Niedawne zwolnienia z branży technologicznej początkowo wydawały się wskazywać, że duże przesunięcie stanowisk pracy z pracowników ludzkich na sztuczną inteligencję może już mieć miejsce.
W zeszłym tygodniu Meta ogłosiła w notatce, że planuje zwolnić 10% swojej siły roboczej, około 8 000 pracowników, a także zrezygnować z planów zatrudnienia 6 000 wolnych stanowisk. Jak czytamy w notatce, stanowi to część wysiłków mających na celu „bardziej efektywne prowadzenie firmy i umożliwienie nam zrównoważenia innych dokonywanych przez nas inwestycji”. Microsoft zaoferował tysiącom swoich pracowników dobrowolny wykup, największy w historii firmy.
Inne nagłówki technologiczne sugerują jednak, że sztuczna inteligencja nie oszczędza obecnie firmom pieniędzy na pracy; W rzeczywistości kosztuje ich to więcej niż ludzie, których obecnie zatrudniają.
„W moim zespole koszty obliczeń znacznie przewyższają koszty pracowników” – powiedział niedawno firmie Axios Bryan Catanzaro, wiceprezes ds. głębokiego uczenia stosowanego w firmie Nvidia.
Badanie MIT z 2024 r. potwierdza doświadczenie Catanzaro. Analizując wymagania techniczne modeli sztucznej inteligencji potrzebnych do wykonywania pracy na poziomie człowieka, naukowcy odkryli, że automatyzacja sztucznej inteligencji byłaby opłacalna jedynie w 23% stanowisk, w których wizja stanowi główną część pracy. W pozostałych 77% czasu kontynuacja pracy była dla człowieka tańsza.
W innych przypadkach sztuczna inteligencja okazała się zawodna: jeden z inżynierów stwierdził, że agent sztucznej inteligencji zniszczył jego bazę danych i sieć w wyniku, jak to określił, „nadużycia”.
Chociaż nie ma jednoznacznych dowodów na to, że sztuczna inteligencja poprawia produktywność, a według Yale Budget Lab nie ma powszechnych danych potwierdzających tezę, że sztuczna inteligencja wyprze miejsca pracy, duże firmy technologiczne w dalszym ciągu pompują pieniądze w sztuczną inteligencję, ogłaszając, że w tym roku wydadzą na nią 740 miliardów dolarów, co według Morgana Stanleya oznacza wzrost o 69% w stosunku do 2025 r. Skala wydatków zmusiła niektóre firmy do całkowitego ponownego rozważenia swoich budżetów.
„Wracam do deski kreślarskiej, ponieważ budżet, który według mnie był mi potrzebny, został już zmarnowany” – powiedział The Information na początku tego miesiąca dyrektor ds. technologii Ubera, Praveen Neppalli Naga, odnosząc się do zaangażowania giganta w zakresie wspólnych przejazdów w stronę narzędzi do kodowania AI, takich jak Claude Code firmy Anthropic.
Wzrost wydatków zbiegł się w czasie z większą liczbą zwolnień w sektorze technologii. Z danych Layoffs.fyi wynika, że w 2026 roku w sektorze technologicznym w prawie 100 firmach odbyło się dotychczas ponad 92 tys. zwolnień. Tempo redukcji zatrudnienia znacznie przekracza już ubiegły rok, w którym zwolniono około 120 000 osób.
Ciągłe wydatki i zwolnienia na sztuczną inteligencję, mimo że siła robocza pozostaje tańsza, ujawniają znaczne rozbieżności w ekonomii sztucznej inteligencji, powiedział Keith Lee, profesor sztucznej inteligencji i finansów w Gordon Business School przy Szwajcarskim Instytucie Sztucznej Inteligencji.
„Obserwujemy krótkoterminowe niedopasowanie” – powiedział Lee Fortune.
Równowaga między sztuczną inteligencją a kosztami pracy
Według Lee koszt wykorzystania sztucznej inteligencji pozostaje mniej efektywny niż koszt pracy ludzkiej, ponieważ koszty sprzętu i energii zwiększają koszty operacyjne dostawców. Według danych McKinsey, przy obecnym tempie, wydatki na sztuczną inteligencję mogą osiągnąć 5,2 biliona dolarów do 2023 roku, z czego 1,6 biliona dolarów na centra danych i 3,3 biliona dolarów na sprzęt IT. Wydatki mogą wzrosnąć do 7,9 biliona dolarów do 2030 roku w coraz szybszym tempie. Tymczasem opłaty za oprogramowanie AI wzrosły w ciągu ostatniego roku od 20% do 37%, podała w grudniu firma zarządzająca wydatkami Tropic.
Lee zauważył, że firmy zajmujące się sztuczną inteligencją mogą również tracić pieniądze w wyniku płaskiego modelu subskrypcji, ponieważ stałe opłaty subskrypcyjne nie pokrywają kosztów operacyjnych typowych użytkowników sztucznej inteligencji.
„W rezultacie niektóre firmy zaczynają na nowo oceniać sztuczną inteligencję nie jako wyraźny, oszczędzający koszty substytut pracy, ale jako narzędzie uzupełniające, przynajmniej do czasu ustabilizowania się struktury kosztów” – stwierdził.
Chociaż sztuczna inteligencja może dziś kosztować więcej niż praca ludzka, pojawią się sygnały ostrzegawcze wskazujące na punkt zwrotny w kierunku ekonomicznej opłacalności sztucznej inteligencji. Po pierwsze, powiedział Lee, koszt korzystania ze sztucznej inteligencji będzie znacznie niższy, a wnioskowanie (w jaki sposób sztuczna inteligencja analizuje dane) w przypadku dużego modelu językowego z 1 bilionem parametrów spadnie o ponad 90% w ciągu najbliższych czterech lat, jak wynika z raportu firmy analitycznej Gartner z ostatniego miesiąca. Infrastruktura sztucznej inteligencji prawdopodobnie ulegnie poprawie, a wraz z nią nastąpią projekty modeli i dostawy sprzętu. Lee przewidział, że firmy zajmujące się sztuczną inteligencją prawdopodobnie zmienią również sposób wyceny swoich narzędzi, przechodząc z płaskiej subskrypcji na ceny oparte na użytkowaniu.
Jednak przyszłość ekonomiczna sztucznej inteligencji będzie również zależeć od tego, czy technologia okaże się wartościowa. Według Lee będzie musiał udowodnić, że jest niezawodny, charakteryzuje się mniejszą liczbą halucynacji i mniejszą potrzebą nadzoru człowieka, skutecznie integrując się z infrastrukturą firmy. Dane Rezerwy Federalnej pokazują, że do końca 2025 r. około 18% firm wdrożyło narzędzia sztucznej inteligencji, co oznacza wzrost wskaźnika wdrożenia o 68% od września 2025 r.
„Nie chodzi tylko o to, że sztuczna inteligencja jest tańsza od ludzi” – powiedział Lee. „Chodzi o to, aby stać się tańszym i bardziej przewidywalnym na dużą skalę”.
