Zf 24

Pentru factorii de decizie, in special in domeniul bancilor centrale, inteligenta artificiala (AI) este un subiect intens dezbatut in prezent. Pe masura ce discutiile avanseaza si pozitiile se contureaza, devin evidente doua linii de argumentare distincte si tot mai antagonice. Una dintre acestea anticipeaza o imbunatatire majora si relativ rapida a productivitatii la nivelul intregii economii - o evolutie care, din anumite perspective, poate fi considerata o transformare aproape miraculoasa. Cealalta este mai putin convinsa de eventualele beneficii pe termen mediu si lung, concentrandu-se mai degraba pe bula actuala care amplifica evaluarile unui numar restrans de companii tehnologice, impingand totodata in sus preturile diverselor bunuri si servicii asociate dezvoltarii rapide si la scara larga a proiectelor de AI.

Analizarea estimarilor privind cheltuielile de capital pe care doar cei mai mari patru furnizori americani de servicii cloud la scara larga ("hyperscalers"), Microsoft, Alphabet, Meta si Amazon, le planifica pentru anul 2026 (de aproximativ 600 de miliarde de dolari) evoca amintiri legate de boom-ul "dot-com" si genereaza temeri ca o bula similara s-ar putea forma chiar in acest moment. In opinia mea, intrebarea esentiala nu este daca se formeaza o bula, ci in ce masura si cat de rapid vor aparea castigurile de productivitate generate de inteligenta artificiala, precum si ce masuri ar trebui sa adopte factorii de decizie in acest interval.

In anii '70, futurologul Roy Amara observa ca avem tendinta de a supraestima impactul unei tehnologii pe termen scurt si de a-l subestima pe termen lung. Din aceasta perspectiva, internetul si bula "dot-com" constituie, intr-adevar, exemple relevante la care merita sa revenim. In anii '90, exista asteptarea ca internetul sa transforme economia peste noapte. Cand realitatea s-a dovedit a fi departe de miracolul anticipat initial, indicele Nasdaq a pierdut 78% din valoare in perioada 2000-2002. Cu toate acestea, unele dintre companiile care au supravietuit acelei perioade de expansiune si prabusire (precum Amazon, eBay si Google) au continuat sa dezvolte idei si tehnologii, sa creeze produse si piete si, totodata, sa acumuleze profituri si capital, remodeland in acelasi timp industrii intregi si tendinte sociale.

Exista cateva motive sa credem ca, in cazul inteligentei artificiale, ciclul ar putea fi diferit de data aceasta. Inovatorii tehnologici din era "dot-com" aveau putine active tangibile, o baza de clienti limitata si venituri reduse. Gigantii tehnologici actuali, implicati in cursa pentru dezvoltarea AI, genereaza deja fluxuri de numerar reale si consistente din liniile de afaceri anterioare (care raman active), in timp ce noua tehnologie este deja utilizata in scop comercial, aducand venituri semnificative pe o piata diversificata de clienti privati si guvernamentali (printre care se numara, in mod notabil, organizatiile militare si cele din domeniul securitatii). Potrivit unui studiu McKinsey (2025), 88% dintre organizatii utilizeaza in prezent AI in cel putin o functie operationala. Prin urmare, factorul care ar putea declansa spargerea unei eventuale bule speculative nu va fi, cel mai probabil, insolventa uneia sau a mai multor companii dezvoltatoare de tehnologii noi - asa cum s-a intamplat in cazul companiilor "dot-com" -, ci o posibila supracapacitate: o infrastructura AI creata in exces fata de cerere (cerere care s-ar putea dovedi sub asteptari) sau o supraestimare a utilitatii acestei tehnologii. Totusi, riscul mai scazut de insolvente majore sau generalizate la varful ciclului de piata nu exclude aparitia unei bule speculative, ci doar ii schimba forma.

O idee introdusa de economistul american John Cochrane (profesor afiliat al Universitatii Stanford) ne este de ajutor in acest context. Acesta observa ca modelele standard trateaza productivitatea unei firme ca pe un dat natural. De exemplu, o ferma produce mai mult cand ploua si mai putin in perioadele de seceta, fara a putea influenta acest lucru. Ideea lui Cochrane este ca firmele pot insa alege sa nu ramana pasive: ele pot redistribui productivitatea intre diferite scenarii posibile. De exemplu, ferma poate cultiva la inceputul sezonului unele suprafete de teren care dau randament in anii ploiosi si altele care se comporta favorabil in anii secetosi. Astfel, ele isi constituie un portofoliu de culturi, vizand un compromis: o productivitate ceva mai scazuta in anii buni in schimbul unei productivitati mai ridicate in anii nefavorabili, media situandu-se net peste nivelul celui mai pesimist scenariu. Aplicarea acestui cadru analitic in discutia asociata impactului inteligentei artificiale schimba perspectiva. Si in acest caz firmele pot alege sa realoce. Dar, este de inteles de ce, aflandu-ne inca in faza initiala a dezvoltarii si adoptiei noilor tehnologii (al caror potential nu este inca pe deplin confirmat), majoritatea firmelor nu au trecut inca la o redistribuire a resurselor. Procesele nu sunt inca reorganizate, iar noile competente necesare angajatilor nu au fost inca dezvoltate. Cele mai multe firme raman aproape de nivelul lor actual, "natural", de productivitate, ceea ce ar putea explica de ce castigurile la nivel agregat nu sunt inca vizibile in datele statistice. Cu alte cuvinte, noua tehnologie nu genereaza o valoare sporita instantaneu si fara efort. Cresterea productivitatii nu apare ca un castig neasteptat si facil, ca o "mana cereasca". Ea trebuie sa fie insotita de investitii, adaptare organizationala, recalificarea fortei de munca si o integrare eficienta in procesele de productie. Asa cum sustine Erik Brynjolfsson (economist de origine daneza, profesor la Universitatea Stanford si director al Stanford Digital Economy Lab), marile inovatii aduc beneficii doar daca sunt insotite de investitii complementare si de schimbari la nivel organizational.

Prin urmare, opinia mea este urmatoarea: impactul inteligentei artificiale va fi profund, dar va aparea cu intarziere si se va manifesta inegal. Consider ca "scepticii AI" au dreptate in privinta fazei initiale - cea a entuziasmului si a dezamagirii descrise de Amara -, insa s-ar putea sa nu vada ca acesta este doar primul capitol al intregii povesti. Faptul ca firmele si intreaga economie nu pot inca sa evidentieze beneficiile nu inseamna ca noua tehnologie a esuat deja. Dimpotriva, in viziunea mea, acest lucru indica faptul ca nu am ajuns inca in etapa in care companiile invata sa isi reconfigureze activitatea pentru a profita de pe urma acesteia.

Pentru politica unei banci centrale, acest decalaj are o semnificatie si un impact importante. In faza in care resursele financiare sunt directionate catre centre de date si cipuri, inteligenta artificiala genereaza un soc de cerere: stimuleaza investitiile si poate contribui la anumite presiuni asupra costurilor si preturilor. Ulterior, pe masura ce adoptarea tehnologiei reduce alte categorii de costuri si sporeste productia in multe ramuri de activitate, aceeasi forta capata un caracter dezinflationist. Dificultatea pentru o banca centrala consta in faptul ca ar putea fi nevoita sa actioneze inainte de a putea determina (cu precizie si obiectivitate) in ce regim se afla, pentru a evita sa ramana in urma evolutiilor si pentru a-si mentine credibilitatea, precum si ancorarea asteptarilor.

Scenariile pot fi extrem de diferite, asa cum a prezentat in luna iulie Philip Lane, economistul-sef al BCE. In primul scenariu, adoptarea inteligentei artificiale urmeaza o curba in forma de S si genereaza o limitare a nivelului productivitatii - un efect util, dar care nu schimba in mod durabil ritmul de crestere a acesteia. Intr-un alt scenariu, AI continua sa accelereze inovarea, iar atat cresterea potentiala, cat si rata naturala a dobanzii se stabilizeaza la un nivel superior. Acestea sunt doar doua perspective extrem de diferite pentru formularea politicilor, iar realitatea s-ar putea situa undeva la mijloc. Deocamdata, datele disponibile nu ne ajuta sa identificam cel mai probabil deznodamant. Asa cum a sustinut Simone Lenzu intr-un studiu publicat in aprilie de Rezerva Federala din New York, AI estompeaza granita dintre aspectele ciclice si cele structurale - intre o crestere temporara a cererii si o modificare durabila a ofertei, a productiei potentiale si a ratei naturale a dobanzii.

Pentru banca centrala, ceea ce schimba inteligenta artificiala este setul de repere in functie de care evaluam orientarea si transmisia politicii monetare: estimarile noastre privind produsul potential, rata naturala si gradul real de subutilizare a capacitatii economice. Erorile in acest sens sunt costisitoare, indiferent de directia in care apar. Daca un soc al cererii este interpretat drept unul structural, bancile centrale ar putea fi tentate sa inaspreasca conditiile monetare, doar pentru a constata ulterior ca actiunile lor au intarziat, de fapt, un avant al ofertei care ar fi generat efecte similare, dar cu un impact mai putin dureros asupra economiei. Dimpotriva, daca o modificare anticipata a ofertei este supraestimata, inactiunea sau o inasprire insuficienta a politicii ar putea duce la o inflatie mai ridicata si mai persistenta.

Desigur, efectele directe ale inteligentei artificiale asupra economiei romanesti si asupra conduitei politicii monetare pot fi, pentru moment, semnificativ mai putin pronuntate decat in marile economii avansate. Conteaza insa modul in care bancile centrale din economiile mari si relevante pentru noi din perspectiva fluxurilor financiare si comerciale, in special Banca Centrala Europeana, interpreteaza aceste transformari si le integreaza in propriile decizii. Prin efectele asupra dobanzilor, randamentelor, lichiditatii, apetitului pentru risc si fluxurilor de capital, orientarea politicii monetare in marile blocuri economice contribuie la configurarea costului finantarii la nivel european si global. Romania si BNR nu pot face abstractie de aceste conditii externe, chiar daca impactul structural al AI asupra productivitatii interne nu este inca pe deplin vizibil sau semnificativ pentru dinamica echilibrelor macroeconomice.

Dincolo de acest canal extern, pentru Romania poate avea o importanta aparte inclusiv impactul AI asupra unor sectoare cheie din economia locala care contribuie la ocuparea fortei de munca, la productia interna si la incasarile bugetare, avand in acelasi timp o contributie neta pozitiva la balanta schimburilor comerciale externe. Sectorul IT este poate cel mai relevant din aceasta perspectiva, dar si cel al industriei auto cu toate componentele sale pe verticala si pe orizontala.

Totodata, AI extinde instrumentele de analiza disponibile bancii centrale, permitand procesarea rapida a unor volume foarte mari de date, estimarea in timp real a activitatii economice si a inflatiei sau extragerea unor semnale din presa, rapoarte si alte surse textuale. Aceste aplicatii pot completa statisticile si indicatorii traditionali si pot contribui la o evaluare mai rapida si mai nuantata a economiei. Totusi, ele nu inlocuiesc analiza economica si judecata expertilor, mai ales intr-un domeniu in care relatiile dintre variabile se pot modifica, iar rezultatele modelelor depind de calitatea datelor si de ipotezele utilizate.

In opinia mea, in aceasta ecuatie complexa, desi sporul productivitatii va deveni o realitate, acesta nu se va produce atat de curand pe cat anticipeaza optimistii si nu va afecta in mod egal toate economiile, sectoarele si companiile. Castigatoare vor fi acele organizatii care aleg sa investeasca si sa isi reconfigureze resursele, in loc sa astepte certitudinea. Consider ca acelasi lucru este valabil si pentru institutiile responsabile de elaborarea politicilor. Trebuie sa pasim cu optimism, dar cu ochii larg deschisi, intr-o era a competitivitatii care este, cu adevarat, noua. Iar pentru cei care raspund de stabilirea politicilor economice, aceasta va continua sa fie o era deloc usor de descifrat.