Kush do ta zgjidhë enigmën e produktivitetit të AI-së?

Nga Robin Rivaton*— Javën e kaluar, OpenAI dhe Anthropic njoftuan se do të lançojnë biznese konsulence të mbështetura nga kapital privat, me qëllim integrimin e modeleve të tyre në rrjedhat e punës të kompanive të mesme. Me mbështetjen e Blackstone, Hellman & Friedman dhe Goldman Sachs, Anthropic raportohet se po mbledh 1.5 miliardë dollarë për këtë sipërmarrje, ndërsa OpenAI ka siguruar rreth 4 miliardë dollarë nga 19 investitorë  të udhëhequr nga TPG, Brookfield dhe Bain duke arritur një vlerësim prej 10 miliardë dollarësh.

Në total, 5.5 miliardë dollarët synojnë të adresojnë një problem që modelet më të avancuara të AI nuk e zgjidhin dot vetëm me përmirësime teknologjike: paradoksin e produktivitetit të AI-së. Edhe pse mjetet e inteligjencës gjeneruese janë tashmë të përhapura gjerësisht, efektet e tyre ende nuk janë reflektuar në mënyrë të qartë në statistikat e produktivitetit.

Sipas Gallup, përqindja e të rriturve amerikanë që përdorin mjete AI në punë të paktën disa herë në vit është rritur nga më pak se një e katërta në fillim të vitit 2023, në pothuajse gjysmën deri në vitin 2026. Megjithatë, produktiviteti në sektorin jo-bujqësor në SHBA nuk ka shënuar përmirësim të qëndrueshëm. Edhe pse pati një përshpejtim të përkohshëm në vitin 2024, ai u rikthye sërish në nivelet bazë deri në mesin e 2025-ës.

Këto dinamika kujtojnë paradoksin e produktivitetit të teknologjisë së informacionit në vitet ’90, i cili u zgjidh vetëm kur kompanitë u riorganizuan rreth aftësive të reja teknologjike. Pyetja sot është nëse kushtet e ngjashme ekzistojnë edhe për AI-në.

Problemi, sipas Rivaton, qëndron te “plasticiteti organizativ”. Rritja e produktivitetit nuk varet vetëm nga përmirësimet në nivel detyrash individuale, por nga aftësia e kompanive për t’i kthyer ato fitime në ndryshim të përgjithshëm operacional. Kur proceset nuk janë të qarta, të modularizuara dhe të rishpërndarë lehtësisht, AI thjesht kursen kohë individuale pa ndryshuar output-in e kompanisë.

Studimet ekonomike mbi këtë fenomen shpesh e humbasin këtë dimension. Eksperimentet mbi punëtorë individualë tregojnë rritje të performancës në detyra të veçanta — si shërbimi ndaj klientit, shkrimi i raporteve apo programimi, por këto përmirësime nuk përkthehen domosdoshmërisht në rritje të përgjithshme të produktivitetit të firmës.

Lexo edhe: Personaliteti juaj mund të “lexohet” nga historiku i bisedave me AI

Një eksperiment i gjerë gjashtëmujor me 7,137 punonjës në 66 kompani të mëdha, ku u përdor Microsoft 365 Copilot, tregoi se edhe pse u reduktua koha e shpenzuar në email, nuk pati ndryshime në takime apo në volumin e punës. Në shumicën e rasteve, koha e kursyer u kthye thjesht në më pak orë pune nga shtëpia, jo në rritje të output-it.

Në këtë kontekst, lëvizja e OpenAI dhe Anthropic drejt konsulencës shihet si pranim i faktit se vlera e vërtetë e AI nuk qëndron vetëm te API-të, por te ristrukturimi i organizatave. Këto kompani po synojnë të depërtojnë në proceset e brendshme të bizneseve, duke i rikonfiguruar ato përmes ekipeve të specializuara dhe zgjidhjeve të personalizuara.

Ndërkohë, në Kinë po zhvillohet një qasje tjetër. Platformat e bazuara në AI dhe ekosistemet e aplikacioneve po e zhvendosin vlerën nga modeli teknologjik te integrimi në ekosisteme, ndërfaqe dhe shpërndarje. Aty, përdoruesit individualë dhe mikro-bizneset po kthehen në njësi të reja prodhimi të fuqizuara nga AI.

Edhe politikat industriale po përshtaten. Disa rajone kineze kanë nisur të subvencionojnë adoptimin e AI-së jo vetëm nga kompanitë, por edhe nga individët, duke synuar krijimin e “sipërmarrjeve një-personëshe” të mbështetura nga teknologjia.

Në fund, konkurrenca globale nuk lidhet më vetëm me modelet më të mira të AI-së apo me fuqinë kompjuterike. Ajo po zhvendoset drejt mënyrës se si inteligjenca artificiale integrohet në strukturën e ekonomisë reale.

Pyetja thelbësore mbetet e hapur: a do të jenë kompanitë në gjendje të riorganizohen mjaftueshëm shpejt për të shfrytëzuar potencialin e AI-së, apo përfitimet do të shpërndahen diku tjetër — në ekosisteme, individë dhe struktura të reja prodhimi?

*Robin Rivaton është CEO i Stonal, një kompani teknologjike europiane, këshilltar për Inteligjencën Artificiale pranë konfederatës së biznesit francez MEDEF, si dhe bashkëpunëtor i think tank-ut me bazë në Paris Fondapol. Ai është autor i tetë librave.

Të drejtat e autorit: Project Syndicate, 2026.
www.project-syndicate.org