Inteligența artificială, robotizarea și calculul cuantic reprezintă pilonii unei noi etape de dezvoltare care transformă fundamental structura economică globală. Această schimbare de paradigmă marchează tranziția către o economie binară, în care valoarea nu mai este derivată preponderent din materia fizică sau din forța de muncă tradițională. În acest nou model, nucleul valorii este reprezentat de informație, algoritmi, proprietatea intelectuală și tehnologia încorporată în produse, procesate prin combinații digitale de zero și unu.
Un moment de cotitură în dezvoltarea acestor tehnologii a fost introducerea arhitecturii Transformer de către cercetătorii Google, care a permis procesarea informației fără a fi necesară o abordare strict secvențială. Această inovație a facilitat o paralelizare mult mai eficientă a calculelor și utilizarea unor volume masive de date pentru antrenare. Ulterior, această tehnologie a fost extinsă de la procesarea limbajului natural și a imaginilor către o aplicabilitate mult mai largă, influențând direct capacitatea de automatizare a activităților cognitive.
Impactul asupra productivității totale a factorilor de producție (TFP) este un subiect de analiză intensă, cu estimări care variază semnificativ. Acemoglu estimează o creștere cumulată a TFP de aproximativ 0,66% pe parcursul a zece ani, ceea ce înseamnă o contribuție anuală de circa 0,064 puncte procentuale. Totuși, efectul asupra PIB-ului ar putea fi mai amplu datorită reacției investițiilor, în timp ce piața muncii se confruntă cu un efect de înlocuire a sarcinilor, echilibrat de apariția unor noi roluri profesionale.
Scenariile extreme, precum dezvoltarea inteligenței artificiale generale (AGI), propun transformări și mai radicale ale economiei. Analizele lui Korinek și Suh sugerează că, în anumite simulări, tranziția către o formă avansată de AI ar putea duce la creșteri ale producției de peste zece ori într-un interval de două decenii. Evoluția salariilor în aceste condiții depinde critic de raportul dintre viteza de automatizare și ritmul acumulării de capital, riscând să scadă remunerațiile dacă munca devine prea abundentă.
Pentru a evita capcana venitului mediu, economiile emergente trebuie să adopte modele de dezvoltare bazate pe tehnologie și implementarea AI. Avantajele bazate pe costuri salariale reduse sunt temporare, în timp ce competitivitatea pe termen lung provine din cunoaștere, inovare și capital uman specializat. Țările avansate urmăresc deja ocuparea segmentelor cu marje ridicate, precum software-ul, semiconductorii, robotica și biotehnologia, pentru a asigura o poziție solidă în lanțurile globale de valoare.
În teoria economică, progresul tehnologic a fost considerat de la modelul neoclasic al lui Solow în 1956 ca fiind sursa principală a creșterii pe termen lung. Teoriile creșterii endogene dezvoltate ulterior sub influența lui Romer și Lucas au subliniat rolul central al ideilor și al capitalului uman. Astfel, tehnologia și organizarea permit economiilor să obțină rezultate superioare folosind aceleași resurse, transformând investițiile în cercetare și educație în motoare ale unei creșteri sustenabile.