$250 млрд без отдачи. Почему ИИ не повышает производительность

Что такое парадокс Солоу

Лауреат Нобелевской премии по экономике за 1987 год, американский экономист Роберт Солоу подметил, что несмотря на бурное развитие вычислительной техники — от транзисторов до микропроцессоров — ожидаемого роста эффективности труда, то есть способности сотрудников выполнять больше работы за меньшее время, быстро не произошло. Напротив, темпы снизились с 2,9% в 1948—1973 годах до 1,1% после 1973-го. “Компьютерный век можно увидеть где угодно, кроме статистики производительности”, — так звучало знаменитое высказывание Солоу, благодаря которому позже и был сформулирован парадокс.

Вместо того, чтобы ускорить работу, компьютеры зачастую создавали избыток информации: отчеты становились громоздкими, а обработка данных — более сложной. Эффект проявился лишь спустя десятилетия.

История повторяется

Сейчас аналогичная ситуация сложилась вокруг ИИ. Хотя о нем много говорят — 374 корпорации из индекса S&P 500 упоминали ИИ в своих отчетах перед инвесторами с сентября 2024 по сентябрь 2025 года, — на макроуровне этих эффектов почти не видно.

В исследовании Национального бюро экономических исследований США (NBER), опубликованном в феврале, участвовали 6 000 топ-менеджеров компаний из США, Великобритании, Германии и Австралии. Около двух третей сообщили, что используют ИИ, но в среднем лишь 1,5 часа в неделю. Четверть опрошенных не пользуется ИИ вовсе. Почти 90% компаний заявили, что за последние три года ИИ никак не повлиял ни на занятость, ни на производительность труда.

Потерянный рост

Отдельные исследования демонстрировали разные оценки эффективности ИИ. Так, ученые из MIT в 2023 году заявляли о возможном росте производительности работников, использующих его, до 40%.

В реальности данные оказались куда скромнее. Корпоративные вложения в ИИ в 2024 году превысили $250 млрд, но на практике эффект от этих инвестиций был “везде, кроме поступающих макроэкономических данных”, повторяет наблюдение Солоу главный экономист Apollo Торстен Слок. Вне “великолепной семерки” техногигантов, по его словам, ИИ не заметен ни в маржинальности, ни в ожиданиях по прибыли.

Отчет Федерального резервного банка Сент-Луиса, вышедший в ноябре, показал, что с момента внедрения ChatGPT ИИ мог увеличить производительность труда на 1,3%. Исследование MIT 2024 года под руководством нобелевского лауреата Дарона Аджемоглу дало оценку скромнее — всего в 0,5% за десять лет. “Не думаю, что 0,5% за десять лет стоит обесценивать, это лучше, чем ноль, — говорил Аджемоглу. — Но это разочаровывающе мало по сравнению с обещаниями индустрии и техножурналистов”.

Почему ИИ не дает ожидаемого эффекта

Глобальное исследование ManpowerGroup (14 тысяч работников в 19 странах) показало, что в 2025 году регулярное использование ИИ выросло на 13%, но доверие к технологии упало на 18%.

Опрос Boston Consulting Group (1488 американских сотрудников) выявило эффект, который авторы назвали “AI brain fry” (“мозговое выгорание от ИИ”). Согласно ему, использование до трех ИИ-инструментов повышает продуктивность, но при четырех и выше респонденты жаловались на “туман в голове” и на то, что чаще делали мелкие ошибки.

Часть эффекта ИИ может оставаться “невидимой” для экономики. Например, исследование Стэнфорда выявило рост эффективности бытовых онлайн-задач (планирование поездок, покупки и т.д.) на 76-176%, однако сэкономленное время люди тратят не на дополнительную работу, а на отдых.