Ekonomik Büyüme İçin Stratejik Yapay Zeka Yatırımı ve Nitelikli İş Gücü Gerekli, Araştırma Buluyor

Buffalo Üniversitesi tarafından dün duyurulan yeni bir çalışma, yapay zeka (AI) yatırımı yapan ülkelerin üretkenliği ve ekonomik büyümeyi önemli ölçüde artırabileceğini ortaya koyuyor. Ancak, araştırma bu gelişmelerden tam anlamıyla faydalanabilmek için stratejik bir yaklaşımın şart olduğunu vurguluyor.

AI, teknolojik inovasyonda merkezi bir rol oynarken, iş değerini anlamak kritik önem taşıyor. Bazı araştırmalar, firmaların AI’den nasıl etkilendiğini incelerken, araştırmacılar, ülke bazındaki etkilerle ilgili literatürde bir boşluğun hala var olduğunu belirtiyor.

Bu çalışma, AI inovasyonunun ülkeler arası üretim verimliliği üzerindeki etkisini inceledi, geleneksel ekonomik girdileri, örneğin sermaye ve işgücü, AI ile ilgili faktörlerle birlikte analiz etti.

Decisions Analytics Journal‘da yayınlanan çalışma, AI inovasyonunun, ilgili patentlerin sayısı ve sermaye yatırımı ölçülerek, en etkili olduğunu belirtiyor; bu durum yetenekli bir işgücü ve güçlü bir internet altyapısı ile eşleştiğinde mümkün olmaktadır.

Eş yazar Raj Sharman, PhD, bir yönetim bilimleri ve sistemler profesörü, şu ifadelerde bulunmaktadır:

“AI yeniliği, ekonomileri dönüştürme potansiyeline sahip, ancak çalışmamız, daha fazla patent ve yatırımın otomatik olarak daha yüksek üretim verimliliğine dönüşmediğini gösteriyor”

Araştırma, AI girdilerini üretime entegre etmek için sıklıkla yüksek becerili işgücünün gerekli olduğunu ortaya koydu. Bununla birlikte, araştırmacılar, AI yeteneklerinin geliştikçe, işgücü girdisi üzerindeki etkilerinin azalabileceğini belirtiyorlar.

Bulgular, Amerika Birleşik Devletleri’nin AI inovasyonunda lider olduğunu, en yüksek sayıda patent sahibi olduğunu, ancak Birleşik Krallık’ın en iyi üretim verimliliğine sahip olduğunu göstermektedir.

Sharman bu bulgular hakkında şöyle bir yorumda bulunuyor: “Uzun tarihçesi ve yapay zeka (AI) araştırmaları için geniş kaynaklarına rağmen, ABD en iyi verimi göstermiyor.”

“Daha az yapay zeka yatırımına rağmen, kaynaklarını daha iyi kullandıkları ve yapay zekayı işlerine daha etkili bir şekilde entegre ettikleri için Birleşik Krallık daha iyi bir performans sergiledi,” diye ekledi Sharman.

Aksine, Çin yapay zeka inovasyonunda dördüncü sırayı alırken, incelenen ülkeler arasında en düşük üretim verimliliğine sahip oluyor.

Araştırmacılar, bu sonucun olası bir açıklamasının, Çin’in 2010’lardan itibaren yapay zeka yatırımlarının erken aşamalarında olması olduğunu öne sürüyor.

Araştırmacılar, çalışmalarındaki sınırlamaları belirtmekte tereddüt etmezler. Özellikle, sonuçların genelleştirilebilirliğini kısıtlayan küçük bir örneklem büyüklüğü ve kısa gözlem süreleri.

Araştırmacılar, gelecekteki araştırmaların, Yapay Zeka yatırımlarının evrilen dinamiklerini ve üretim verimliliği üzerindeki etkilerini yakalamak için daha büyük veri setlerini ve daha uzun zaman aralıklarını kullanması gerektiğini öneriyorlar.

Son olarak, AI yatırımlarının düzenleyici faktörler, işgücü eğitimi ve altyapı kalitesi ile etkileşimini keşfetmek, daha derin anlayışlar sağlayabilir.

Araştırmanın bulguları, AI’nın potansiyelinden yararlanmayı hedefleyen politika yapıcılar ve işletmeler için değerli içgörüler sunar.

Bu sonuçlara göre, ülkelerin gelecekte optimal üretim verimliliğini sağlamak ve ekonomik büyümeyi teşvik etmek için AI, yetenekli iş gücü ve altyapı arasında sinerjik bir ilişki kurmaya odaklanmaları gerekmektedir.