Efectul AI asupra economiei va fi semnificativ, însă va apărea cu întârziere și va se manifesta în mod inegal, subliniază prim-viceguvernatorul BNR, Leonardo Badea, într-o opinie difuzată astăzi de HotNews. astăzi
El atrage atenția asupra obiceiului de a exagera efectul unei tehnologii pe termen scurt și de a-l subestima pe termen lung, citând ca exemple internet și bula dot-com.
Există două șiruri de argumente distincte, care devin din ce în ce mai conflictuale.
Citește șiAxis BootCamp 2026: demonstrații tehnice și experiență practică la Snagov
factorii de decizie, în special în sectorul băncilor centrale, inteligența artificială (AI) reprezintă un subiect intens discutat în prezent. Pe măsură ce dezbaterile progresează și pozițiile se clarifică, se evidențiază două șiruri de argumente distincte și tot mai conflictuale.
Una dintre ele prevede o creștere semnificativă și destul de rapidă a productivității în întreaga economie – o schimbare care, din anumite puncte de vedere, ar putea fi descrisă ca o transformare aproape miraculoasă.
Această perspectivă este mai reticentă în privința posibilelor avantaje pe termen mediu și lung, focalizându-se în schimb pe bula existentă care intensifică valorile unui grup limitat de firme din domeniul tehnologic, generând simultan creșteri ale costurilor pentru numeroase produse și servicii legate de implementarea rapidă și extensivă a inițiativelor de inteligență artificială.
Examinarea prognozelor privind investițiile în infrastructură pe care singur cei patru giganti americani de servicii cloud la scară largă („hyperscalers”) — Microsoft, Alphabet, Meta și Amazon — le stabilesc pentru 2026, cu un buget de aproximativ 600 de miliarde de dolari, reamintind de boom-ul „dot
În perioada anii 1990, se anticipa că internetul ar putea remodela economia peste noapte.
Din perspectiva mea, problema centrală nu constă în existența unei bule, ci în gradul și ritmul cu care vor materializa beneficiile de eficiență aduse de inteligența artificială, precum și în strategiile pe care factorii de decizie trebuie să le implementeze în această perioadă.
În anii ’70, futurologul Roy Amara a subliniat că oamenii tind să subestimeze efectele pe termen lung ale unei inovații și să supraestimeze pe termen scurt. Din această perspectivă, internetul și bula „dot-com” reprezintă cu adevărat exemple de importanță la care merită să ne întoarcem.
În perioada anilor 1990, se aștepta ca internetul să revoluționeze economia peste noapte. Când realitatea s-a dovedit să fie departe de promisiunea miraculoasă inițială, indicele Nasdaq a scăzut cu 78% în intervalul 2000-2002. În ciuda acestui fapt, câteva dintre firmele care au rezistat acelei faze de creștere și colaps (de exemplu Amazon, eBay și Google) au continuat să inoveze, să lanseze produse și să deschidă piețe, în timp ce acumula profiturile și capitalul, transformând în același timp întregi sectoare și tendințele sociale.
Care diferențe există în contextul AI?
Există mai multe motive pentru care, în contextul AI, ciclul de dezvoltare ar putea diferi de situațiile anterioare. În perioada dot-com, pionierii tehnologiei dispuneau de puține active materiale, o
Potrivit unui studiu McKinsey (2025), 88% dintre organizații utilizează în prezent AI în cel puțin o funcție operațională. Prin urmare, factorul care ar putea declanșa spargerea unei eventuale bule speculative nu va fi, cel mai probabil, insolvența uneia sau a mai multor companii dezvoltatoare de tehnologii noi – așa cum s-a întâmplat în cazul companiilor „dot-com” –, ci o posibilă supracapacitate: o infrastructură AI creată în exces față de cerere (cerere care s-ar putea dovedi sub așteptări) sau o supraestimare a utilității acestei tehnologii. Totuși, riscul mai scăzut de insolvențe majore sau generalizate la vârful ciclului de piață nu exclude apariția unei bule speculative, ci doar îi schimbă forma.
O idee introdusă de economistul american John Cochrane (profesor afiliat al Universității Stanford) ne este de ajutor în acest context. Acesta observa că modelele standard tratează productivitatea unei firme ca pe un dat natural. De exemplu, o fermă produce mai mult când plouă și mai puțin în perioadele de secetă, fără a putea influența acest lucru. Ideea lui Cochrane este că firmele pot însă alege să nu rămână pasive: ele pot redistribui productivitatea între diferite scenarii posibile. De exemplu, ferma poate cultiva la începutul sezonului unele suprafețe de teren care dau randament în anii ploioși și altele care se comportă favorabil în anii secetoși. Astfel, ele își constituie un portofoliu de culturi, vizând un compromis: o productivitate ceva mai scăzută în anii buni în schimbul unei productivități mai ridicate în anii nefavorabili, media situându-se net peste nivelul celui mai pesimist scenariu.
Aplicarea acestui cadru analitic în discuția asociată impactului inteligenței artificiale schimbă perspectiva. Și în acest caz firmele pot alege să realoce. Dar, este de înțeles de ce, aflându-ne încă în faza inițială a dezvoltării și adopției noilor tehnologii (al căror potențial nu este încă pe deplin confirmat), majoritatea firmelor nu au trecut încă la o redistribuire a resurselor. Procesele nu sunt încă reorganizate, iar noile competențe necesare angajaților nu au fost încă dezvoltate. Cele mai multe firme rămân aproape de nivelul lor actual, „natural”, de productivitate, ceea ce ar putea explica de ce câștigurile la nivel agregat nu sunt încă vizibile în datele statistice. Cu alte cuvinte, noua tehnologie nu generează o valoare sporită instantaneu și fără efort.
Scepticii AI sunt corecți în ceea ce privește faza inițială, însă este posibil să nu recunoască că aceasta constituie doar primul capitol al poveștii.
Productivitatea nu crește ca un bonus neașteptat și simplu, ca
Prin urmare, opinia mea este următoarea: consecințele tehnologiei AI vor fi semnificative, dar vor apărea târziu și vor fi inegal distribuite. Sunt de părere că scepticii AI sunt corecți în ceea ce privește etapa inițială – cea a entuziasmului și a dezamăgirii menționată de Amara – dar ar putea să nu recunoască că aceasta reprezintă doar primul capitol al întregii narațiuni. Faptul că companiile și sectorul economic nu
Pentru politica unei bănci centrale, acest decalaj are o semnificație și un impact importante. În faza în care resursele financiare sunt direcționate către centre de date și cipuri, inteligența artificială generează un șoc de cerere: stimulează investițiile și poate contribui la anumite presiuni asupra costurilor și prețurilor. Ulterior, pe măsură ce adoptarea tehnologiei reduce alte categorii de costuri și sporește producția în multe ramuri de activitate, aceeași forță capătă un caracter dezinflaționist. Dificultatea pentru o bancă centrală constă în faptul că ar putea fi nevoită să acționeze înainte de a putea determina (cu precizie și obiectivitate) în ce regim se află, pentru a evita să rămână în urma evoluțiilor și pentru a-și menține credibilitatea, precum și ancorarea așteptărilor.
În ce mod inteligența artificială modifică activitățile băncii centrale?
Scenariile pot fi extrem de diferite, așa cum a prezentat în luna iulie Philip Lane, economistul-șef al BCE. În primul scenariu, adoptarea inteligenței artificiale urmează o curbă în formă de S și generează o limitare a nivelului productivității – un efect util, dar care nu schimbă în mod durabil ritmul de creștere a acesteia. Într-un alt scenariu, AI continuă să accelereze inovarea, iar atât creșterea potențială, cât și rata naturală a dobânzii se stabilizează la un nivel superior. Acestea sunt doar două perspective extrem de diferite pentru formularea politicilor, iar realitatea s-ar putea situa undeva la mijloc. Deocamdată, datele disponibile nu ne ajută să identificăm cel mai probabil deznodământ. Așa cum a susținut Simone Lenzu într-un studiu publicat în aprilie de Rezerva Federală din New York, AI estompează granița dintre aspectele ciclice și cele structurale – între o creștere temporară a cererii și o modificare durabilă a ofertei, a producției potențiale și a ratei naturale a dobânzii.
Pentru banca centrală, ceea ce schimbă inteligența artificială este setul de repere în funcție de care evaluăm orientarea și transmisia politicii monetare: estimările noastre privind produsul potențial, rata naturală și gradul real de subutilizare a capacității economice. Erorile în acest sens sunt costisitoare, indiferent de direcția în care apar. Dacă un șoc al cererii este interpretat drept unul structural, băncile centrale ar putea fi tentate să înăsprească condițiile monetare, doar pentru a constata ulterior că acțiunile lor au întârziat, de fapt, un avânt al ofertei care ar fi generat efecte similare, dar cu un impact mai puțin dureros asupra economiei. Dimpotrivă, dacă o modificare anticipată a ofertei este supraestimată, inacțiunea sau o înăsprire insuficientă a politicii ar putea duce la o inflație mai ridicată și mai persistentă.
În prezent, impactul imediat al inteligenței artificiale asupra pieței românești și asupra direcției politicii monetare este, comparativ cu economiile majore, mult mai slab pronunțat. Totuși, ceea ce contează este felul în care băncile centrale ale economiilor majore, și anume Banca Centrală Europeană, care influențează fluxurile financiare și comerciale pentru noi, analizează aceste schimbări și le încorporează în deciziile lor. Prin influența asupra ratelor dobânzilor, randamentelor, lichidității, apetitul pentru risc și fluxurile de capital, direcția politicii monetare în blocurile economice mari modelează costul finanțării la scară europeană și internațională. România și BNR nu pot ignora aceste condiții externe, chiar dacă efectul structural al inteligenței artificiale asupra productivității interne nu este complet evident sau major pentru echilibrul macroeconomic.
Creșterea productivității se va materializa, însă nu se va realiza la fel de rapid cum estimează optimistii.
Dincolo de acest canal extern, România poate beneficia de relevanță specială, în special prin efectele AI asupra unor domenii esențiale ale economiei naționale, care susțin ocuparea forței de muncă, producția internă și veniturile bugetare, contribuind simultan la un surplus pozitiv în balanța schimburilor comerciale. În această lumină, sectorul IT se evidențiază ca fiind cel mai semnificativ, alături de industria auto, cu toate componentele sale atât verticale, cât și orizontale.
AI amplifică instrumentele de analiză la dispoziția băncii centrale, facilitând procesarea rapidă a unor volume enorme de date, estimarea în timp real a activității economice și a inflației, precum și extragerea semnalelor din presă, rapoarte și alte surse textuale. Aceste aplicații pot completa statisticile și indicatorii tradiționale, contribuind la o evaluare mai rapidă și mai nuanțată a economiei. Totuși, ele nu înlocuiesc analiza economică și judecata experților, în special într-un domeniu în care relațiile dintre variabile pot evolua, iar rezultatele modelelor depind de calitatea datelor și de ipotezele adoptate.
Potrivit perspectivei mele, în contextul acestei ecuații dificile, chiar dacă creșterea productivității va fi reală, nu va apărea atât de rapid cum preconizează optimiștii și nu va impacta uniform toate economiile, sectoarele și firmele. Victoriile vor fi pentru organizațiile care decide să investească și să reorganizeze resursele, în loc să aștepte certitudinea. Sunt convins că aceeași logică se aplică și institu
COMENTARII / 0