Biorąc pod uwagę hype na AI, nie zdziwi nikogo, że w ostatnich dwóch latach sypnęło analizami szacującymi potencjalny makroekonomiczny wpływ generatywnej sztucznej inteligencji. Ekonomiści są zgodni co do jej potencjału transformacyjnego, ale głęboko różnią się w ocenie skali tego wpływu. Zaczęło się od analizy potencjału do automatyzacji zadań. Te badania prowadziły do "skromnych" prognoz wzrostu produktywności w związku z AI. Nieco mniej pesymistyczne były badania uwzględniające potencjał generatywnej AI do przyspieszenia innowacji. Jednak najnowsza praca Pabla Guerrona Quintany, Tomoakiego Mikamiego i Jaromira Nosala (wszyscy trzej z Boston College) rzuca na ten problem nowe światło, sugerując, że klucz do ogromnego wzrostu PKB nie leży w fabryce czy biurze, lecz w… sprzedaży i marketingu.

Dlaczego? Quintana, Mikami i Nosal konstruują model, w którym poszczególne sektory gospodarki są ze sobą powiązane i jeśli producent butów lepiej dociera ze sprzedażą do klientów końcowych, to korzystają także producenci gumy na podeszwy i bawełny na sznurówki. Dokładają odrębny sektor AI, który skupia się na świadczenia usług marketingowych i zarządzania bazą klientów. Nie postulują, że te technologie już dziś funkcjonują, tylko hipotetyzują co by było gdyby na przykład dawało się celniej kierować kampanie docierania do potencjalnych klientów, optymalizować na które produkty przeznaczać jakie środki my zmaksymalizować uzysk, taniej świadczyć obsługę pozakupową i inne formy wsparcia klienta, celniej, itp. Te usługi technologii AI wykorzystywane przez wszystkie pozostałe sektory gospodarki w proporcjach podobnych do dzisiejszych warunków (lecz w tej innej, wyskalowanej ilości). Dzięki usprawnieniu pozyskiwania i utrzymywania klientów, generują w modelu wzrost popytu na produkty i usługi innych sektorów.

Tak skonstruowany model skrupulatnie kalibrują do aktualnych cech gospodarki amerykańskiej. Tej samej dla której oszacowania przedstawiały wcześniejsze badania i w której nadal AI jest bardzo małą częścią zatrudnienia i wytwarzania. Quintana i współautorzy symulują trwały wzrost produktywności o 10% w małym sektorze AI, który stanowi zaledwie 20% całkowitej wartości dodanej. Mechanicznie, gdyby nie było zbyt wielu synergii pomiędzy sprzedAIwcą a innymi sektorami, te 10% wzrostu dawałoby PKB wyższy o 2 punkty procentowe. Tymczasem symulacje pokazują wzrost PKB o 5,6 proc.!  Co najważniejsze, ten skok nie jest generowany bezpośrednio przez sektor AI, ale głównie przez silne oddziaływanie tego sektora na pozostałe, tradycyjne sektory gospodarki, które teraz, dzięki tańszym i skuteczniejszym usługom marketingowym, mogą dynamicznie zwiększać produkcję,.

Te wyniki stoją w mocnej sprzeczności z z szacunkami noblisty z 2024 roku, czyli Darona Acemoglu. W badaniach wspólnie z Pasqualem Restrepo (też Boston College) oszacowali, że to o czym mnóstwo mówimy, czyli zmiana naszego sposobu pracy (zadaniowa struktura stanowisk pracy)  wygeneruje raczej skromne efekty w postaci całkowitej produktywności czynników (TFP) i łącznie nie więcej niż 0,71 proc. wyższe PKB.  Acemoglu i Restrepo oparli szacunki głównie na automatyzacji i komplementarności zadań oraz oszczędnościach na kosztach pracy. W tym modelu nie ma osobnego sektora AI i nie generuje on żadnych efektów dla pozostałych sektorów: są pracownicy i zmienia się ich model pracy (a co za tym idzie także zatrudnienie i płace).

Kłopot w tym, że noblista z 2025 roku, czyli Philippe Aghion (i jego współautorzy) pokazali coś całkiem odwrotnego w danych i to dla dalekiej od bycia globalnym liderem AI Francji. Efekt wzrostu produktywności przewyższa efekt wypierania pracowników, bo firmy wdrażające AI rosną na tyle szybciej, że w praktyce zwiększają zatrudnienie (choć oczywiście zmienia się struktura pracowników ze względu na wykonywane zadania). Co więcej, wzrost zatrudnienia występuje nawet w zawodach "zagrożonych" automatyzacją, głównie dlatego, że bardzo rośnie sprzedaż, a co za tym idzie, potrzeby wytwórcze.

Quintana i koledzy replikują wynik Acemoglu w swoim modelu … jeśli wyłączą sterydy, które AI może wygenerować w sprzedaży i marketingu.  Zatem cała różnica między optymistyczną prognozą (5,6 proc) a ostrożną prognozą (0,7 proc.) wynika z wpływu AI na sieci produkcyjne i efektywność zdobywania klientów. I nie jest to wróżenie z fusów, bo jest kilka historycznych analogii. Na przykład wzrost sprzedaży detalicznej w USA po upowszechnieniu telewizji (która była rewolucyjnym medium marketingowym) wyniósł dodatkowe 5–7 punktów procentowych  w latach 50. Innowacje marketingowe faktycznie może być ukrytą siłą napędową gospodarki, której nie wychwytują modele skupione wyłącznie na produktywności zadań.

Jeśli potencjał AI polega nie na obniżaniu kosztów pracy (automatyzacja), ale na radykalnej poprawie efektywności rynku, zwłaszcza ułatwianie docierania z informacją o produktach i usługach oraz sprzedażą – musimy myśleć o jej wpływie na gospodarkę w ten właśnie sposób.

Dziennik Gazeta Prawna, 31 lipca 2026 roku