Nová data z USA ukazují, že vyšší počet nabídek práce v oblasti umělé inteligence souvisí s nižšími výnosy dluhopisů vydávaných samosprávnými celky. Platí to zejména u dluhopisů s delší splatností a nižším ratingem. Na stánkách VoxEU to tvrdí ekonomové Sean Dougherty a Christos Makridis. Ovšem s tím, že jinde je tento efekt úplně opačný. Proč by AI mohla mít rozdílné důsledky na chování trhů?
Ekonomové poukazují na to, že zmíněným tématem se zabývají hned dvě nové studie. První ukazuje, že nárůst množství nabídek práce v oblasti umělé inteligence snižuje výnosy komunálních dluhopisů. A jak bylo zmíněno, platí to zejména u dluhopisů s delší splatností a nižším ratingem. Tento jev je přitom vysvětlován zlepšením produktivity v dané oblasti, migrací kvalifikovaných pracovníků a také rostoucími hodnotami nemovitostí. To vše totiž rozšiřuje daňovou základnu a posiluje schopnost místních samospráv splácet dluh.
Data ale také ukazují, že „u pěti zemí OECD, tedy konkrétně u Belgie, Kanady, Německa, Španělska a Švédska, se vztah obrací… Růst intenzity pracovních míst v oblasti umělé inteligence je spojen s vyššími, nikoli nižšími výnosy dluhopisů.“ Proč tedy stejná technologie produkuje opačné tržní reakce? Ekonomové poukazují na to, že americký trh s komunálními dluhopisy „reflektuje místní fundament, a to s jemným geografickým rozlišením.“ To mimo jiné znamená, že „když investice do umělé inteligence zvýší produktivitu a trajektorii hodnoty nemovitostí v daném kraji, tento signál se relativně rychle promítne do nákladů půjček dané municipality.“
Naopak „prostředí zemí OECD, které byly analyzovány, se vyznačuje trhy s dluhopisy s menší hloubkou a větší závislostí na bankovních úvěrech. Také tu jsou patrné mechanismy, které vyrovnávají nebo částečně kompenzují lokální nárůst příjmů. Podle ekonomů může „v takovém prostředí hrát větší roli krátkodobá nejistota a náklady transformace spojené s umělou inteligencí než dlouhodobý potenciál růstu produktivity.“
Ekonomové v uvedené souvislosti zmiňují další studii zaměřenou na USA. Podle ní došlo mezi lety 2017 – 2024 k následujícímu: „Odvětví, která jsou o jednu směrodatnou odchylku více vystavena umělé inteligenci, zaznamenala nárůst produktivity o přibližně 10 %, nárůst zaměstnanosti o 3,9 % a nárůst mezd o 4,8 % ve srovnání se srovnatelnými odvětvími.“ Data také naznačují, že „zavádění umělé inteligence a její vliv na produktivitu závisí na kvalitě managementu a komunikaci“. Pokud je pak šíření umělé inteligence v dané oblasti spojeno se zpomalením tempa přijímání nových zaměstnanců, změnami ve struktuře pracovních míst a podobnými posuny, může se krátkodobá daňová základna zmenšovat.
Kvůli řadě faktorů tak může existovat rozdíl mezi krátkodobým přechodem na nové technologie a jejich dlouhodobými přínosy. „V americkém kontextu se dividendy plynoucí ze zvýšené produktivity projeví rychleji a jsou více realizovány v místní jurisdikcí. Takže trhy tu dříve oceňují dlouhodobý zisk.“ Výsledky analýz ze zemí OECD mimo USA podle ekonomů skutečně odrážejí prostředí, v němž dominuje nejistota přechodného období. „Stejná technologie tak může mít v důsledku institucionálních mechanismů velmi odlišné výsledky.“