Inteligența artificială, robotizarea și calculul cuantic marchează o schimbare de paradigmă, transformând modul în care se definește valoarea economică. Leonardo Badea, prim-viceguvernator al BNR, susține că ne aflăm în tranziția către o economie binară, bazată pe procesarea digitală a informației prin combinații de 0 și 1. Într-un astfel de model, valoarea provine tot mai mult din algoritmi, proprietate intelectuală și tehnologie, nu doar din materia fizică sau forța de muncă utilizată pentru producție.
Evoluția tehnologică a fost marcată de arhitectura Transformer propusă de Vaswani et al. (2017), care permite paralelizarea calculelor și procesarea unor volume uriașe de date. Această abordare a fost extinsă de Dosovitskiy et al. (2021) și aplicată procesării imaginilor prin Vision Transformer (ViT). Integrarea acestor tehnologii în procesul de producție poate extinde numărul activităților cognitive automatizate, influențând direct productivitatea totală a factorilor (TFP), producția și cererea pentru diverse categorii de muncă.
Impactul asupra indicatorilor macroeconomici este subiectul unor analize diverse. Acemoglu (2024) estimează o creștere cumulată a TFP de aproximativ 0,66% pe parcursul a zece ani, adică un aport de 0,064 puncte procentuale anual. Totuși, Acemoglu și Restrepo (2019) avertizează asupra unui „displacement effect”, unde automatizarea reduce cererea de muncă, deși poate apărea și un „reinstatement effect” prin crearea de noi sarcini. Efectul asupra PIB-ului ar putea fi mai mare decât cel asupra TFP, datorită reacției investițiilor.
Scenariile extreme legate de Artificial General Intelligence (AGI) oferă perspective mult mai radicale. Korinek și Suh (2024) analizează o economie în care tehnologia ar putea realiza toate sarcinile umane, subliniind că evoluția salariilor depinde de raportul dintre viteza automatizării și ritmul acumulării capitalului. În unele simulări, tranziția către AGI ar putea conduce la creșteri ale producției de peste zece ori într-un interval de aproximativ două decenii, în funcție de viteza progresului tehnologic.
Analiza consecințelor pe termen lung indică faptul că automatizarea cercetării și dezvoltării poate elimina constrângerea ofertei limitate de muncă. Trammell și Korinek (2023) observă că, dacă capitalul reproductibil preia activitățile umane, rata de creștere a producției poate crește substanțial, chiar dacă ponderea veniturilor muncii scade. Această dinamică este esențială pentru economiile care doresc să evite capcana venitului mediu prin ocuparea segmentelor de valoare adăugată mare, precum software-ul sau semiconductorii.
Pentru o dezvoltare sustenabilă, economiile trebuie să investească în cunoaștere și inovație, generând o „creștere generatoare” care are un efect multiplicator. Această abordare se aliniază cu teoriile creșterii endogene ale lui Romer și Lucas, unde tehnologia și capitalul uman sunt motorul principal. În această nouă eră a inteligenței și a informației, capacitatea de a genera factori de creștere endogeni va determina succesul pe termen lung al fiecărei economii.