Apollo Başekonomisti Torsten Slok, yapay zekaya yapılan yatırımların finansal karşılığının şirketler arasında aynı ölçüde görülmediğini belirtiyor. 24 Ekim tarihli değerlendirmesinde yedi büyük teknoloji şirketinin çalışan başına gelirini ve kâr marjını, S&P 500’deki diğer 493 şirketle karşılaştıran Slok, ikinci grupta benzer bir iyileşme işareti bulunmadığını söylüyor.
Bu karşılaştırma, söz konusu 493 şirketin her birinin yapay zeka yatırımı nedeniyle zarar ettiğini ortaya koymuyor. Raporda yedi büyük şirketin çalışan başına geliri yükselirken diğer şirketlerin bu ölçütü yatay seyrediyor; kâr marjlarında da benzer bir ayrışma gösteriliyor. Slok’a göre, büyük yatırımlara karşın yapay zekanın ekonominin daha geniş kesiminde verimlilik artışına belirgin katkı sağladığını gösteren kanıt henüz oluşmuş değil.
Çalışan başına gelir tek başına yatırım getirisini göstermiyor
Çalışan başına gelir, şirketin toplam gelirini çalışan sayısıyla ilişkilendiren bir ölçü. Gelir artışı bu değeri yükseltebilir; çalışan sayısındaki düşüş de aynı sonucu doğurabilir. Bu nedenle çalışan başına gelirdeki artışı doğrudan yapay zekaya bağlamak için ek veriler gerekir. Otomatikleştirilen işler, bu dönüşümün maliyeti ve aynı dönemde geliri etkileyen diğer gelişmeler ayrıca değerlendirilmelidir.
Kâr marjı, satışlardan ne kadar kâr elde edildiğini gösterir. Bir yazılım aracının belirli bir işi hızlandırması, şirketin toplam marjının da aynı oranda artacağı anlamına gelmez. Kazanılan zamanın gelir artışına ya da maliyet düşüşüne dönüşmesi gerekir. Model kullanımı ve entegrasyon giderleri de hesabın parçasıdır. Slok’un token harcamalarını bir maliyet unsuru olarak ele alması, bu ayrımı öne çıkarıyor.
Karşılaştırmanın kapsamı sınırlı
S&P 500’den yedi şirket çıkarılarak oluşturulan 493 şirketlik grup, dünyadaki tüm işletmeleri ya da yalnızca teknoloji dışındaki şirketleri kapsamıyor. Küçük işletmeler, halka açık olmayan girişimler ve ABD dışındaki şirketler bu karşılaştırmanın dışında kalıyor. Dolayısıyla grafikleri tüm sektör ve ülkelerde yapay zeka getirisinin kesinlikle sıfır olduğu şeklinde yorumlamak, verinin gösterdiğinin ötesine geçer. Grup ortalamaları, her şirketin aynı sonucu yaşadığını da ortaya koymaz.
Slok, yapay zeka ve token harcamaları ekonominin sınırlı bir bölümünde yoğunlaştığı müddetçe makroekonomik etkinin de sınırlı kalacağını düşünüyor. Değerlendirme, daha ucuz modellerin şirketler tarafından daha yüksek gelir ve kâr marjına dönüştürülüp dönüştürülemeyeceğini ise açık bir soru olarak bırakıyor. Modelin teknik kapasitesi ile işletmenin elde ettiği ekonomik sonuç bu nedenle ayrı başlıklar olarak ele alınıyor.
Bu ayrım, yapay zekanın kullanılmasıyla yapılan yatırımın geri dönüşünün ölçülmesini birbirine karıştırmamak açısından önem taşıyor. Bir görevin daha hızlı tamamlanması, çalışan başına gelir ve şirketin toplam kârlılığıyla aynı ölçüm değil. Apollo’nun karşılaştırması, değerlendirmeyi bu daha geniş finansal göstergelere taşıyor.
Kapak görseli
