Kada su se pojavili personalni računari, brzina i preciznost obrade podataka dramatično su porasle – od generativne vještačke inteligencije očekuju se slični efekti. Generativna AI dostigla je približno isti nivo prihvatanja na radnom mjestu oko tri puta brže nego personalni računari.
Praćenje upotrebe AI i efekata njene primjene u razvijenim zemljama već je poprimilo standardizovan oblik statističkog izvještavanja, a u SAD su dostupne veoma raznovrsne serije podataka o njenom korišćenju na poslu.
Pokazatelje usvajanja i korišćenja ove tehnologije razvili su ekonomisti Alexander Bick, Adam Blandin i David Deming. Njihov GenAI Adoption Tracker zasniva se na podacima Real-Time Population Survey, nacionalno reprezentativne onlajn ankete stanovništva SAD uzrasta od 18 do 64 godine. Riječ je o istraživačkoj anketi koja je oblikovana tako da dopunjava zvanična istraživanja američkog tržišta rada, a ne o dijelu redovnog zvaničnog statističkog sistema SAD.
Prema prikupljenim podacima, raste broj zaposlenih koji koriste AI na poslu, povećava se udio radnog vremena tokom kojeg im AI pruža pomoć i raste prijavljena ušteda vremena. Međutim, istraživanje ne mjeri neposredno produktivnost rada jer ne sadrži podatke o promjeni proizvedene količine robe, obimu pruženih usluga ili dodatoj vrijednosti po radnom satu. Rezultati su zato manje spektakularni od očekivanja koja stvaraju brzina obrade podataka i druge tehničke mogućnosti algoritama AI.
U trećem kvartalu 2024. godine 33,3% zaposlenih Amerikanaca navodilo je da koristi AI za posao, dok je u drugom kvartalu 2026. taj udio dostigao 45,2%. Tokom prethodne radne sedmice AI je koristilo 28,2% zaposlenih u trećem kvartalu 2024, odnosno 39,2% u drugom kvartalu 2026. godine. Dakle, trend je rastući, ali više od polovine zaposlenih Amerikanaca još uvijek ne koristi generativnu vještačku inteligenciju na poslu.
Sama dostupnost tehnologije nije dovoljna za njeno usvajanje jer tržište rada nije homogeno. Postoji veliki broj poslova kod kojih AI nije potrebna ili njena upotreba stvara nedovoljnu dodatnu vrijednost da bi opravdala promjenu načina rada. Na prihvatanje utiču i struktura radnih zadataka, digitalna znanja zaposlenih, pravila poslodavca, zaštita podataka i pouzdanost rezultata koje generiše AI.
Ako se prosjek ostavi po strani, jasno se izdvajaju zanimanja i djelatnosti sa natprosječnom stopom korišćenja vještačke inteligencije. U drugom kvartalu 2026. koristilo ju je približno 53% pravnika i 50% zaposlenih u arhitektonskim i inženjerskim zanimanjima. U finansijskim djelatnostima i osiguranju stopa korišćenja iznosila je oko 67%, a u stručnim, naučnim i tehničkim djelatnostima približno 70%. Među zaposlenima u kompjuterskim i matematičkim zanimanjima AI je koristilo oko 78%, dok je u djelatnosti informacija stopa korišćenja premašila 82%.
Kancelarijski radnici i zaposleni u zdravstvenim i socijalnim djelatnostima imali su znatno nižu stopu prihvatanja AI, od približno 37%. Niža stopa u ovim grupama ne znači da njihovi poslovi ne sadrže obradu teksta i podataka, već može odražavati razlike u strukturi zadataka, pristupu tehnologiji, pravilima poslodavaca i osjetljivosti podataka.
Kada se sa usvajanja AI pređe na intenzitet njene efektivne upotrebe, rezultati postaju umjereniji. Zaposleni koji su AI koristili tokom prethodne sedmice odgovarali su koliko su je radnih dana koristili i koliko su je vremena aktivno upotrebljavali tokom tih dana. Na osnovu raspona ponuđenih odgovora, broja radnih dana i ukupnog radnog vremena procijenjen je udio radnih sati tokom kojih je korišćena pomoć AI.
U četvrtom kvartalu 2024. AI je pružala pomoć tokom 4,1% ukupnih radnih sati, dok je u drugom kvartalu 2026. taj udio porastao na 6,3%. Pokazatelj od 6,3% predstavlja prosjek za ukupne radne sate svih zaposlenih, pri čemu je vrijednost za nekorisnike jednaka nuli. Zbog toga se ovaj podatak ne može tumačiti kao tvrdnja da prosječan korisnik AI upotrebljava tokom samo 6,3% svoga radnog vremena.
Nivo korišćenja i dalje je relativno nizak, ali njegovo povećanje nije simbolično. Rast sa 4,1% na 6,3% predstavlja povećanje od 2,2 procentna poena, odnosno približno 53% u odnosu na početnu vrijednost. Nova tehnologija brzo se širi, dok frekvencija i trajanje njene upotrebe rastu sa niže početne osnove.
Smisao primjene novog alata može biti povećanje produktivnosti, unapređenje kvaliteta rada, smanjenje grešaka, razvoj novih proizvoda ili lakši pristup informacijama. Ušteda vremena predstavlja samo jedan od mogućih kanala kroz koji AI utiče na ekonomski učinak zaposlenih i preduzeća.
Pokazatelj uštede vremena nije klasičan test produktivnosti. Zaposleni koji su AI koristili tokom prethodne sedmice procjenjivali su koliko bi im dodatnih sati bilo potrebno da bez pristupa AI obave isti obim posla. Odgovori su zatim stavljeni u odnos sa ukupnim radnim vremenom, dok je nekorisnicima pripisana nulta ušteda.
U četvrtom kvartalu 2024. procijenjena ušteda iznosila je 1,41% ukupnih radnih sati, a u drugom kvartalu 2026. dostigla je 2,17%. Za radnu sedmicu od 40 sati, ušteda od približno 2,2% odgovara vremenu od oko 53 minuta sedmično. To je prosjek koji obuhvata sve zaposlene, uključujući i one koji ne koriste AI, a ne prosječna ušteda ostvarena isključivo među korisnicima.
Produktivnost rada predstavlja odnos ostvarenog učinka i utrošenih radnih sati.
Ako se isti učinak ostvari za manje vremena, produktivnost po efektivno utrošenom satu raste. Ako zaposleni ostane na poslu isti broj plaćenih sati, a oslobođeno vrijeme ne iskoristi za dodatni ili kvalitetniji rad, izmjereni učinak po plaćenom radnom satu neće se nužno povećati. Pretvaranje ušteđenog vremena u rast proizvodnje zato zavisi od organizacije rada i načina na koji se oslobođeno vrijeme koristi.
Vrijeme potrebno za provjeravanje, ispravljanje, poboljšanje i diskusiju rezultata AI dio je stvarnog radnog procesa i trebalo bi da bude sadržano u procjeni ispitanika o ostvarenoj uštedi. Međutim, pošto ispitanici sami procjenjuju koliko su vremena uštedjeli, dobijeni pokazatelj ostaje približna, anketna mjera produktivnosti.
Kompjuterska i matematička zanimanja izdvajaju se procijenjenom uštedom od približno 4,8% ukupnih radnih sati u drugom kvartalu 2026. godine. Ovaj rezultat više je nego dvostruko veći od prosjeka za sve zaposlene, ali ni on ne predstavlja godišnju stopu rasta produktivnosti. Riječ je o procijenjenoj uštedi vremena, koja može postati rast produktivnosti ako se pretvori u isti učinak ostvaren uz manje rada ili u veći i kvalitetniji učinak tokom nepromijenjenog radnog vremena.
Čak i ova ušteda može izgledati relativno skromno u poređenju sa brzinom i preciznošću „sintetičkog uma“, odnosno algoritama AI. Međutim, brzina algoritma i produktivnost cjelokupnog radnog procesa nisu neposredno uporedive veličine jer radni rezultat zavisi i od čovjeka, organizacije, kvaliteta podataka i prirode zadatka.
Generativna vještačka inteligencija ulazi u masovnu upotrebu poslije njenog snažnog širenja krajem 2022. godine. U drugom kvartalu 2026. koristilo ju je oko 45% zaposlenih Amerikanaca, tokom prethodne sedmice upotrebljavalo ju je približno 39%, pružala je pomoć tokom oko 6% ukupnih radnih sati i omogućavala procijenjenu uštedu od nešto više od 2% radnog vremena.
Dosadašnji rezultati pokazuju da je generativna vještačka inteligencija postala stvarni alat na tržištu rada, ali ovo istraživanje još ne dokazuje koliki je njen doprinos izmjerenom rastu produktivnosti. Taj doprinos zavisiće od toga u kojoj mjeri će preduzeća i zaposleni ušteđeno vrijeme pretvoriti u veći obim proizvodnje, kvalitetnije usluge, nove proizvode i veću dodatu vrijednost.
