Kunstmatige intelligentie is in korte tijd uitgegroeid van specialistisch onderzoeksveld naar een technologie die bijna niet meer weg te denken is uit ons dagelijks leven. Chatbots, beeldgeneratie, automatische vertaling, kookrecepten, ga maar door: AI lijkt overal aanwezig. Maar wat is eigenlijk de economische impact van deze snelle ontwikkeling?
Volgens recente analyses van McKinsey & Company over het wereldwijde gebruik van AI wordt de technologie in steeds meer sectoren geïntegreerd. Het is dus logisch dat er enorme bedragen rondgaan in de sector, en investeerders en bedrijven willen maar al te graag bijdragen aan het verder ontwikkelen van deze nieuwe manier van leven. Hoe positief dit ook klinkt, doet het denken aan de opkomst van het internet en de ‘dot-com bubble’.
In de periode van 1997 tot 2000 groeide het aantal internetbedrijven drastisch. Iedereen was optimistisch over de toekomst van het internet. De stijgende koersen van de aandelen van internet-gerelateerde bedrijven zorgde er nog eens extra voor dat veel mensen gingen investeren in dit soort bedrijven. In het voorjaar van 2000 sloeg de stemming om, de bubbel knapte en had een wereldwijde recessie als gevolg.
Dit voorbeeld laat zien hoe nieuwe technologieën vaak gepaard gaan met overdreven optimisme. Omdat investeerders bang zijn om achter te gaan lopen wordt er massaal geld gepompt in bedrijven waarvan het verdienmodel nog onzeker is. Als de verwachtingen uiteindelijk niet waar worden gemaakt, zoals bij de dot-com bedrijven, knapt de bubbel met alle economische gevolgen van dien.
De huidige ontwikkelingen in AI laten duidelijke kenmerken zien van zo’n bubbel. AI wordt gezien als een technologie die complete sectoren zal transformeren en soms zelfs menselijk arbeid overbodig zal maken. Het gevoel dat AI “de toekomst” is leidt nu al tot een stroom investeringen, terwijl de grote claims die gemaakt worden vaak nog speculatief zijn en moeilijk te onderbouwen. Zulke verwachtingen passen in een bekend patroon: de zogeheten Gartner hype cycle.
Op economisch gebied zien we die mogelijke overwaardering terug. Er worden miljarden geinvesteerd in AI-ontwikkeling, iets wat ook wordt benadrukt in analyses van Goldman Sachs, die wijzen op de enorme economische verwachtingen rond AI. Kleine startups krijgen vaak zeer hoge waarderingen, terwijl veel van deze bedrijven nog helemaal geen stabiele inkomsten genereren uit hun AI-producten. De investeringen zijn dus gericht op toekomstige potentiële winst in plaats van huidige realiteit en resultaten.
Ook zijn er praktische beperkingen van AI die zouden kunnen wijzen op overschatting. De indrukwekkende resultaten die worden behaald door AI, blijven afhankelijk van grote hoeveelheden data, rekenkracht en energie. Volgens de International Energy Agency neemt het energieverbruik van datacenters, die essentieel zijn voor AI, snel toe. De kosten van het draaien en trainen van dit soort AI-modellen zijn erg hoog. Op dit moment is het nog onduidelijk of deze kosten op grote schaal terugverdiend kunnen worden.
Toch zijn er ook sterke argumenten te maken om AI niet af te doen als een bubbel. AI heeft nu al concrete en breed toepasbare resultaten geleverd. Bedrijven gebruiken AI massaal om processen te automatiseren, klantenservice te verbeteren en nieuwe producten te ontwikkelen. De technologie is dus niet uitsluitend gebaseerd op beloftes, maar heeft ook aantoonbare waarde.
Daarnaast bevindt AI zich pas in een vroege fase van ontwikkeling, dit zou je kunnen vergelijken met het internet in de jaren negentig. Toen waren er overdreven verwachtingen en mislukte bedrijven, maar uiteindelijk is het internet niet meer weg te denken uit ons leven. Het zou goed kunnen dat AI een vergelijkbaar pad volgt: een periode van overinvestering die gevolgd wordt door diepgaande integratie in de samenleving en economie.
De vraag lijkt dus niet te zijn of er sprake is van bubbelvorming, maar in welke mate. Het huidige AI-landschap combineert tastbare technologische vooruitgang met duidelijke tekenen van oververhitting. Sommige verwachtingen zullen dus bijgesteld moeten worden, maar tegelijkertijd is het niet aannemelijk om te denken dat AI als geheel zal gaan instorten.
De geschiedenis van technologie laat zien hoe hype en innovatie vaak hand in hand gaan. De AI-ontwikkeling lijkt een vergelijkbaar process door te gaan. Of dit proces zal eindigen in een harde crash of in geleidelijke integratie in de samenleving en economie zal nog moeten blijken. De hamvraag lijkt dan ook: In hoeverre kan AI zijn economische en maatschappelijke beloftes daadwerkelijk waarmaken?