Persondatorer startade en IT-revolution. Kommer AI att medföra liknande dramatiska förändringar? Bettmann via Getty Images

Explosionen av intresse för artificiell intelligens har uppmärksammat inte bara den häpnadsväckande förmågan hos algoritmer att efterlikna människor utan till verkligheten att dessa algoritmer kan förskjuta många människor i sina jobb. De ekonomiska och samhälleliga konsekvenserna kan inte bli något mindre än dramatiska.

Vägen till denna ekonomiska omvandling går via arbetsplatsen. A brett cirkulerad Goldman Sachs studie räknar med att ungefär två tredjedelar av nuvarande yrken under det kommande decenniet kan påverkas och en fjärdedel till hälften av det arbete som människor gör nu kan tas över av en algoritm. Upp till 300 miljoner jobb världen över kan påverkas. Konsultföretaget McKinsey släppt sin egen studie förutspår en AI-driven ökning av 4.4 biljoner USD till den globala ekonomin varje år.

Konsekvenserna av sådana gigantiska siffror är nyktra, men hur tillförlitliga är dessa förutsägelser?

Jag leder ett forskningsprogram som heter Digital Planet som studerar effekten av digital teknik på liv och försörjning runt om i världen och hur denna påverkan förändras över tiden. En titt på hur tidigare vågor av sådana digitala tekniker som persondatorer och internet påverkade arbetare ger en viss inblick i AI:s potentiella inverkan under de kommande åren. Men om historien om framtidens arbete är någon vägledning bör vi vara beredda på några överraskningar.

IT-revolutionen och produktivitetsparadoxen

Ett nyckelmått för att spåra teknologins konsekvenser för ekonomin är tillväxt i arbetarens produktivitet – definieras som hur mycket arbete en anställd kan generera per timme. Denna till synes torra statistik är viktig för varje arbetande individ, eftersom den är direkt kopplad till hur mycket en arbetare kan förvänta sig att tjäna för varje timmes arbete. Sagt på ett annat sätt, högre produktivitet förväntas leda till högre löner.

Generativa AI-produkter kan producera skriftligt, grafiskt och ljudinnehåll eller mjukvara med minimal mänsklig inblandning. Yrken som reklam, underhållning och kreativt och analytiskt arbete kan vara bland de första att känna av effekterna. Individer inom dessa områden kan oroa sig för att företag kommer att använda generativ AI för att göra jobb de en gång gjorde, men ekonomer ser stor potential för att öka produktiviteten för arbetskraften som helhet.

Goldman Sachs-studien förutspår att produktiviteten kommer att växa med 1.5 % per år på grund av enbart införandet av generativ AI, vilket skulle vara nästan dubbelt så mycket som 2010 och 2018. McKinsey är ännu mer aggressiv och säger att denna teknik och andra former av automatisering kommer att inleda "nästa produktivitetsgräns”, vilket pressar den så högt som 3.3 % per år till 2040.

Den sortens produktivitetsökning, som skulle närma sig tidigare år, skulle välkomnas av både ekonomer och, i teorin, även arbetare.

Om vi ​​skulle spåra 20-talets historia av produktivitetstillväxt i USA, galopperade den fram kl. ca 3% årligen från 1920 till 1970, vilket höjer reallönerna och levnadsstandarden. Intressant nog avtog produktivitetstillväxten under 1970- och 1980-talen, vilket sammanföll med introduktionen av datorer och tidiga digitala tekniker. denna "produktivitetsparadox” fångades berömt i en kommentar från MIT-ekonomen Bob Solow: Du kan se datoråldern överallt men i produktivitetsstatistiken.

Digital teknikskeptiker skyllde på "improduktiv" tid som spenderades på sociala medier eller shopping och hävdade att tidigare omvandlingar, såsom introduktionen av elektricitet eller förbränningsmotorn, hade en större roll i att i grunden förändra arbetets karaktär. Teknooptimister var inte överens; de hävdade att ny digital teknik behövde tid att översätta till produktivitetstillväxt, eftersom andra kompletterande förändringar skulle behöva utvecklas parallellt. Ännu andra oroade över att produktivitetsåtgärderna inte var tillräckliga att fånga värdet av datorer.

Ett tag såg det ut som att optimisterna skulle få rätt. Under andra hälften av 1990-talet, ungefär när World Wide Web uppstod, ökade produktiviteten i USA fördubblats, från 1.5 % per år under det första halvåret av det decenniet till 3 % under det andra. Återigen fanns det meningsskiljaktigheter om vad som egentligen pågick, vilket ytterligare lerade vattnet om huruvida paradoxen hade lösts. Några argued att investeringarna i digital teknik äntligen gav resultat, medan en alternativ vy var att ledningsmässiga och tekniska innovationer i några nyckelbranscher var de främsta drivkrafterna.

Oavsett förklaringen, lika mystiskt som den började, var den sena 1990-talets ökning kortlivad. Så trots massiva företagsinvesteringar i datorer och internet – förändringar som förändrade arbetsplatsen – var det fortfarande osäkert hur mycket ekonomin och arbetarnas löner gynnades av tekniken.

Tidigt 2000-tal: Ny svacka, ny hype, nya förhoppningar

Medan början av 21-talet sammanföll med sprängning av den så kallade dot-com-bubblan, år 2007 präglades av ankomsten av ännu en teknologirevolution: Apple iPhone, som konsumenter köpte i miljontal och som företag använde på otaliga sätt. Ändå började tillväxten av arbetsproduktiviteten avstanna igen i mitten av 2000-talet, tickar upp en kort stund under 2009 under den stora lågkonjunkturen, bara för att återgå till en svacka från 2010 till 2019.

 Smartphones har lett till miljontals appar och konsumenttjänster men har också hållit många arbetare mer knutna till sina arbetsplatser. San Francisco Chronicle/Hearst Newspapers via Getty Images

Under hela denna nya svacka förutsåg teknooptimister nya vindar av förändring. AI och automation började bli allt på modet och förväntades förändra arbetet och arbetarnas produktivitet. Utöver traditionell industriell automation, drönare och avancerade robotar, strömmade kapital och talang till många blivande spelförändrande teknologier, inklusive autonoma fordon, automatiserade utcheckningar i livsmedelsbutiker och till och med robotar för pizzatillverkning. AI och automatisering förväntades driva på produktivitetstillväxten över 2% årligen under ett decennium, upp från 2010-2014 års låga 0.4%.

Men innan vi kunde komma dit och bedöma hur dessa nya tekniker skulle skölja igenom arbetsplatsen, en ny överraskningsträff: COVID-19-pandemin.

Den pandemiska produktivitetspressen – sedan avbryts

Hur förödande pandemin var, arbetarnas produktivitet ökade efter att det började 2020; produktionen per arbetad timme globalt sett nådde 4.9 %, den högsta som registrerats sedan data har varit tillgänglig.

Mycket av denna branta uppgång underlättades av tekniken: större kunskapsintensiva företag – till sin natur de mer produktiva – gick över till distansarbete, upprätthålla kontinuiteten genom digital teknik som videokonferenser och kommunikationstekniker som Slack och sparar på pendlingstiden och fokuserar på välmående.

Även om det var tydligt att digital teknik hjälpte till att öka produktiviteten hos kunskapsarbetare, fanns det en snabbare övergång till större automatisering i många andra sektorer, eftersom arbetare var tvungna att stanna hemma för sin egen säkerhet och följa nedstängningar. Företag inom branscher som sträcker sig från köttförädling till verksamhet inom restauranger, detaljhandel och besöksnäring investerat i automation, såsom robotar och automatiserad orderhantering och kundservice, vilket hjälpte till att öka deras produktivitet.

Men så var det ännu en vändning på resan längs tekniklandskapet.

Ökningen av investeringar i 2020-2021 tekniksektorn kollapsade, liksom hajpen om autonoma fordon och robotar för pizzatillverkning. Andra skummande löften, såsom metaverses revolutionerande distansarbete eller utbildning, verkade också tona in i bakgrunden.

Parallellt, med liten varning, "generativ AI" sprängde ut på scenen, med en ännu mer direkt potential att öka produktiviteten och samtidigt påverka jobben – i stor skala. Hypecykeln kring ny teknik startade om.

Framåtblick: Sociala faktorer på teknikens båge

Med tanke på antalet vändningar hittills, vad kan vi förvänta oss härifrån? Här är fyra frågor att överväga.

För det första handlar framtidens arbete om mer än bara ett obearbetat antal arbetare, de tekniska verktyg de använder eller det arbete de utför; man bör överväga hur AI påverkar faktorer som mångfald på arbetsplatsen och sociala ojämlikheter, som i sin tur har en djupgående inverkan på ekonomiska möjligheter och arbetsplatskultur.

Till exempel, medan den breda förskjutningen mot distansarbete kan hjälpa främja mångfald med mer flexibel anställning ser jag att den ökande användningen av AI sannolikt kommer att ha motsatt effekt. Svarta och latinamerikanska arbetare är överrepresenterade i de 30 yrken med högst exponering för automation och underrepresenterad i de 30 yrkena med lägst exponering. Även om AI kan hjälpa arbetare att få mer gjort på kortare tid, och denna ökade produktivitet kan öka lönerna för de anställda, kan det leda till allvarliga lönebortfall för dem vars jobb är fördrivna. En tidning från 2021 fann det löneskillnaderna tenderade att öka mest i länder där företag redan förlitade sig mycket på robotar och som var snabba med att ta till sig den senaste robotteknologin.

För det andra, eftersom arbetsplatsen efter COVID-19 söker en balans mellan personligt arbete och distansarbete, kommer effekterna på produktiviteten – och åsikterna i ämnet – att förbli osäkra och flytande. A 2022 studie visade förbättrad effektivitet för distansarbete när företag och anställda blev mer bekväma med att arbeta hemifrån, men enligt en separat studie från 2023, chefer och anställda instämmer inte alls om effekterna: De förra tror att distansarbete minskar produktiviteten, medan anställda tror motsatsen.

För det tredje kan samhällets reaktion på spridningen av generativ AI i hög grad påverka dess förlopp och slutliga inverkan. Analyser tyder på att generativ AI kan öka arbetarnas produktivitet på specifika jobb – till exempel fann en studie från 2023 den stegrade introduktionen av en generativ AI-baserad samtalsassistent ökad produktivitet hos kundtjänstpersonalen med 14 %. Ändå finns det redan växande samtal att överväga generativ AI:s allvarligaste risker och att ta dem på allvar. Ovanpå det, erkännande av det astronomiska databehandling och miljökostnader av generativ AI kan begränsa dess utveckling och användning.

Slutligen, med tanke på hur fel ekonomer och andra experter har haft tidigare, är det säkert att säga att många av dagens förutsägelser om AI-teknikens inverkan på arbete och arbetarproduktivitet kommer att visa sig vara felaktiga också. Siffror som 300 miljoner jobb som påverkas eller 4.4 biljoner dollar årliga ökningar av den globala ekonomin är iögonfallande, men jag tror att människor tenderar att ge dem större trovärdighet än vad som är motiverat.

Dessutom betyder "berörda jobb" inte förlorade jobb; det kan innebära utökade jobb eller till och med en övergång till nya jobb. Det är bäst att använda analyserna, som Goldmans eller McKinseys, för att väcka vår fantasi om de rimliga scenarierna om framtiden för arbetet och arbetarna. Det är bättre, enligt min åsikt, att sedan proaktivt brainstorma de många faktorer som kan påverka vilken som faktiskt inträffar, leta efter tidiga varningstecken och förbereda sig därefter.

Historien om framtidens arbete har varit full av överraskningar; Bli inte chockad om morgondagens teknologier är lika förvirrande.

Om författaren

Bhaskar Chakravorti, dekanus för Global Business, Fletcher School, Tufts University

Denna artikel publiceras från Avlyssningen under en Creative Commons licens. Läs ursprungliga artikeln.