România se situează printre țările europene cu cele mai reduse câștiguri din productivitate estimate în urma adoptării inteligenței artificiale (AI). Studiul Fondului Monetar Internațional (FMI) arată creșteri cumulate între 0,3% și 0,7% pe termen mediu, semnificativ sub media europeană de 1,1%.
Această diferență se explică în principal prin salariile mult mai mici comparativ cu alte state europene dezvoltate. Acest aspect reduce motivația firmelor de a investi în AI. O structură economică cu o pondere scăzută a sectoarelor de servicii expuse AI influențează negativ și potențialul de adoptare. Astfel, impactul economic al tehnologiei este redus.
Conform studiului „Artificial Intelligence and Productivity in Europe”, realizat de Florian Misch, Ben Park, Carlo Pizzinelli și Galen Sher, „dacă serviciile au o pondere redusă în PIB, impactul economic al adopției AI este la rândul său redus.”
Estimările pentru România indică o rată medie actuală a firmelor folosind AI între 4% și 8%. Pe termen mediu, această rată poate atinge maxim 8-10%, sub media europeană. Aceasta reflectă un ritm de integrare mai lent al tehnologiilor AI în economia țării.
Reglementările naționale privind profesiile autorizate, precum și legislația UE pentru siguranța AI și protecția datelor influențează la rândul lor potențialul de creștere. Nu există indicii că România are un cadru legislativ mai flexibil decât alte state, astfel efectele restrictive ale legislației pot limita beneficiile economice ale AI.
Autorii studiului susțin că tehnologia AI ar putea genera pe termen lung transformări structurale semnificative. Acestea ar putea conduce la creșteri stabile ale productivității prin noi industrii și consolidarea activităților avansate economic. Studiul se concentrează însă pe impactul pe termen mediu asupra sarcinilor și structurilor economice existente.
Analiza vizează 31 de țări europene pe termen mediu, aproximativ cinci ani. Modelul teoretic folosit este cel al lui Acemoglu (2024). Acesta combină date despre expunerea ocupațională la AI, ratele de adoptare și economiile la costul muncii pentru a simula potențialul câștig. Sunt luate în calcul și efectele reglementărilor europene și naționale.
Pe termen mediu, câștigurile de productivitate prin AI în Europa sunt modeste, în jur de 1,1% cumulativ. Aceasta depășește cu aproape 60% estimările similare pentru SUA bazate pe același model. Diferența derivă din structura sectorială diferită și așteptări mai optimiste privind capabilitățile AI în Europa.
În interiorul Europei, câștigurile din productivitate variază semnificativ în funcție de țară. Țările cu venituri ridicate și sectoare mari servicii, cum sunt cele financiare, au un avantaj semnificativ. Câștigurile ridicate stimulează adoptarea AI pentru automatizarea muncii și creșterea productivității angajaților. Există riscul ca AI să accentueze diferențele veniturilor dintre țările europene.
În țări precum Luxemburg, câștigurile din productivitate pot ajunge la 2% cumulativ, aproape dublu față de media europeană. În România, valorile estimate sunt mult mai mici, în intervalul 0,3%-0,7%. Rata de adoptare medie a AI în Europa este estimată la 18%, comparativ cu 23% în SUA. Salariile mai mici din Europa scad stimulentul economic pentru adoptarea AI. Rata adoptării variază în funcție de nivelul salarial și sectorul de activitate.
Studiul detaliază impactul a trei tipuri de reglementări asupra câștigurilor din productivitate:
reglementările privind ocupațiile autorizate,
Regulamentul european AI Act (2024) care limitează utilizarea AI în aplicații cu risc ridicat și cere standarde stricte,
legislația privind protecția datelor personale (ex. GDPR), ce restricționează folosirea AI în sectoare cu intensitate mare de date.
Simulările indică o reducere de peste 30% în ceea ce privește câștigurile din productivitate medii combinate. Reglementările ocupaționale și AI Act reduc fiecare în jur de 15%, iar legislația protecției datelor cu 10%. Impactul combinat este mai mic decât suma efectelor individuale datorită interacțiunilor complexe.
Studiul sumarizează numeroase investigații microeconomice care arată creșteri importante în productivitate în diverse profesii și sarcini. Exemplele includ:
peste 50% creștere în productivitatea programatorilor de software,
14% creștere a productivității șoferilor de taxi cu AI de navigație,
îmbunătățiri între 14% și 43% în consultanță, redactare, suport clienți și previziuni economice.
Aceste rezultate sunt greu de generalizat la nivel macroeconomic, unde câștigurile totale se situează în jur de 1-3% pe termen mediu, cu posibile valori până la 5-6% în scenarii optime.