Час спливає для ШІ, щоб довести обіцяний ефект у вигляді **перетвореної роботи** та **зростання економічної продуктивності**. Якщо ж віддача від інвестицій і надалі відставатиме, ринки можуть отримати неприємний сюрприз, попереджає один із провідних економістів.
Торстен Слок, впливовий головний економіст Apollo Global Management, у недавньому дописі в блозі заявив, що помітно розширюється розрив у темпах зростання продуктивності завдяки ШІ. За його логікою, **реальні ознаки приросту** здебільшого видно в техкомпаніях, тоді як для більшості Fortune 500 ефект майже не проявляється.
Якщо в софті та технологіях ШІ відносно легко «вбудувати» в процеси, то для більшої частини економіки, за словами Слока, масштабне впровадження йде надто повільно. Регуляторні обмеження, захист даних і інтеграція в робочі потоки потребують часу та ресурсів — тому **структурні прирости продуктивності** не з’являються швидко, а помітної віддачі від інвестицій ще не видно. Слок вважає, що ефект, ймовірно, настане — але пізніше. А до того моменту біржова бульбашка може луснути, бо ринок уже заклав у ціни швидші результати, ніж здатні показати компанії.
«Ключове питання — це тривалість “злітної смуги” ROI поза техсектором», — сказав Слок. «Якщо **очікування прибутків** сьогодні не збігаються з реальним часом, потрібним бізнесу для отримання ROI від інвестицій у ШІ, це може мати суттєві наслідки для оцінок багатьох ШІ-компаній уже зараз».
Слок посилається на дані Bloomberg і Macrobond: попри те, що маржа прибутку «Великої сімки» зросла приблизно з 15% до 25% між першими кварталами 2023 і 2026 років, у решти S&P 493 вона трималася близько 10%. Bloomberg 500 Index демонструє подібну картину до S&P, залишаючись на стабільній маржі приблизно 12% за той самий період.
Найбільше Слока тривожить сценарій, у якому цей розрив лише збільшиться, якщо розгортання ШІ та приріст продуктивності й надалі буксуватимуть. Резонансне й суперечливе дослідження MIT, опубліковане торік, показало: лише 5% компаній отримали відчутний **позитивний ROI** від пілотних проєктів генеративного ШІ. Економіст Apollo попередив: якщо очікувані прибутки (або поточні ринкові ціни) й надалі випереджатимуть фактичні показники, ринки можуть зіткнутися з «болючою переоцінкою», що здатна пригальмувати ШІ-бум.
«Інакше кажучи, компанії зменшать витрати на ШІ, якщо не побачать ROI швидко», — додав він.
Де в економіці найпомітніші слабкі ROI від ШІ?
Американські промислові гіганти вже стикаються з проблемами під час спроб масової автоматизації. Як наочний доказ того, що для справжніх приростів потрібна людська експертиза, Ford найняв 350 інженерів «із сивиною» — досвідчених ветеранів галузі, зокрема колишніх працівників — щоб навчати молодших фахівців і переналаштовувати неефективні інструменти ШІ. Автовиробник продовжує розгортати системи комп’ютерного зору на 33 заводах у світі: понад 1 000 камер виконують мільйони перевірок на конвеєрі, але компанія визнала, що без людського контролю технологія працює гірше.
«Штучний інтелект — це фантастичний інструмент, але він настільки добрий, наскільки якісні дані, на яких ви його навчаєте», — сказав журналістам минулого місяця Чарльз Пун, віцепрезидент Ford із напряму апаратного забезпечення автомобілів. «У попередні роки ми **не приділяли достатньо уваги** досвіду наших найзнаніших інженерів, які пройшли з нами багато продуктових циклів».
Ford рухається в руслі компаній на кшталт IBM, яка скорочувала тисячі робочих місць торік на тлі зростання витрат на хмарні сервіси. У березні компанія заявила, що потроїть найм на стартові позиції у США в усіх бізнес-підрозділах, аргументуючи, що в «AI-first» офісах потрібно більше людей, а не менше.
Наразі така людська праця, за багатьма розрахунками, обходиться значно дешевше, ніж автоматизаційні інструменти, у які бізнес вкладає кошти, що знову ставить під сумнів заявлені **переваги продуктивності ШІ** на робочому місці. Віцепрезидент Nvidia з прикладного глибинного навчання Браян Катандзаро раніше цього року визнав, що вартість ШІ все ще значно вища за вартість людської праці. Це прозвучало на тлі епохи tokenmaxxing, коли техгіганти на кшталт Meta стимулювали використання ШІ через внутрішні рейтинги працівників — у результаті співробітники застосовували інструменти «заради галочки», паралельно роздуваючи витрати.
На думку Слока, гонитва за найефективнішим використанням токенів радше свідчить про те, що компаніям важко отримати **цінність за свої гроші** від ШІ й вони не створюють відчутних робочих вигод.
«Компанії зменшать витрати на ШІ, якщо не побачать ROI швидко», — сказав Слок. «А нинішній акцент на оптимізації токенів — це ранній сигнал, що впровадження ШІ може виявитися більш нерівним і повільним, ніж очікувалося». (Окремо Слок стверджував, що ШІ створюватиме більше робочих місць, а не знищуватиме їх, і став головним прихильником актуальності парадокса Джевонса на Волл-стріт; він також вважає, що це підштовхне бум підприємництва малого бізнесу.)
Чому обіцяний ефект ШІ поки не став реальністю?
Пітер Каппеллі, професор менеджменту у Вортонській школі Університету Пенсильванії, одним із перших звернув увагу на проблему, про яку говорить Слок. Він очолив кейс-стаді щодо Ricoh, компанії з цифрових сервісів, яке було опубліковане в Harvard Business Review. Суть його висновку: люди істотно недооцінюють, **скільки роботи потрібно**, щоб перетворити впровадження ШІ на зростання продуктивності й реальний ROI, як він розповідав Fortune раніше цього року.
«Якщо ви слухаєте тих, хто створює технологію, — сказав Каппеллі про клас ШІ, — вони розповідають, що можливо, і не думають про те, що **практично здійсненне**».
Розрив між тим, що можливо, і тим, що реально працює в бізнесі, підсилює «AI shame» — тиск, за якого ці нові технології мають демонструвати ефективність, особливо на тлі зростаючих очікувань інвесторів. Це явище помітне в компаніях, які практикували tokenmaxxing: керівництво вимагало активнішого використання ШІ, але не сформулювало **чітких сценаріїв** застосування чи вимірюваних цілей.
Boston Consulting Group у недавньому дослідженні дійшла висновку, що впровадження ШІ «просто щоб було» може навіть гальмувати прирости продуктивності. Їхній звіт 2026 року Global AI at Work report, оснований на опитуванні приблизно 12 000 працівників «першої лінії», показав: хоча 42% респондентів повідомили про економію восьми годин на тиждень завдяки регулярному використанню ШІ, більшість майже не отримала вказівок, як розпоряджатися зекономленим часом, а половина зізналася, що не витрачає цей ресурс на більш стратегічні завдання.
«Здається, вся ця історія з tokenmaxxing уже вичерпала себе, і тепер вона відчутно б’є по їхній базі витрат», — сказав Fortune Девід Мартін, глобальний керівник практики People & Organization у BCG. «Багато компаній просто видали ШІ всім — незалежно від ролі — і, думаю, тепер вони скажуть: “Добре, давайте діяти обдуманіше: кому потрібен доступ, який бізнес-кейс, і чи **ми справді отримуємо результат**?”»
У випадку Ricoh, за словами Каппеллі, коли компанія передала низькорівневу адміністративну роботу з обробки страхових заявок ШІ, процес потребував близько $500 000 на зовнішніх консультантів, а також $200 000 щомісяця на ШІ-оплати. У підсумку витрати виявилися утричі вищими, ніж якби цю адміністративну роботу виконував працівник вручну. Скорочення штату було лише помірним, зазначив Каппеллі: з 44 до 39 співробітників.
Зрештою Ricoh змогла підвищити продуктивність підрозділу утричі, але це зайняло час — і цей приклад підкреслює головну тезу Слока: прирости продуктивності можливі, однак вони часто супроводжуються **значними стартовими витратами** — і часу, і грошей.
«Ось у цьому й полягає виграш», — сказав Каппеллі. «Але це недешево, і **пішло чортзна-скільки часу**, щоб усе зробити».
This story was originally featured on Fortune.com
