AI a zyski firm: dlaczego sztuczna inteligencja nie podnosi wyników spoza technologii

Według analizy Torsten Slok, głównego ekonomisty Apollo Global Management, sztuczna inteligencja nie przyniosła dotąd wymiernych korzyści finansowych firmom spoza sektora technologicznego. Wnioski dotyczą spółek indeksu S&P 493, czyli firm z indeksu S&P 500 po odjęciu gigantów technologicznych.

Które spółki objęła analiza i czym jest S&P 493?

Analiza objęła spółki z indeksu S&P 493, a więc z najważniejszego amerykańskiego indeksu giełdowego pozbawionego największych firm technologicznych. Ich wyniki traktuje się jako dobry wskaźnik kondycji tradycyjnej, „niecyfrowej” gospodarki USA: od przemysłu, przez handel, po usługi finansowe.

Wykluczenie technologicznych gigantów nie jest przypadkowe. To właśnie one są głównymi beneficjentami rozwoju AI i inwestują w nią najwięcej, więc ich wyniki zniekształciłyby obraz wpływu technologii na resztę rynku.

Spółka	Status w analizie
Alphabet	Wykluczona
Amazon	Wykluczona
Apple	Wykluczona
Meta	Wykluczona
Microsoft	Wykluczona
Nvidia	Wykluczona
Tesla	Wykluczona

Czy sztuczna inteligencja podniosła marże i przychody firm?

Nie. Zgodnie z analizą marże zysku w spółkach S&P 493 pozostały bez istotnej zmiany, a przychody przypadające na jednego pracownika również nie wzrosły. Dla firm, które wdrażają AI w biurach, obsłudze klienta czy księgowości, oznacza to, że deklarowane oszczędności rzadko przekładają się na lepszy wynik w sprawozdaniach.

Analiza nie znalazła też dowodów na wzrost produktywności dzięki AI w tej grupie spółek. Ten wniosek jest istotny, bo produktywność to najczęściej podawany argument za wdrażaniem nowych narzędzi.

Dlaczego tańsza wiedza nie przekłada się na większe zyski?

Według analizy trudność polega na przełożeniu tańszego wywiadu gospodarczego, czyli szybszej analizy danych i przygotowywania raportów, na realny wzrost przychodów i marży. Oszczędność czasu na jednym etapie pracy nie oznacza automatycznie większej sprzedaży ani niższych kosztów całej firmy. Czas zaoszczędzony przez pracownika może zostać pochłonięty przez nowe zadania, kontrolę jakości czy koszty wdrożenia.

Równolegle nakłady na AI stale rosną. Przy takim trendzie rośnie też oczekiwanie, że inwestycja się zwróci, a luka między wydatkami a efektem finansowym staje się coraz bardziej widoczna.

Czy problem dotknie również branży technologicznej?

Analiza sygnalizuje, że podobne ryzyko może w przyszłości dotyczyć także firm technologicznych. Jeśli koszty rozwoju AI będą rosły szybciej niż zyski z jej komercyjnego wykorzystania, sektor, który dziś jest największym beneficjentem boomu, może zmierzyć się z tym samym problemem.

Co to oznacza dla Ciebie?

Jeśli pracujesz w firmie, która wprowadza narzędzia AI, nie zakładaj, że same wdrożenia poprawią wyniki. Zanim zainwestujesz czas zespołu w nowe oprogramowanie, zdefiniuj konkretny wskaźnik, który ma się poprawić: czas realizacji zlecenia, liczbę obsłużonych klientów albo koszt jednostkowy. Bez takiego punktu odniesienia trudno odróżnić realną zmianę od wrażenia.

Warto też zwrócić uwagę na to, że efekt AI może być mniej widoczny w statystykach, niż sugeruje medialny szum. Dla osób planujących własną pracę zdalną lub hybrydową to sygnał, by oceniać nowe narzędzia po rezultatach, a nie po obietnicach dostawców.