Inteligența artificială, robotizarea și calculul cuantic marchează o schimbare de paradigmă, transformând modul în care societatea definește valoarea economică. Această nouă etapă de dezvoltare este susținută de o infrastructură digitală complexă, bazată pe procesarea masivă de date. Trecerea către o economie binară presupune ca o parte tot mai mare din valoare să provină din algoritmi, informație și proprietate intelectuală, în loc să fie derivată exclusiv din materia fizică sau din forța de muncă tradițională.
Un moment de cotitură în această evoluție a fost introducerea arhitecturii Transformer de către cercetătorii Google, prin lucrarea Attention Is All You Need. Această tehnologie a permis procesarea informației fără a fi necesară o abordare strict secvențială, facilitând utilizarea unor volume uriașe de date. Ulterior, această capacitate a fost extinsă și la procesarea imaginilor prin modelul Vision Transformer, ceea ce extinde numărul activităților cognitive care pot fi automatizate sau asistate prin tehnologie.
Impactul asupra productivității totale a factorilor de producție (TFP) este un subiect de analiză intensă, cu estimări variate. Acemoglu estimează o creștere cumulată a TFP de aproximativ 0,66% pe parcursul a zece ani, ceea ce înseamnă o contribuție anuală de circa 0,064 puncte procentuale. Deși automatizarea poate genera un efect de înlocuire a muncii, ea poate declanșa și un efect de reînnoire prin apariția unor noi sarcini care necesită intervenția umană.
Scenariile extreme, precum dezvoltarea inteligenței artificiale generale (AGI), propun transformări mult mai radicale ale economiei. Analizele lui Korinek și Suh sugerează că, în anumite simulări, tranziția către o formă avansată de AI ar putea duce la creșteri ale producției de peste zece ori într-un interval de două decenii. Evoluția salariilor în aceste scenarii depinde critic de raportul dintre viteza de automatizare și ritmul de acumulare a capitalului.
Pe termen lung, automatizarea proceselor de producție și de cercetare-dezvoltare ar putea diminua importanța ofertei limitate de muncă. Dacă AI poate genera progres tehnologic în mod autonom, rata de creștere a producției poate crește substanțial, chiar dacă ponderea veniturilor care revin muncii scade. Această dinamică pune accent pe capacitatea economiilor de a inova și de a ocupa segmente de înaltă valoare în lanțurile globale, precum software-ul sau robotica.
În cadrul modelelor economice clasice, precum cel al lui Solow, progresul tehnologic a fost considerat un factor exogen. Totuși, teoriile creșterii endogene subliniază că inovarea și capitalul uman sunt motoare interne ale dezvoltării. Într-o economie modernă, investițiile în educație și cercetare sunt esențiale pentru a crea un cerc virtuos, transformând creșterea într-un proces generator de prosperitate pe termen lung.