Studiu FMI: România ar avea printre cele mai scăzute câștiguri de productivitate din adoptarea la scară largă a AI, din cauza structurii economiei

România este printre țările europene cu cele mai scăzute câștiguri estimate de productivitate datorate adoptării inteligenței artificiale (AI), cu creșteri totale cumulate între 0,3% și 0,7% pe termen mediu (5 ani), semnificativ sub media europeană estimată la 1,1%, potrivit unui studiu publicat de Fondul Monetar Internațional (FMI).

Această diferență este explicată în principal de salariile mult mai mici comparativ cu alte state europene avansate, ceea ce reduce stimulentele economice pentru firme de a investi în AI. Astfel, o structură economică cu o pondere mai mică a sectoarelor de servicii expuse AI influențează negativ potențialul de adoptare și impactul economic al tehnologiei.

Cu alte cuvinte, dacă serviciile au o pondere redusă în PIB, impactul economic al adopției AI este la rândul său redus, potrivit studiului „Artificial Intelligence and Productivity in Europe”, realizat de Florian Misch, Ben Park, Carlo Pizzinelli și Galen Sher, publicat în cadrul IMF Working Papers, Departamentul European.

Estimările adoptării AI pentru România situează rata medie actuală a firmelor care utilizează orice formă de AI în jur de 4-8%, iar pe termen mediu aceasta poate atinge maximum 8-10%, sub media europeană.

Acest fapt indică un ritm mai lent de integrare a tehnologiilor IA în economia românească.

Reglementările naționale privind profesiile reglementate, asigurarea siguranței AI prin legislația UE și protecția datelor influențează, de asemenea, potențialul de creștere a productivității în România precum și în alte țări europene. Nu există indicii că România ar avea un cadru legal mai permisiv în acest sens, astfel că efectele restrictive ale legislației europene cumulate cu reglementările naționale pot reduce și mai mult beneficiile economice ale AI în România, similar cu alte țări.

Pe termen lung, însă, este posibil ca tehnologia AI să genereze transformări structurale profunde și creșteri stabile ale productivității, prin crearea de noi industrii și consolidarea activităților economice avansate, sugerează autorii. Aceste efecte nu sunt însă captate de modelul din acest studiu, care se concentrează pe impactul mediu termen al IA pe sarcinile și structurile economice existente.

Studiul analizează impactul inteligenței artificiale (AI) asupra productivității totale a factorilor (TFP) în 31 de țări europene pe termen mediu (aproximativ 5 ani), folosind cadrul teoretic al lui Acemoglu (2024). Acesta combină estimări privind expunerea ocupațională la AI, ratele de adoptare a acestei tehnologii și economiile de cost ale muncii pentru a simula potențialul câștig de productivitate în Europa, ținând cont și de efectele posibile ale reglementărilor naționale și europene asupra utilizării AI.

Concluziile generale

Studiul relevă că, pe termen mediu, câștigurile de productivitate generate de AI în Europa sunt modeste, în jur de 1,1% cumulativ, însă acestea depășesc cu aproape 60% estimările pentru Statele Unite bazate pe același model. Această diferență se datorează compoziției sectoriale diferite și unor presupuneri mai optimiste privind capabilitățile AI în Europa.

În interiorul Europei se observă o variație substanțială a impactului productivității în funcție de țară. Țările cu venituri mai ridicate, care dețin sectoare mari în servicii, precum cele financiare, sunt cele mai avantajate. Mai mult, aceste țări au și costuri salariale mai mari, ceea ce stimulează adoptarea IA pentru automatizarea muncii sau creșterea productivității angajaților. Astfel, există riscul ca AI să încetinească convergența veniturilor între țările europene prin avantajarea țărilor mai bogate.

Estimările arată că în țări ca Luxemburg câștigurile pot ajunge la 2% cumulativ, adică aproape de două ori media europeană, pe când pentru România acestea sunt mult mai mici, cu valori în jurul a 0,3-0,7%.

În scenariul de adoptare preferat de autorii studiului, rata medie de adoptare a AI la nivel european este de 18%, comparativ cu 23% în SUA, din cauza salariilor mai mici din Europa care reduc stimulentul economic pentru implementarea AI. Totuși, rata adoptării AI variază semnificativ în Europa în funcție de nivelul salariilor din țări și sectoare.

Rolul reglementărilor

Reglementările au un impact semnificativ asupra câștigurilor de productivitate din AI. Studiul analizează în mod detaliat trei tipuri de reglementări:

• reglementările naționale privind ocupațiile autorizate prin licențe și cerințe de formare profesională,

• reglementările din cadrul Regulamentului european AI Act introdus în 2024, care limitează utilizarea IA în aplicații cu risc ridicat și impune standarde stricte pentru siguranță și transparență,

• legislația privind protecția datelor personale (ex. GDPR), care restricționează utilizarea IA în sectoare cu intensitate mare de date (IT, finanțe, sănătate).

Conform simulărilor din studiu, aceste reglementări pot reduce câștigurile medii de productivitate cu peste 30% combinat: reglementările ocupaționale și AI Act cu câte aproximativ 15% fiecare, iar legislația privind protecția datelor cu 10% (efectele nu sunt pur și simplu aditive într-un model economic, ci interacțiunile și suprapunerile pot face ca impactul combinat să fie mai mic decât suma aritmetică a fiecărui efect luat separat).

Efectele microeconomice

Studiul sumarizează și numeroase studii microeconomice care indică creșteri semnificative de productivitate în diverse profesii și sarcini la nivel de firmă și angajat, măsurate în experimente randomizate cu acces la instrumente de IA. Exemple notabile:

• Creșteri de productivitate de peste 50% în programare software,

• Îmbunătățiri de 14% în productivitatea șoferilor de taxi cu AI de navigare,

• Creșteri între 14% și 43% în diverse sarcini de consultanță, redactare, suport clienți și previziuni economice.

Aceste rezultate microeconomice sunt însă dificil de extrapolat la nivel macroeconomic, unde câștigurile totale tind să fie mai moderate, în jurul a 1-3% pe termen mediu, până la 5-6% în scenarii optime.

(Citește și: ”Structura economiei românești – o fotografie comparativă cu statele UE: Contribuția principalelor sectoare la formarea PIB”)

***