Mary Daly von der US-Notenbank spricht über KI und ihre Auswirkungen auf die US-Produktivität

Mary Daly war Ende der 1990er-Jahre eine junge Ökonomin bei der Federal Reserve Bank von San Francisco und half dem damaligen Vorsitzenden Alan Greenspan, den vorangegangenen großen Anstieg der US-Produktivität zu realisieren. Doch nun, so sagt sie, spürt sie einen ähnlichen Aufschwung, diesmal angetrieben von künstlicher Intelligenz.

In einem Interview im Odd Lots Podcast von Bloomberg sagte Daly, der jetzigedent der Federal Reserve Bank von San Francisco: „Wir sehen es überall“, und bezog sich dabei auf die durch KI vorangetriebene Produktivität.

Die gemessene Produktivität ist in den USA in den letzten Jahren gestiegen, doch Ökonomen sind sich über die Ursachen und die Frage, ob dieser Anstieg anhalten wird, nicht einig. Ein nachhaltiges Produktivitätswachstum könnte jedoch von großem Vorteil sein.

Sie sagte, es gehe „im Grunde um maschinelles Lernen. Es geht um robotergestützte Prozesse, Automatisierung, einfach darum, dass Menschen und Unternehmen Dinge erledigen“. Weiterhin fügte sie hinzu, dass sich dies nicht sofort in messbarer Produktivität niederschlagen werde. Dennoch bestehe ein starker Veränderungswille.

Produktivität beschreibt den Arbeitsaufwand (Arbeit + Kapital) für die Herstellung eines Produkts oder einer Dienstleistung. Höhere Produktivität bedeutet mehr Produktion ohne zusätzlichen Arbeitsaufwand. Sie trägt außerdem wesentlich zur Steigerung des allgemeinen Lebensstandards bei. Trotzdem ist sie schwer messbar.

Der Ökonom Robert Solow schrieb 1987: „Man kann das Computerzeitalter überall sehen, nur nicht in den Produktivitätsstatistiken.“

Daly sagt, die Geschichte wiederhole sich, diesmal mit KI

Alan Greenspan war Ende der 1990er-Jahre überzeugt, dass dies der Fall sein würde, als er den Beginn der Informationstechnologie-Revolution miterlebte, die die Geschäftswelt grundlegend veränderte. Ökonomen wurden beauftragt, Beispiele für die praktische Anwendung von Technologie in Unternehmen zu finden. Die Ergebnisse trugen zumindest dazu bei, den damaligen Vorsitzenden der US-Notenbank davon zu überzeugen, dass die Produktivität tatsächlich stieg, was wiederum die Geldpolitik beeinflusste.

„Er sollte Recht behalten“, sagte Daly. Sie erklärte, die Produktivität sei damals unstrukturiert gewesen, und erst als die Daten aktualisiert wurden, hätten sie die Computerrevolution besser verstanden. „Uns wurde klar, dass wir mitten in einer Computerrevolution steckten.“

Daly sagt, das Emerging Tech Economic Research Network der San Francisco Fed versuche, die Forschung von Greenspan vor einer Generation zu wiederholen.

„Wir verbringen viel Zeit mit Forschern, aber auch viel Zeit mit CEOs und CIOs, und wir fragen sie: Was tun Sie?“ Sie fügte hinzu, dass der Fokus zwar zunächst auf den USA liege, aber eine große Anzahl von Unternehmen auf der ganzen Welt KI einsetze, genau wie in den Vereinigten Staaten.

zeigte sich optimistisch hinsichtlich KIund erklärte, es gehe darum, wie Unternehmen die Technologie nutzen, um ihre Teams zu stärken und zu optimieren. Dies bedeute auch, die Arbeit mit weniger Anstrengung zu erledigen. „Und ich denke, das ist potenziell ein enormer Vorteil. Es mag ein Jahrzehnt dauern, aber es geschieht“, schloss sie.