SG.hu·
A MI sokkal gyorsabbá teszi a munkát, de nem mindig teremt több értéket
Ugyan a programozók teljesítménye drámaian nő a MI használatával, de az üzleti eredmények jóval szerényebb javulást mutatnak.
A MI hasznosságáról szóló vita az elmúlt egy év során jelentősen kiforrottabbá vált. A képességeinek teljes tagadása egyre ritkább, mivel egyre többen tapasztalták meg saját munkaterületükön, hogy mire képes. A vita ma már inkább arról szól, hogy pontosan mekkora értéket teremt. A MI támogatói és bírálói közötti egyik legfontosabb feszültségforrás az, hogy miközben a programozók teljesítményének jelentős növekedéséről érkeznek beszámolók, ennek nyomán nem látható ugyanekkora fellendülés a termékek vagy a gazdasági érték létrehozásában. Egy új tanulmány mindkét oldal számára szolgáltat érveket.
Az MIT kutatója, Mert Demirer és szerzőtársai által készített vizsgálat nyomon követte a szoftverfejlesztők munkáját a MI-eszközök használatának megkezdése előtt és után. Fontos, hogy a kutatók több különböző szinten mérték a teljesítményt: a megírt kód mennyiségétől kezdve a szerkesztett fájlok számán át egészen a fejlesztett projektek és funkciók mennyiségéig, valamint a ténylegesen kiadott új szoftververziók számáig. A kutatók azt találták, hogy a folyamat elején szinte robbanásszerű volt a hatás: a programozók közel 300 százalékkal több fájlt hoztak létre vagy módosítottak. Mire azonban eljutottak azokhoz a különálló munkadarabokhoz, amelyeket felülvizsgálatra benyújtottak, ez a növekedés 150 százalékra csökkent. Amikor pedig a teljes, kiadásra kerülő szoftververziókat vizsgálták, a növekedés további ötszörös zsugorodás után nagyjából 30 százalékos többletet mutatott.
A vállalat alapvető termékének előállításában mért 30 százalékos javulás önmagában is jelentős eredmény. A kutatás ugyanakkor jól szemlélteti, hogy a MI termelékenységre gyakorolt hatásáról alkotott benyomások, sőt még bizonyos közvetlen mérőszámok is mennyire eltérhetnek attól az értéktől, amelyet a technológia végső soron ténylegesen hozzáad. Ami egy adott feladat esetében robbanásszerű javulásnak tűnik, és mérhetően az is, az gyakran jóval szerényebb nyereséggé alakul, mire a munka átjut az összes emberi ellenőrzési, jóváhagyási és kiadási folyamaton, amely a valódi, üzemi környezetben használható termékek előállításához szükséges.
A kutatók azt is megvizsgálták, hogy a MI által támogatott szoftvergyártási többlet vezetett-e a termékek fokozott használatához. Kevés bizonyítékot találtak erre. Az elmúlt évben jelentősen nőtt a mobilalkalmazások megjelenésének száma, de ezt nem kísérte a letöltések számának emelkedése. Az új alkalmazások többsége még szerény felhasználói bázist sem tudott megszerezni. A termelékenység és az értékteremtés a vártnál gyengébbnek bizonyult éppen akkor, amikor az Uber vezérigazgatója, Dara Khosrowshahi nyilvánosságra hozta, hogy a vállalat egyetlen negyedév alatt elköltötte a 2026-ra tervezett teljes MI-költségvetését. A cég ezért azt tervezi, hogy MI-felhasználásának jelentős részét olcsóbb modellekre állítja át, és a legfejlettebb rendszereket csak különleges esetekben használja majd.
Ezt követően új kutatás jelent meg a MI jogi munkában történő alkalmazásáról is. A vizsgálat arra jutott, hogy az olcsó, nyílt forráskódú MI-ügynökök és a csúcskategóriás modellek alkalomszerű "tanácsadóként" való kombinálása jobb eredményeket hozott lényegesen alacsonyabb költségek mellett. Nem lenne ésszerűtlen mindezt úgy értelmezni, mint annak bizonyítékát, hogy a MI valódi értékteremtő képességét jelentősen eltúlozták, vagy legalábbis azt, hogy a legújabb modellekre fordított hatalmas összegek gyakran szükségtelenek.
Demirer és szerzőtársai azonban úgy vélik, hogy valószínűbb magyarázatról van szó. Szerintük a jelenlegi szervezeti struktúrák és piacok egyszerűen még nincsenek felkészülve arra, hogy kihasználják a háttérben meglévő valódi nyereségeket. Ezt a nézetet a korábbi technológiai forradalmak tapasztalatai is alátámasztják. A jelentős termelékenységi ugrások és a munkahelyek átalakulása rendszerint nem akkor következtek be, amikor a meglévő vállalatok egyszerűen beillesztették az új technológiát régi folyamataikba, hanem amikor új cégek és új működési modellek jelentek meg.
A villamos energia esetében a 19. század végén és a 20. század elején például a termelékenység csak szerényen javult ott, ahol a gyárak egyszerűen lecserélték a hatalmas gőzgépeket ugyanolyan nagy elektromos motorokra, miközben minden más változatlan maradt. Az igazi fellendülés csak évtizedekkel később következett be, amikor a mérnökök minden egyes munkaállomást saját, kis elektromos motorral láttak el.
Az a tény, hogy a hagyományos szoftvercégek és tudásalapú vállalatok csupán mérsékelt termelékenységnövekedést érnek el a MI meglévő munkafolyamatokba és szervezeti struktúrákba való beillesztésével, miközben az olyan cégeknél, mint az Anthropic vagy az OpenAI, robbanásszerűen nő a használat, a bevétel és a termelékenység, talán annak korai jele, hogy ugyanaz a folyamat játszódik le most is, csak sokkal gyorsabban. Ezek a vállalatok ugyanis eleve a MI köré épültek, és termékeik jelentős részét maga a MI írja és ellenőrzi.
Valószínűleg mindkét tábornak részben igaza van. A vállalatok mai MI-használatának és MI-kiadásainak jelentős része valóban nem hatékony. Ugyanakkor a jelenleg mérhető termelékenységi eredmények valójában azt tükrözik, hogyan találkoznak a rendkívül erős új eszközök olyan szervezeti struktúrákkal és folyamatokkal, amelyek nem igazán alkalmasak a befogadásukra. Ezek a súrlódások és szűk keresztmetszetek idővel fokozatosan enyhülni fognak.
A MI hasznosságáról szóló vita az elmúlt egy év során jelentősen kiforrottabbá vált. A képességeinek teljes tagadása egyre ritkább, mivel egyre többen tapasztalták meg saját munkaterületükön, hogy mire képes. A vita ma már inkább arról szól, hogy pontosan mekkora értéket teremt. A MI támogatói és bírálói közötti egyik legfontosabb feszültségforrás az, hogy miközben a programozók teljesítményének jelentős növekedéséről érkeznek beszámolók, ennek nyomán nem látható ugyanekkora fellendülés a termékek vagy a gazdasági érték létrehozásában. Egy új tanulmány mindkét oldal számára szolgáltat érveket.
Az MIT kutatója, Mert Demirer és szerzőtársai által készített vizsgálat nyomon követte a szoftverfejlesztők munkáját a MI-eszközök használatának megkezdése előtt és után. Fontos, hogy a kutatók több különböző szinten mérték a teljesítményt: a megírt kód mennyiségétől kezdve a szerkesztett fájlok számán át egészen a fejlesztett projektek és funkciók mennyiségéig, valamint a ténylegesen kiadott új szoftververziók számáig. A kutatók azt találták, hogy a folyamat elején szinte robbanásszerű volt a hatás: a programozók közel 300 százalékkal több fájlt hoztak létre vagy módosítottak. Mire azonban eljutottak azokhoz a különálló munkadarabokhoz, amelyeket felülvizsgálatra benyújtottak, ez a növekedés 150 százalékra csökkent. Amikor pedig a teljes, kiadásra kerülő szoftververziókat vizsgálták, a növekedés további ötszörös zsugorodás után nagyjából 30 százalékos többletet mutatott.
A vállalat alapvető termékének előállításában mért 30 százalékos javulás önmagában is jelentős eredmény. A kutatás ugyanakkor jól szemlélteti, hogy a MI termelékenységre gyakorolt hatásáról alkotott benyomások, sőt még bizonyos közvetlen mérőszámok is mennyire eltérhetnek attól az értéktől, amelyet a technológia végső soron ténylegesen hozzáad. Ami egy adott feladat esetében robbanásszerű javulásnak tűnik, és mérhetően az is, az gyakran jóval szerényebb nyereséggé alakul, mire a munka átjut az összes emberi ellenőrzési, jóváhagyási és kiadási folyamaton, amely a valódi, üzemi környezetben használható termékek előállításához szükséges.
A kutatók azt is megvizsgálták, hogy a MI által támogatott szoftvergyártási többlet vezetett-e a termékek fokozott használatához. Kevés bizonyítékot találtak erre. Az elmúlt évben jelentősen nőtt a mobilalkalmazások megjelenésének száma, de ezt nem kísérte a letöltések számának emelkedése. Az új alkalmazások többsége még szerény felhasználói bázist sem tudott megszerezni. A termelékenység és az értékteremtés a vártnál gyengébbnek bizonyult éppen akkor, amikor az Uber vezérigazgatója, Dara Khosrowshahi nyilvánosságra hozta, hogy a vállalat egyetlen negyedév alatt elköltötte a 2026-ra tervezett teljes MI-költségvetését. A cég ezért azt tervezi, hogy MI-felhasználásának jelentős részét olcsóbb modellekre állítja át, és a legfejlettebb rendszereket csak különleges esetekben használja majd.
Ezt követően új kutatás jelent meg a MI jogi munkában történő alkalmazásáról is. A vizsgálat arra jutott, hogy az olcsó, nyílt forráskódú MI-ügynökök és a csúcskategóriás modellek alkalomszerű "tanácsadóként" való kombinálása jobb eredményeket hozott lényegesen alacsonyabb költségek mellett. Nem lenne ésszerűtlen mindezt úgy értelmezni, mint annak bizonyítékát, hogy a MI valódi értékteremtő képességét jelentősen eltúlozták, vagy legalábbis azt, hogy a legújabb modellekre fordított hatalmas összegek gyakran szükségtelenek.
Demirer és szerzőtársai azonban úgy vélik, hogy valószínűbb magyarázatról van szó. Szerintük a jelenlegi szervezeti struktúrák és piacok egyszerűen még nincsenek felkészülve arra, hogy kihasználják a háttérben meglévő valódi nyereségeket. Ezt a nézetet a korábbi technológiai forradalmak tapasztalatai is alátámasztják. A jelentős termelékenységi ugrások és a munkahelyek átalakulása rendszerint nem akkor következtek be, amikor a meglévő vállalatok egyszerűen beillesztették az új technológiát régi folyamataikba, hanem amikor új cégek és új működési modellek jelentek meg.
A villamos energia esetében a 19. század végén és a 20. század elején például a termelékenység csak szerényen javult ott, ahol a gyárak egyszerűen lecserélték a hatalmas gőzgépeket ugyanolyan nagy elektromos motorokra, miközben minden más változatlan maradt. Az igazi fellendülés csak évtizedekkel később következett be, amikor a mérnökök minden egyes munkaállomást saját, kis elektromos motorral láttak el.
Az a tény, hogy a hagyományos szoftvercégek és tudásalapú vállalatok csupán mérsékelt termelékenységnövekedést érnek el a MI meglévő munkafolyamatokba és szervezeti struktúrákba való beillesztésével, miközben az olyan cégeknél, mint az Anthropic vagy az OpenAI, robbanásszerűen nő a használat, a bevétel és a termelékenység, talán annak korai jele, hogy ugyanaz a folyamat játszódik le most is, csak sokkal gyorsabban. Ezek a vállalatok ugyanis eleve a MI köré épültek, és termékeik jelentős részét maga a MI írja és ellenőrzi.
Valószínűleg mindkét tábornak részben igaza van. A vállalatok mai MI-használatának és MI-kiadásainak jelentős része valóban nem hatékony. Ugyanakkor a jelenleg mérhető termelékenységi eredmények valójában azt tükrözik, hogyan találkoznak a rendkívül erős új eszközök olyan szervezeti struktúrákkal és folyamatokkal, amelyek nem igazán alkalmasak a befogadásukra. Ezek a súrlódások és szűk keresztmetszetek idővel fokozatosan enyhülni fognak.