Künstliche Intelligenz hat die Produktivitätskennzahlen nachweislich nicht verbessert, so JP Gownder, Vizepräsident und Hauptanalyst bei Forrester, der erklärte, dass aktuelle KI-Anwendungen nicht in den Produktivitätsstatistiken auftauchen. Gownder erzählte Das Register Die Daten des US Bureau of Labor Statistics deuten darauf hin, dass frühere Technologieeinführungen wie Personalcomputer nicht unmittelbar mit Produktivitätssteigerungen korrelierten. Das jährliche Produktivitätswachstum betrug von 1947 bis 1973 2,7 %, ging dann zwischen 1990 und 2001 auf 2,1 % und von 2007 bis 2019 weiter auf 1,5 % zurück. Er stellte fest, dass die Auswirkungen der Informationstechnologie auf die Produktivität nicht immer linear waren. Die als Solow-Paradoxon bekannte Beobachtung des Ökonomen Robert Solow aus dem Jahr 1987 besagte, dass die Auswirkungen der PC-Revolution überall sichtbar waren, außer in den Produktivitätsstatistiken; Gownder sagte, dies gelte auch für die heutige KI. Forrester ist neu Forschung Laut KI-Arbeitsplatzersatzprojekten könnte KI bis 2030 6 % der Arbeitsplätze verdrängen, was insgesamt etwa 10,4 Millionen Stellen entspricht. Diese Auswirkungen sind auf robotergestützte Prozessautomatisierung, Geschäftsprozessautomatisierung, physische Robotik und generative KI zurückzuführen. Gownder wies darauf hin, dass diese Arbeitsplatzverluste strukturell und dauerhaft sein würden, im Gegensatz zu typischen Arbeitsplatzerholungen nach der Rezession. Um die Jobanfälligkeit zu beurteilen, analysierten Gownder und sein Team etwa 800 Jobtypen und 34 Fähigkeiten, die vom US Bureau of Labor Statistics definiert wurden, und berieten dabei 200 Unternehmen. Ihre Methodik ähnelte der, die die Wissenschaftler der Universität Oxford, Carl Benedikt Frey und Michael Osborne, 2013 in ihrer Studie zur Anfälligkeit für Computerisierung am Arbeitsplatz verwendeten. Dadurch konnte Forrester das „Automatisierungspotenzial“ für verschiedene Jobs berechnen, indem es KI-Fähigkeiten mit identifizierten Aufgaben und Jobkategorien vergleicht. Gownder erörterte auch die Wirksamkeit von KI-Implementierungen in großen Organisationen und stellte fest, dass „viele generative KI-Sachen nicht wirklich funktionieren“. Er zitierte eine MIT-Studie, aus der hervorgeht, dass 95 % der generativen KI-Projekte keine greifbaren Gewinn- und Verlustvorteile gebracht haben, was bedeutet, dass es keinen tatsächlichen Return on Investment gibt. McKinsey-Daten zeigten ähnliche Ergebnisse, wobei etwa 80 % der Projekte keinen Mehrwert lieferten. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI noch nicht zu einer großflächigen Verdrängung von Arbeitsplätzen führt. Er stellte klar, dass die jüngsten groß angelegten Stellenkürzungen in erster Linie finanzielle und nicht KI-getriebene Entscheidungen waren, obwohl einige Unternehmen die Einstellung offener Stellen hinauszögern, um das Potenzial von KI zur Übernahme dieser Aufgaben zu prüfen. Gownder wies weiter darauf hin, dass der Verlust von Arbeitsplätzen in Sektoren wie dem verarbeitenden Gewerbe in den USA in der Vergangenheit häufig auf die Globalisierung und nicht nur auf die Robotik zurückzuführen sei. Er sieht eine Parallele zur KI, wo Outsourcing aufgrund billigerer Arbeitskräfte manchmal fälschlicherweise als KI-bedingter Arbeitsplatzverlust angesehen werden kann.
