- S&P 500 की 374 कंपनियों ने earnings calls में AI का ज़िक्र किया, लेकिन 6,000 executives पर किए गए सर्वे में लगभग 90% ने कहा कि पिछले 3 वर्षों में AI का रोजगार या उत्पादकता पर कोई असर नहीं पड़ा
- 1987 के Nobel Economics Prize विजेता Robert Solow द्वारा प्रस्तुत productivity paradox AI युग में फिर दिख रहा है, और macroeconomic data में AI का प्रभाव नज़र नहीं आ रहा
- executives का AI उपयोग समय हफ्ते में लगभग 1.5 घंटे ही है, और 25% respondents workplace में AI का बिल्कुल उपयोग नहीं करते
- ManpowerGroup सर्वे में 2025 में AI का नियमित उपयोग 13% बढ़ा, लेकिन तकनीक पर भरोसा 18% गिर गया
- 1970~80 के दशक का IT boom 1990 के दशक में उत्पादकता में तेज़ उछाल में बदला था, इसलिए AI में भी J-curve जैसी देरी के बाद वृद्धि की संभावना है
Solow का productivity paradox और AI
- 1987 में अर्थशास्त्री Robert Solow ने देखा कि transistor, microprocessor, integrated circuit, memory chip आने के बाद भी productivity growth rate 1948~1973 के 2.9% से गिरकर 1973 के बाद 1.1% रह गया
- उन्होंने मशहूर बात कही: "computer age हर जगह दिखता है, लेकिन productivity statistics में नहीं दिखता"
- उस समय computer उल्टा ज़रूरत से ज़्यादा information पैदा कर रहे थे, जैसे अत्यधिक विस्तृत reports की बड़े पैमाने पर printing, जिससे उत्पादकता घट रही थी
CEO सर्वे परिणाम: AI का वास्तविक असर मामूली
- सितंबर 2024~2025 के बीच S&P 500 की 374 कंपनियों ने earnings calls में AI का उल्लेख किया और उसके adoption का सकारात्मक आकलन दिया
- लेकिन macro productivity indicators में इसका कोई स्पष्ट असर नहीं दिखा
- NBER(National Bureau of Economic Research) ने इस महीने जारी शोध में अमेरिका, ब्रिटेन, जर्मनी और ऑस्ट्रेलिया के 6,000 executives पर सर्वे किया
- लगभग दो-तिहाई ने कहा कि वे AI का उपयोग करते हैं, लेकिन उपयोग समय हफ्ते में लगभग 1.5 घंटे ही है
- 25% respondents workplace में AI का बिल्कुल उपयोग नहीं करते
- लगभग 90% कंपनियों ने जवाब दिया कि पिछले 3 वर्षों में AI का रोजगार या उत्पादकता पर कोई असर नहीं पड़ा
- फिर भी executives का अनुमान है कि अगले 3 वर्षों में AI productivity को 1.4% और output को 0.8% बढ़ाएगा
- कंपनियों ने रोजगार में 0.7% गिरावट का अनुमान लगाया, लेकिन individual workers ने उल्टा 0.5% रोजगार वृद्धि की उम्मीद जताई
academic research में अलग-अलग नतीजे
- 2023 के MIT research ने दावा किया कि AI अपनाने पर workers की performance 40% तक बेहतर हो सकती है
- लेकिन 2024 तक corporate AI investment 250 billion dollar से अधिक हो जाने के बावजूद वादा की गई productivity gains वास्तविकता में नहीं दिखीं
- Apollo के chief economist Torsten Slok ने कहा, "AI employment data, productivity data, inflation data कहीं भी नज़र नहीं आता"
- Magnificent Seven को छोड़ दें तो profit margins या earnings outlook में भी AI असर के संकेत नहीं हैं
- St. Louis Federal Reserve ने कहा कि ChatGPT adoption के बाद cumulative productivity growth rate में 1.9% से अधिक की बढ़ोतरी हुई
- दूसरी ओर 2024 के MIT research में Nobel laureate Daron Acemoglu ने अगले 10 वर्षों में सिर्फ 0.5% productivity increase का अधिक conservative अनुमान दिया
- Acemoglu ने कहा, "0.5% को कम करके नहीं देखना चाहिए, लेकिन industry और media ने जो वादे किए थे, उसके मुकाबले यह निराशाजनक स्तर है"
workers का घटता भरोसा और कंपनियों की प्रतिक्रिया
- ManpowerGroup के 2026 Global Talent Barometer सर्वे (19 देशों के लगभग 14,000 workers) में 2025 में AI का नियमित उपयोग 13% बढ़ा, लेकिन तकनीक की उपयोगिता पर भरोसा 18% गिरा
- IBM की CHRO Nickle LaMoreaux ने पिछले हफ्ते entry-level hiring को 3 गुना बढ़ाने की घोषणा की
- कंपनी का मानना है कि AI कुछ काम automate कर सकता है, लेकिन अगर entry-level talent को replace किया गया तो भविष्य में middle managers की कमी और leadership pipeline crisis पैदा हो सकता है
AI productivity का भविष्य
- 1970~80 के दशक का IT boom, दशकों की सुस्ती के बाद, 1995~2005 में productivity growth rate में 1.5% बढ़ोतरी तक पहुंचा था
- Stanford Digital Economy Lab के director Erik Brynjolfsson ने कहा कि चौथी तिमाही GDP ने 3.7% growth rate दर्ज की, जबकि job growth को घटाकर 181,000 किया गया, जिसे वे productivity surge का संकेत मानते हैं
- उनके अपने analysis के अनुसार अमेरिका की पिछले साल की productivity 2.7% बढ़ी, और इसे वे AI investment से वास्तविक लाभ मिलने के चरण में प्रवेश के रूप में देखते हैं
- पूर्व Pimco CEO Mohamed El-Erian ने भी कहा कि AI adoption के कारण job growth और GDP growth का decoupling चल रहा है, जो 1990 के दशक के office automation दौर जैसा है
- Slok का विश्लेषण है कि AI का भविष्य प्रभाव शुरुआती धीमे प्रदर्शन के बाद तेज़ उछाल वाली J-curve का रूप ले सकता है
- हालांकि 1980 के दशक के IT से अलग, आज AI tools में LLMs के बीच कड़ी प्रतिस्पर्धा है, जिससे कीमतें घट रही हैं और पहुंच आसान हुई है
- इसलिए AI productivity का भविष्य खुद product की value पर नहीं, बल्कि अर्थव्यवस्था के हर सेक्टर में generative AI का उपयोग और implementation कैसे किया जाता है, इस पर निर्भर करेगा
अभी कोई टिप्पणी नहीं है.