AI הגיע לשלב זה. מנהלים משתמשים בו רק שעה וחצי בשבוע; 90% מהמנהלים הבכירים אינם מדווחים על שיפור של ממש בתפוקה. במילים אחרות: השינוי הארגוני בקושי החל. משהו גדול קורה ב-AI עצמו, אך נכון לעכשיו – הוא בלתי נראה בנתוני המקרו.