Nga Tomás Castagnino/LA NACION
Oferta e inteligjencës artificiale (IA) po ngjitet me ashensor. Përdorimi i saj, me shkallë. Është i njëjti model vonese që kemi parë kur u shfaqën trenat, energjia elektrike apo kompjuterët: teknologjia përparon me shpejtësi të madhe, por riorganizimi i prodhimit për ta shfrytëzuar gjithmonë merr më shumë kohë.
Spektri i gjerë i parashikimeve për rritjen e produktivitetit nga IA është simptomë e kësaj faze tranzicioni. Në skajin e poshtëm, Daron Acemoğlu, fitues i Çmimit Nobel për Ekonomi në vitin 2024, vlerëson se IA mund të shtojë vetëm 0,1 pikë përqindjeje në rritjen vjetore të produktivitetit gjatë dekadës së ardhshme. Në skajin e sipërm, një studim i publikuar në nëntor 2025 nga Anthropic, bazuar në 100.000 ndërveprime përdoruesish me modelin e saj Claude, llogarit se adoptimi i plotë i IA-së mund ta rrisë produktivitetin e punës në Shtetet e Bashkuara me 1,8 pikë përqindjeje në vit.
Fitimi nga arritja e “tavanit” të këtij intervali është i konsiderueshëm. Për Argjentinën, e cila ka parë rënien e produktivitetit të punës në një mesatare vjetore prej 1,8% gjatë 10 viteve të fundit, ky plus optimist mbi trendin e pritur do të ishte i barasvlershëm me rikuperimin e një dekade të humbur produktiviteti në gjysmën e kohës.
IA nuk është thjesht një teknologji tjetër: ajo është një zinxhir i plotë vlerash, nga energjia dhe çipat te qendrat e të dhënave, modelet bazë dhe aplikacionet që përdorim. Ky zinxhir po ndërtohet me shpejtësi shumë të madhe. Shtatë kompanitë më të mëdha të lidhura me IA-në vlejnë sot së bashku rreth 20 trilionë dollarë amerikanë, një shifër e krahasueshme me PBB-në e Eurozonës plus Mbretërinë e Bashkuar. Investimet e tyre në kapital fizik gjatë tre viteve të fundit, të përqendruara në infrastrukturën e llogaritjes, janë të barabarta me PBB-në e Kanadasë.
Kjo valë nuk është vetëm financiare. Në vitin 2025, projektet e lidhura me IA-në përbënin gjysmën e njoftimeve për investime të huaja direkte në botë, me shuma që arrijnë rreth 800 miliardë dollarë – rreth 20 herë rezervat ndërkombëtare bruto të Argjentinës.
Adoptimi po përparon gjithashtu, por me një ritëm tjetër. Sipas OpenAI, përdorimi i ChatGPT në biznes po përshpejtohet dhe abonimet korporative kanë kaluar 7 milionë përdorues. Në Shtetet e Bashkuara, të dhënat zyrtare tregojnë se 15% e kompanive tashmë përdorin IA për të prodhuar mallra dhe shërbime, ndërsa 19% presin ta përdorin atë në gjashtë muajt e ardhshëm. Paralelisht, produktiviteti i punës po rritet rreth 1,5% në vit që nga 2023. Edhe pse kjo rritje nuk mund t’i atribuohet plotësisht IA-së, vërehet një përmirësim krahasuar me ritmin e dekadës së kaluar.
Nëse në vendet e zhvilluara adoptimi ecën me hap të moderuar, në Amerikën Latine ai zhvillohet në “slow motion”. Rajoni është i nënpërfaqësuar në hartën e investimeve të huaja direkte të lidhura me IA-në: nga viti 2023 e deri më sot ka marrë njoftime vetëm për 4% të totalit global, ndërkohë që pesha e tij në PBB-në botërore është 7%. Argjentina ka përfituar vetëm disa pikë nga kjo pjesë. Nëse këto investime do të shpërndaheshin proporcionalisht me peshën ekonomike në PBB-në globale, vendi do të ishte pak mbi 10% të potencialit të tij. Një anketë e Accenture, e realizuar së bashku me Unionin Industrial Argjentinas, i shton nuanca këtij hendeku: pothuajse të gjitha kompanitë e pyetura shfaqin interes për IA-në, por vetëm një pakicë po investon aktualisht në projekte konkrete. Lajmi inkurajues është se dy të tretat planifikojnë të investojnë brenda tre viteve dhe gati 80% në pesë vitet e ardhshme.
Paradoksi i kthimit të investimit
Dy studime të fundit e ilustrojnë momentin aktual. Një studim i studiuesve të Wharton, shkolla e biznesit e Universitetit të Pensilvanisë, që përfshiu më shumë se 800 drejtues, tregon se 74% e tyre tashmë shohin kthime pozitive nga projektet e IA-së, kur përdoren tregues të ndërmjetëm si kursimi i kohës, efikasiteti i brendshëm ose përmirësimi i përvojës së klientit. Për më tepër, 80% presin që investimet të shlyhen brenda dy deri në tre vjetësh.
Në anën tjetër, një studim i MIT Media Lab, pas analizës së 300 nismave të IA-së, intervistimit të përfaqësuesve të 52 organizatave dhe anketimit të 153 liderëve të biznesit, raporton se 95% e të anketuarve nuk shohin, për rastet e zbatimit të IA-së gjeneruese në detyra specifike, një ndikim të qartë në rezultatet financiare apo në produktivitet brenda një periudhe të shkurtër prej 6 deri në 12 muajsh.
Erik Brynjolfsson nga Stanford, një nga akademikët që ka studiuar më së shumti këto tranzicione teknologjike, e përshkruan trajektoren e rritjes së produktivitetit nga teknologji si IA-ja si një “kurbë J”. Fillimisht vjen investimi në kapacitete plotësuese – ridizajnimi i proceseve, mësimi, modele të reja organizative – dhe në këtë fazë produktiviteti ende nuk shfaqet. Ka kosto, fërkime, prova dhe gabime. Vetëm më pas, kur këto investime piqen, kurba kthehet lart dhe rritja e produktivitetit bëhet e dukshme.
Në këtë këndvështrim, studimi i Wharton po regjistron pjesën e poshtme të “J”-së: përmirësime të vogla që ndihmojnë operacionet e përditshme. Ndërsa kërkimi i MIT-it na kujton se ende nuk e kemi kaluar luginën që i shndërron këto përparime në ndikim makro në bilancet financiare.
Si mbyllet hendeku?
Historia jep disa udhëzime. Me energjinë elektrike, produktiviteti nuk erdhi nga shtrirja e kabllove, por nga riorganizimi i punëtorive industriale rreth motorëve të rinj. Me IA-në, suksesi do të varet nga riorganizimi i “punishtes së dijes”. Të bësh të njëjtat detyra më shpejt nuk mjafton. Ajo që do të bëjë diferencën është ridizajnimi i proceseve thelbësore të biznesit.
Në praktikë, kjo nënkupton të lihen pas rastet e izoluara të përdorimit që ndikojnë vetëm detyra të veçanta dhe të kalohet te rishpikja e rrjedhave të plota të punës. Një kompani e madhe minerare po ridizajnon procesin e licencave mjedisore me IA gjeneruese, duke shkurtuar kohën e procedurave rregullatore. Një laborator ndërkombëtar përdor IA për të simuluar miliona reaksione kimike dhe për të përqendruar kërkimin dhe zhvillimin në përbërësit më premtues. Një kompani shërbimesh industriale po zhvillon agjentë IA që kryejnë veprime përgjatë gjithë zinxhirit të shitjes, nga gjenerimi i mundësisë deri te arkëtimi.
Pengesa kryesore për të shkallëzuar këto transformime nuk është teknologjia. Janë faktorët lehtësues: cilësia dhe arkitektura e të dhënave, udhëzime të qarta për adoptimin e përgjegjshëm të IA-së dhe, mbi të gjitha, aftësitë. Studimi i MIT-it thekson se shkalla e lartë e dështimit lidhet me një “hendek mësimi”: vështirësinë për ta përshtatur IA-në me rrjedhat e punës dhe për ta zgjeruar përtej fazës pilot. Nuk bëhet fjalë për mungesë aftësish “të buta” apo “të forta”, por për nevojën e aftësive “të thella” që kombinojnë teknologjinë me kuptimin e biznesit për të krijuar zgjidhje efektive.
Bota e ka vënë ofertën mbi tavolinë. Hendeku mes kësaj oferte dhe adoptimit të saj është, njëkohësisht, matësi i asaj që mungon dhe i një mundësie që ende duhet mësuar të mos refuzohet.
Autori është ekonomist kryesor dhe drejtor ekzekutiv në Accenture.
