Koniec tradycyjnego modelu awansu
Historycznie rzecz biorąc, droga wyjścia z ubóstwa dla gospodarek rozwijających się (takich jak Korea Południowa czy Chiny) opierała się na tzw. „drabinie rozwoju”. Mechanizm ten jest obecnie zagrożony przez automatyzację napędzaną przez sztuczną inteligencję (AI). Istnieje ryzyko, że AI „odetnie” dolne szczeble tej drabiny, uniemożliwiając kolejnym krajom (np. w Afryce czy Azji Południowej) powtórzenie sukcesu azjatyckich tygrysów.
Mechanizm „Drabiny Rozwoju” a arbitraż pracy
Tradycyjny model, który przez ostatnie 70 lat wyciągnął miliony ludzi z biedy, opierał się na prostej sekwencji:
- Arbitraż kosztów pracy: Kraj oferuje tanią siłę roboczą, przyciągając produkcję z zagranicy.
- Eksport: Produkcja prostych dóbr (tekstylia, prosty montaż) na rynki globalne.
- Uczenie się przez działanie: Pracownicy i firmy zdobywają know-how, technologię i kapitał, przechodząc do bardziej zaawansowanych sektorów (elektronika, usługi).
Zagrożenie: AI (szczególnie Transformative AI – TAI) drastycznie obniża wartość taniej ludzkiej pracy. Jeśli systemy AI mogą działać jako „zdalni pracownicy” za ułamek kosztów pracownika z kraju rozwijającego się, fundamentalna przewaga konkurencyjna tych państw (tania praca) przestaje istnieć.
Dwa fronty „uderzenia” AI
Usługi cyfrowe (Digital Services) – pułapka „leapfroggingu”
Wiele państw (Indie, Filipiny, Kenia, Rwanda) próbowało „przeskoczyć” etap uprzemysłowienia, stawiając od razu na usługi cyfrowe: BPO (outsourcing procesów biznesowych), call center, proste programowanie.
- Problem: To właśnie te sektory są najbardziej podatne na automatyzację przez modele językowe (LLM). Koszt wdrożenia AI jest bliski zeru (koszt API), co jest tańsze niż nawet najtańszy pracownik w Indiach czy Kenii.
- Skutek: Miejsca pracy w BPO czy moderacji treści mogą zniknąć, zanim te gospodarki zdążą zbudować na nich trwały dobrobyt.
Produkcja przemysłowa – bariera kapitałowa
AI i robotyka czynią nowoczesną produkcję coraz bardziej kapitałochłonną, a mniej pracochłonną.
- Problem: Fabryki tekstylne czy montownie elektroniki wymagają dziś zaawansowanych systemów AI do zarządzania, kontroli jakości i optymalizacji.
- Skutek: Produkcja może pozostać w krajach rozwiniętych (reshoring) lub u obecnych gigantów przemysłowych, ponieważ nowi gracze (np. Bangladesz) nie będą w stanie sfinansować drogiej infrastruktury technologicznej wymaganej do bycia konkurencyjnym. Tania siła robocza przestaje być decydującym atutem.
Kryzys kapitału ludzkiego i „drenaż umiejętności”
To chyba najciekawszy punkt z perspektywy strategicznej. Eliminacja miejsc pracy na poziomie „entry-level” (dla początkujących) tworzy wyrwę w systemie edukacji zawodowej:
- Brak poligonu doświadczalnego: Bez prostych zadań na początku kariery, pracownicy nie zdobywają doświadczenia potrzebnego do awansu na wyższe stanowiska.
- Globalna paraleła: Zjawisko to dotyczy zarówno młodych pracowników w USA (automatyzacja zadań juniorskich), jak i całych narodów (brak możliwości wejścia w globalny łańcuch wartości).
Implikacje geopolityczne: Powiększanie się przepaści
Kraje rozwinięte kontrolują łańcuch wartości AI (chipy, data centers, modele fundamentalne). Mogą one przechwycić wzrost produktywności i ewentualnie redystrybuować zyski (np. osłony socjalne dla swoich obywateli). Kraje rozwijające się:
- Tracą przewagę eksportową.
- Nie posiadają własnej infrastruktury AI.
- Mogą zostać pozbawione środków na transformację, zostając w tyle na stałe.
Konieczność zmiany strategii
Stary podręcznik rozwoju gospodarczego (model wschodnioazjatycki) traci aktualność. Kraje rozwijające się muszą:
- Szukać nisz lokalnych: Skupić się na obszarach wymagających fizycznej obecności, lokalnej wiedzy lub specyficznych danych kulturowych, których AI nie zreplikuje łatwo.
- Inwestować w sektory odporne na AI: Turystyka, opieka zdrowotna, rolnictwo specjalistyczne – tam, gdzie praca ludzka jest komplementarna, a nie substytucyjna.
- Budować infrastrukturę cyfrową: Aby nie zostać całkowicie wykluczonym z globalnego obiegu danych.
Sztuczna inteligencja nie tylko zmienia rynek pracy, ale może trwale zabetonować globalną drabinę rozwoju, uniemożliwiając biedniejszym narodom awans do grona państw rozwiniętych. Wymaga to natychmiastowej rewizji strategii narodowych w krajach Globalnego Południa.
Więcej na: AI Could Undermine Emerging Economies – AI Frontiers