Inteligența artificială (AI) reprezintă în prezent un subiect intens discutat mai ales în rândul băncilor centrale și al factorilor de decizie economici. Pe măsură ce dezbaterile se adâncesc, se disting două poziții clare. Prima pune accent pe posibilitatea unei creșteri rapide și semnificative a productivității la scară largă, ceea ce ar putea însemna un salt major în evoluția economiilor mondiale. Cea de-a doua poziție este mult mai sceptică, avertizând asupra riscului unei bule speculative generate de evaluările exagerate ale unor companii tehnologice și creșterea artificială a prețurilor bunurilor și serviciilor aferente dezvoltării inteligenței artificiale.
Analiza investițiilor planificate pentru 2026 doar de către cei patru mari furnizori americani de servicii cloud – Microsoft, Alphabet, Meta și Amazon –, estimată la aproximativ 600 de miliarde de dolari, amintește de efervescența perioadei „dot-com”. Aceasta suscită temeri privind formarea unei bule similare, însă miza reală este legată de momentul și amploarea beneficiilor aduse de AI în termeni de creștere a productivității, precum și de modul în care trebuie să reacționeze factorii de decizie.
Reflectând asupra observațiilor futurologului Roy Amara din anii ‘70, care evidenția că impactul tehnologiei este adesea supraevaluat pe termen scurt și subevaluat pe termen lung, putem gândi că experiența internetului din anii ‘90 constituie un reper relevant. Atunci, optimismul exagerat a dus la prăbușirea piețelor tehnologice, cu pierderi majore, dar supraviețuitorii – companii ca Amazon sau Google – au transformat fundamental piețele și societatea.
Totuși, în cazul AI, contextul pare diferit. Companiile din fruntea dezvoltării inteligenței artificiale dispun deja de venituri consistente și baze solide de clienți, iar tehnologia este aplicată comercial, inclusiv în sectoare guvernamentale și militare. Un studiu McKinsey din 2025 arată că 88% din organizații folosesc deja AI în cel puțin o funcție operațională. Prin urmare, riscul unei crize generate de falimente masive în sector este redus, însă există posibilitatea ca infrastructura prea dezvoltată și cererea sub așteptări să conducă la o bulă cu caracter diferit față de cea „dot-com”.
Economistul John Cochrane de la Universitatea Stanford punctează faptul că modelele economice tradiționale consideră productivitatea firmelor ca un element fix, dar în cazul AI, aceasta poate fi schimbată fundamental. Aceasta adaugă o complexitate suplimentară în evaluarea efectelor pe termen lung ale noilor tehnologii asupra economiei globale și asupra politicii monetare pe care băncile centrale trebuie să o gestioneze.
