Miért sorakoznak a hawaii szigetek hosszú láncban, és miért egyre fiatalabbak délkelet felé? A hawaiiak már a modern geológia előtt észrevették, hogy Kauai erodáltabb és idősebb, Hawaii pedig fiatalabb. A Pele istennőről szóló hagyományban a tűz istennője éppen ebbe az irányba, Kauaitól Hawaii felé vándorol.

A mai magyarázat szerint nem egy „tűzforrás” utazik végig a szigetsor alatt, hanem a Csendes-óceáni-lemez mozog északnyugat felé egy viszonylag helyhez kötött forró pont, vagyis hotspot fölött. J. Tuzo Wilson 1963-as cikke (.pdf) adta ennek a gondolatnak a klasszikus megfogalmazását. Ezt a modern mérések is alátámasztják, az USGS szerint a lemez mozgása nagyjából évi 10 centiméter.

Képzeljünk el egy lassan mozgó futószalagot, amely alatt egy helyben álló láng ég: ahol a lemez éppen a tűz fölé kerül, ott a mélyből felnyomuló magma vulkánt kezd építeni, majd a lemez továbbviszi az elkészült hegyet, és kissé odébb új vulkán születik. John M. Sinton és David R. Sherrod 2021-es írása szerint egy hawaii vulkán végső térfogatának mintegy 80-95 százaléka a legaktívabb, pajzsépítő szakaszban jön létre.

A folyamat még ma is zajlik. Hawaii szigetétől délre, mintegy 30 kilométerre fekszik Kamaʻehuakanaloa, a szigetsor legfiatalabb ismert tengeralatti vulkánja. A csúcsa még körülbelül 975 méterrel a tenger felszíne alatt van, és a USGS mintegy 1700 köbkilométerre becsüli a térfogatát. Vagyis a következő nagy vulkáni építmény már készül, csak még nem látjuk a felszínen.

A technológiai forradalmaknál is egy tartós mechanizmus találkozik egy mindig változó gazdasági felszínnel. Timothy F. Bresnahan és Manuel Trajtenberg 1995-ös tanulmánya az olyan általános célú technológiákat, mint a gőzgép, az elektromos motor vagy a félvezető, éppen azzal jellemezte, hogy sok ágazatban használhatók, folyamatosan javulnak, és új kiegészítő innovációkat indítanak el.

Miért késik a termelékenységi csoda?

Ha az AI valóban korszakos technológia, miért nem látszik már minden statisztikában a gazdasági csoda? Paul A. David 1990-es cikke a számítógépes korszakot a villamosításhoz hasonlította. Az elektromos motor sem attól változtatta meg a gyárakat, hogy lecserélték a gőzgépet, hanem attól, hogy később az egész üzem elrendezését és munkaszervezetét hozzáigazították.

Erik Brynjolfsson, Daniel Rock és Chad Syverson 2021-es tanulmánya (.pdf) ugyanezt a késést nevezte termelékenységi J-görbének. Amerikai adatokon azt találták, hogy a számítógépes hardverhez és szoftverhez kapcsolódó, nehezen mérhető kiegészítő beruházások figyelembevételével a teljes tényezőtermelékenység 2017-es szintje 15,9 százalékkal magasabb lett volna a hivatalosan mértnél.

Ez adja azt a gyakorlati paradoxont, hogy a következő években a csalódás lehet a siker előszobája. Ha egy cég csak előfizet egy chatbotra, attól még nem lesz termelékenyebb. A nagy ugrás akkor jöhet, amikor újratervezi a folyamatokat, az ellenőrzést, az ügyfélkezelést, a képzést és azt is, hogy mely döntést bízza emberre, illetve gépre.

Magyarország ebből a szempontból a folyamat elején jár. Míg az Eurostat szerint 2025-ben az EU legalább tíz főt foglalkoztató vállalkozásainak 20 százaléka használt valamilyen AI-technológiát, addig Magyarországon ez az arány körülbelül 10,4 százalék volt csupán. A következő évek fő kérdése az lesz, hogy melyik magyar cég tudja a munkáját valóban az AI köré szervezni.

Az állás helyett a feladatokat nézzük

Melyik szakma tűnik el először? Daron Acemoglu és Pascual Restrepo 2019-es cikke (.pdf) szerint már maga a kérdés is félrevezető, mert az automatizáció elsősorban feladatokat vesz át az embertől, miközben más, új feladatokat teremthet számára.

Ugyanabban a foglalkozásban egyszerre válhat olcsóbbá a rutinszerű adatfeldolgozás és értékesebbé az ellenőrzés, az egyeztetés vagy a rendhagyó esetek megítélése. Acemoglu és Restrepo modelljének legfontosabb tanulsága az, hogy az új emberi feladatok létrejötte nem automatikus. Ha a technológia csak kivált, de nem teremt új munkamegosztást, a foglalkoztatási és bérhatás kedvezőtlen is lehet.

Magyarország ráadásul speciális helyzetben van. Az OECD 2024-es elemzése (.pdf) szerint a magyar foglalkoztatottak 27,1 százaléka dolgozik olyan szakmában, ahol a feladatok legalább ötöde generatív AI-val feleannyi idő alatt elvégezhető. Míg Budapesten ez az arány 44,7 százalék, addig Észak-Magyarországon 18,8 százalék. Vagyis a mostani hullám elsősorban sokkal inkább az irodai nagyvárosi munkákat érintheti, mint a klasszikus gyárakat.

Mi ennek a tanulsága egy munkavállaló számára? Az, hogy érdemes szétbontania a saját munkáját feladatokra. Ami ismétlődő, nyelvileg jól leírható és könnyen ellenőrizhető, ott gyors áresés várható. Ellenben ami felelősséget, helyismeretet, tárgyalást, fizikai jelenlétet vagy bizonytalan helyzetben történő döntéshozatalt kíván, ott az emberi szerep tartósabb lehet.

Mi marad, ha az AI-láz lehűl?

Milyen lesz majd, ha az AI körüli befektetési láz egyszer csak megtorpan? Carlota Perez 2002-es könyve szerint a nagy technológiai hullámokat gyakran beruházási őrület, majd kijózanodás kíséri. Ez az összefüggés természetesen nem mondja meg, hogy mikor fordulnak majd el a befektetők a szektortól.

A fentiek miatt egy piaci korrekció nem jelentené azt, hogy az AI technológiailag kudarc volt. Ezt az alapján lehet majd eldönteni, hogy olcsóbbá tette-e a számításokat, segített-e értékesebb munkaerőt képezni, hatékonyabbá tette-e a munkafolyamatokat. Hasonlóan egy kihunyt hawaii vulkánhoz a technológiai forradalmak is szilárd talajt adhatnak a jövő emberei számára.

Érdekes kontraszt a gazdaság és a geológia között, hogy az előbbi esetében a folyamatok felgyorsultak. Diego Comin, Bart Hobijn és Emilie Rovito 2006-os cikke (.pdf) 115 technológia, több mint 150 ország és két évszázad adatait vizsgálta. A szerzők azt találták, hogy az 1925 után megjelent technológiáknál a nemzetközi felzárkózás sebessége háromszorosa volt a korábbi technológiákénak. Ez alapján ma is gyors terjedés várható.

Mit mond a kristálygömb?

A kutatások alapján négy, meglehetősen kézzelfogható várakozás fogalmazható meg a következő évekre. Az első az, hogy minden bizonnyal gyorsan nő majd az AI használata, ám a termelékenység csak később ugrik majd meg. A második szerint nem munkakörök tűnnek majd el, hanem feladatok. A harmadik azt mondja, hogy az infrastruktúra és a szervezeti átalakítás drágább és hosszabb folyamat, mint elsőre gondolnánk. Végül a negyedik szerint a következő nagy nyertesek egy része ma még nem is „AI-cégként” határozza meg magát.

Hawaii még egy dolgot tanít nekünk. Ugyanaz a hotspot építi a vulkánokat, mégsem lesz két teljesen azonos sziget, mert a magmaellátás, a lemez mozgása, az erózió és a későbbi kitörések mindenhol más történetet írnak. Az AI-forradalomnál tehát lehet mintázatokat keresni, ám a jövő nem ismerhető meg teljes bizonyossággal. A mélyben működő mechanizmust elég jól ismerjük, de hogy Budapestből, egy magyar kisvállalatból vagy éppen egy kórházi osztályból milyen „sziget” lesz, azt a következő évek döntései határozzák majd meg.

A cikk szerzője Sebestyén Géza közgazdász, egyetemi docens