Kunstmatige intelligentie heeft de productiviteitsstatistieken niet aantoonbaar verbeterd, aldus JP Gownder, vice-president en hoofdanalist bij Forrester, die stelde dat de huidige AI-toepassingen niet in de productiviteitsstatistieken voorkomen. vertelde Gownder Het register dat gegevens van het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics erop wijzen dat technologische introducties uit het verleden, zoals personal computers, niet onmiddellijk correleerden met productiviteitswinsten. De jaarlijkse productiviteitsgroei bedroeg tussen 1947 en 1973 2,7%, daalde vervolgens tot 2,1% tussen 1990 en 2001 en verder tot 1,5% tussen 2007 en 2019. Hij merkte op dat de impact van informatietechnologie op de productiviteit niet altijd lineair is geweest. De observatie van econoom Robert Solow uit 1987, bekend als de Solow Paradox, stelde dat de effecten van de pc-revolutie overal zichtbaar waren, behalve in productiviteitsstatistieken; Gownder zei dat dit vandaag de dag geldt voor AI. Forrester is recent onderzoek Volgens de AI-banenvervangingsprojecten zou AI tegen 2030 6% van de banen kunnen verdringen, wat neerkomt op een totaal van ongeveer 10,4 miljoen banen. Deze impact komt voort uit robotprocesautomatisering, bedrijfsprocesautomatisering, fysieke robotica en generatieve AI. Gownder gaf aan dat dit banenverlies structureel en permanent zou zijn, in tegenstelling tot het typische banenherstel na de recessie. Om de gevoeligheid voor een baan te beoordelen, analyseerden Gownder en zijn team ongeveer 800 soorten banen en 34 vaardigheden, gedefinieerd door het Amerikaanse Bureau of Labor Statistics, in overleg met 200 bedrijven. Hun methodologie leek op die van de Universiteit van Oxford-wetenschappers Carl Benedikt Frey en Michael Osborne in hun onderzoek uit 2013 naar de gevoeligheid voor jobautomatisering. Hierdoor kon Forrester het ‘automatiseringspotentieel’ voor verschillende banen berekenen door AI-mogelijkheden te vergelijken met geïdentificeerde taken en functiecategorieën. Gownder besprak ook de effectiviteit van AI-implementaties binnen grote organisaties, waarbij hij opmerkte dat “veel generatieve AI-dingen niet echt werken.” Hij citeerde een MIT-onderzoek waaruit blijkt dat 95% van de generatieve AI-projecten geen tastbare winst- en verliesvoordelen hebben opgeleverd, wat zich vertaalt in geen daadwerkelijk rendement op de investering. Uit gegevens van McKinsey kwamen vergelijkbare bevindingen naar voren: ongeveer 80% van de projecten leverde geen waarde op. Deze uitkomsten suggereren dat AI nog geen grootschalige banenverdringing veroorzaakt. Hij verduidelijkte dat de recente grootschalige banenverlies vooral financiële beslissingen waren en niet AI-gedreven, hoewel sommige bedrijven de aanwerving voor openstaande functies uitstellen om het potentieel van AI om die taken over te nemen te evalueren. Gownder suggereerde verder dat het banenverlies in sectoren als de Amerikaanse productie historisch gezien vaak werd veroorzaakt door de mondialisering, en niet uitsluitend door robotica. Hij ziet een parallel met AI, waarbij outsourcing, als gevolg van goedkopere arbeid, soms ten onrechte kan worden toegeschreven aan AI-gedreven banenverlies.
