Apollo Başekonomisti Torsten Slok, iş süreçlerine yayılan yapay zekanın finansal getirisinin şirketlere aynı ölçüde yansımadığını savunuyor. 24 Ekim tarihli değerlendirme, yedi büyük teknoloji şirketinin çalışan başına geliri ve kâr marjıyla S&P 500’ün kalan 493 şirketini karşılaştırıyor. Slok, ikinci grupta henüz benzer bir iyileşme işareti görmediğini belirtiyor. Bu karşılaştırma, her şirketin tek tek yapay zeka yatırımından zarar ettiğini gösteren bir hesap sunmuyor.
Raporda yedi büyük şirket için çalışan başına gelir yükselirken, diğer 493 şirketin ölçütü yatay seyrediyor. Kâr marjlarında da benzer bir ayrışma gösteriliyor. Slok, büyük yatırımlara rağmen yapay zekanın ekonominin daha geniş bölümünde verimlilik artışına belirgin katkı verdiğine ilişkin kanıtın henüz oluşmadığını savunuyor. Değerlendirme, şirketin başekonomistinin bu tarihteki görüşünü yansıtıyor.
Çalışan başına gelir, yatırım getirisinin tamamını açıklamıyor
Çalışan başına gelir, toplam gelirin çalışan sayısıyla ilişkisini gösteren bir ölçü. Bu değer, gelir artarken yükselebileceği gibi çalışan sayısı azalırken de artabilir. Dolayısıyla yükselişi doğrudan yalnızca yapay zekaya bağlamak için ek bilgi gerekiyor. Hangi işin otomatikleştiği, bunun maliyeti ve aynı dönemde geliri etkileyen başka gelişmeler, bu karşılaştırmadan ayrı olarak incelenmesi gereken unsurlar.
Kâr marjı da şirketin satışlarından ne kadar kâr bıraktığıyla ilgili. Bir yazılım aracının belirli bir işi hızlandırması, bütün şirketin marjını aynı ölçüde yükselteceği anlamına gelmiyor. Kazanılan sürenin yeni gelire veya maliyet azalmasına dönüşmesi gerekiyor. Ayrıca model kullanımı ve entegrasyon giderleri de ekonomik sonucun parçası. Slok’un token harcamalarını bir maliyet kalemi olarak tartışması tam olarak bu ayrımı öne çıkarıyor.
Öte yandan S&P 500’den yedi şirket çıkarıldığında kalan grup, dünyadaki bütün işletmeleri veya yalnızca teknoloji dışı şirketleri temsil etmiyor. Küçük işletmeler, halka açık olmayan girişimler ve ABD dışındaki şirketler bu basit ayrımın kapsamı dışında. Bu nedenle grafikleri bütün sektörlerde ve ülkelerde getirinin kesinlikle sıfır olduğu şeklinde genişletmek, sunulan verinin sınırını aşar. İki grubun ortalaması, her üyenin aynı deneyimi yaşadığını da söylemez.
Slok, yapay zeka ve token harcamalarının ekonominin dar bir bölümünde yoğunlaştığı sürece makroekonomik etkinin sınırlı kalacağını düşünüyor. Rapor, daha ucuz modellerin şirketlerce daha yüksek gelir ve kâr marjına dönüştürülüp dönüştürülemeyeceğini ilerisi için açık soru olarak bırakıyor. Burada modelin teknik yeteneğiyle işletmenin elde ettiği ekonomik sonuç, ayrı ayrı değerlendirilmesi gereken iki başlık oluşturuyor.
Bu ayrım, yapay zeka kullanılıyor ifadesiyle yatırımın geri dönüşü ölçüldü ifadesini birbirine karıştırmamak açısından yararlı. Belirli bir görevin daha hızlı tamamlanması, çalışan başına gelir ve şirketin toplam kârlılığı aynı veri değil. Apollo’nun karşılaştırması, tartışmayı bu daha geniş ölçütlere taşıyor.
Günün Öne Çıkan Fırsatları
REKLAM — Bu içerikte satış ortaklığı bağlantıları bulunmaktadır. Bu bağlantılar üzerinden yapılan alışverişlerden Teknoblog komisyon kazanabilir. Satış ortaklığı açıklaması
