Najveći svetski ekonomisti se slažu oko jedne stvari za 2027. — a niko to ne priča

Kada se govori o ekonomiji 2027. godine, javnost uglavnom dobija dve potpuno suprotne priče.

U prvoj nas čeka tehnološko blagostanje: veštačka inteligencija obavljaće dosadne poslove, kompanije će postati produktivnije, a ljudi će raditi manje i zarađivati više. U drugoj verziji, milioni zaposlenih ostaju bez posla, algoritmi preuzimaju kancelarije, a korist od nove tehnologije završava u rukama malog broja vlasnika najvećih kompanija.

Ozbiljni ekonomisti, međutim, sve ređe govore u takvim krajnostima.

Daron Acemoglu, Joseph Stiglitz, Erik Brynjolfsson, Mariana Mazzucato, ekonomisti Međunarodnog monetarnog fonda i stručnjaci OECD-a ne daju potpuno iste prognoze. Razlikuju se u procenama brzine promena, veličine budućeg rasta i posledica po zaposlene.

Ipak, kada se njihove poruke stave jedna pored druge, pojavljuje se zajednička ideja koja bi mogla obeležiti 2027. godinu:

Sama tehnologija neće odlučiti ko će napredovati. Presudno će biti ko ume da promeni način rada, razvije nove veštine i pretvori tehnologiju u stvarnu produktivnost.

Drugim rečima, najveća ekonomska podela neće nastati između ljudi i mašina. Nastajaće između ljudi, kompanija i država koje se prilagođavaju — i onih koje čekaju da im neko drugi objasni šta se dogodilo.

Važno je odmah naglasiti: ne postoji dokument koji su svi vodeći ekonomisti potpisali kao zajedničku prognozu za 2027. godinu. Međutim, u njihovim novijim analizama ponavlja se isti zaključak — budućnost neće pripasti onima koji samo imaju pristup veštačkoj inteligenciji, već onima koji znaju kako da je korisno primene.

2027. neće biti godina magičnog ekonomskog čuda

Jedna od najvažnijih poruka dolazi od Darona Acemoglua, profesora ekonomije na MIT-u i dobitnika Nobelove nagrade za ekonomiju.

Dok tehnološke kompanije često najavljuju ogromne skokove u proizvodnji i ekonomskom rastu, Acemoglu je znatno oprezniji. Njegove procene ukazuju da bi doprinos današnjih AI sistema ukupnom rastu i produktivnosti tokom naredne decenije mogao biti koristan, ali mnogo skromniji od najglasnijih obećanja iz tehnološke industrije.

Acemoglu je to sažeo rečima:

„Ne mislim da treba omalovažavati 0,5 odsto za deset godina. To je bolje od nule.“

Problem, prema njegovom viđenju, nije u tome što veštačka inteligencija nema vrednost. Problem je što se mogućnost neke tehnologije često pogrešno poistovećuje sa njenim stvarnim ekonomskim rezultatom.

Program može da napiše tekst, napravi analizu, sažme dokument ili predloži kod. Ali to još ne znači da je čitava kompanija postala produktivnija.

Da bi se to dogodilo, potrebno je promeniti radne procese, odgovornosti, obuku zaposlenih, kontrolu kvaliteta, način donošenja odluka i često čitavu organizacionu kulturu.

Zbog toga se 2027. verovatno neće pamtiti kao godina u kojoj je tehnologija preko noći rešila probleme svetske ekonomije. Mnogo je verovatnije da će to biti godina u kojoj će postati očigledno ko je AI samo kupio, a ko je zaista naučio da ga koristi.

Najskuplja greška biće korišćenje nove tehnologije na stari način

Erik Brynjolfsson, ekonomista sa Stanforda i jedan od najpoznatijih istraživača digitalne ekonomije, godinama objašnjava da se puni efekti velikih tehnologija ne vide odmah.

Kada se pojavila električna energija, fabrike nisu automatski postale mnogo produktivnije samo zato što su parne motore zamenile električnim. Prava promena nastala je tek kada su vlasnici fabrika preuredili proizvodnju, promenili raspored mašina i osmislili potpuno nove procese.

Slična stvar događa se sa veštačkom inteligencijom.

Kompanija koja koristi AI samo da bi zaposleni nekoliko minuta brže napisali mejl verovatno neće doživeti ekonomsku revoluciju. Kompanija koja redizajnira način prodaje, administracije, podrške kupcima, obuke i donošenja odluka može dobiti mnogo veću prednost.

Brynjolfsson posebno upozorava na zabludu da produktivnost nastaje isključivo otpuštanjem zaposlenih i smanjenjem troškova rada. Njegova poruka je da veći rezultat može nastati kada tehnologija povećava sposobnosti postojećih ljudi, umesto da ih samo uklanja iz procesa.

Istraživanja rada službi za korisnike pokazala su zašto je to važno. U jednom velikom realnom sistemu AI pomoćnik povećao je ukupnu produktivnost, dok su najveću korist imali početnici i manje iskusni zaposleni. Tehnologija im je praktično omogućila da brže usvoje deo znanja koje su iskusnije kolege godinama sticale.

To menja način na koji treba razmišljati o budućnosti rada.

Najvredniji zaposleni 2027. možda neće biti osoba koja sve radi sama. To će biti osoba koja razume posao dovoljno dobro da može pravilno da usmeri tehnologiju, prepozna njene greške, proveri rezultat i pretvori ga u korisnu odluku.

AI može ubrzati čoveka koji zna kuda ide. Čoveka bez jasnog cilja može samo brže odvesti u pogrešnom smeru.

Najvažnija investicija neće biti novi softver, već nova znanja

OECD je početkom 2026. godine objavio analizu čija je centralna poruka izuzetno direktna: veštine će biti jedan od ključnih faktora koji određuju da li će veštačka inteligencija zaista povećati produktivnost i ekonomski rast.

Ekonomista OECD-a Stijn Broecke napisao je:

„Odlučujući faktor možda nije sama tehnologija, već veštine ljudi koji je koriste.“

Prema podacima koje navodi OECD, oko 40 odsto poslodavaca u proizvodnji i finansijama koji još nisu usvojili AI kaže da su nedovoljne veštine glavni razlog. Kod malih i srednjih kompanija koje ne koriste generativnu veštačku inteligenciju taj udeo prelazi polovinu.

Ovo je možda najvažnija, ali najmanje atraktivna ekonomska priča za 2027.

Naslovi će govoriti o novim modelima, robotima, milijardama uloženim u centre podataka i velikim tehnološkim kompanijama. Ipak, stvarna ekonomska prednost često će se stvarati na mnogo manje spektakularnim mestima: tokom obuke zaposlenih, u malim firmama, računovodstvima, logistici, prodaji, korisničkoj podršci, proizvodnim pogonima i lokalnim preduzećima.

Kupiti tehnologiju relativno je lako. Naučiti stotine ili hiljade ljudi da je bezbedno i korisno primenjuju daleko je teže.

Zato će neke kompanije ulagati ogromne iznose u AI, a ipak neće dobiti očekivane rezultate. Ne zato što je tehnologija loša, već zato što su pokušale da preskoče ljudski deo promene.

Joseph Stiglitz: najveća opasnost nalazi se u periodu prelaska

Joseph Stiglitz, dobitnik Nobelove nagrade i profesor na Univerzitetu Kolumbija, ne tvrdi da će veštačka inteligencija jednostavno uništiti budućnost rada.

Njegovo upozorenje odnosi se na nešto suptilnije: period između stare i nove ekonomije može biti mnogo bolniji nego što tehnološki optimisti priznaju.

U analizi objavljenoj u martu 2026. godine njegova poruka je predstavljena kroz dve ideje koje mogu istovremeno biti tačne. Investicioni balon oko AI mogao bi izazvati ekonomske potrese, dok bi sama tehnologija dugoročno mogla postati izuzetno koristan saradnik zaposlenima. Problem je što institucije još nisu dovoljno spremne da upravljaju preraspodelom poslova, prihoda i ekonomske moći koja se može dogoditi između te dve faze.

To znači da budućnost može biti produktivnija, a da put do nje ipak bude nepravedan.

Jedna kompanija može ostvariti rekordne rezultate sa manje zaposlenih. Investitori mogu povećati bogatstvo, dok ljudi čiji su poslovi promenjeni nemaju dovoljno vremena, novca ili dostupne obuke da pređu na nove pozicije.

Ekonomija u celini može rasti, dok veliki broj porodica istovremeno oseća nesigurnost.

Upravo zbog toga nije dovoljno pitati koliko će AI povećati bruto domaći proizvod. Potrebno je pitati ko će dobiti veće prihode, ko će imati vlasništvo nad tehnologijom, ko će snositi troškove prilagođavanja i da li će novi poslovi nastajati dovoljno brzo.

Tehnološki napredak i društveni napredak nisu automatski ista stvar.

Poslovi možda neće nestati, ali će ulazna vrata postati uža

Jedan od prvih vidljivih problema mogao bi se pojaviti na početku karijere.

Rutinski zadaci koje su nekada obavljali pripravnici i mlađi zaposleni — početna istraživanja, jednostavne analize, obrada podataka, pisanje osnovnih izveštaja i administrativni poslovi — upravo su zadaci koje generativni AI može najlakše da ubrza ili delimično preuzme.

Stanfordova istraživanja ukazuju da je ukupni uticaj AI na zaposlenost za sada ograničen i mnogo složeniji od priče o trenutnoj „apokalipsi poslova“. Međutim, postoje signali da potražnja za mlađim radnicima u pojedinim zanimanjima izloženim automatizaciji slabi, iako je teško potpuno odvojiti uticaj AI od kamata, ekonomskog usporavanja, rada na daljinu i ranijeg prekomernog zapošljavanja.

I Međunarodni monetarni fond upozorava da su početne pozicije posebno izložene. U nekim regionima sa velikom potražnjom za AI veštinama zaposlenost u ranjivim zanimanjima bila je niža nego u regionima sa manjom takvom potražnjom, što predstavlja poseban izazov za mlade koji tek ulaze na tržište rada.

Ovo otvara pitanje koje se retko postavlja.

Kako će ljudi postati stručnjaci ako nestanu jednostavniji poslovi kroz koje su nekada učili?

Kompanije koje automatizuju početne zadatke moraće da osmisle nove načine učenja, mentorstva i razvoja zaposlenih. U suprotnom bi mogle dobiti kratkoročnu uštedu, ali dugoročno ostati bez nove generacije ljudi sposobnih da preuzmu odgovorne funkcije.

Zbog toga 2027. neće zahtevati samo prekvalifikaciju radnika. Zahtevaće promenu načina na koji se karijere uopšte grade.

Budućnost neće zavisiti samo od inovacija, već i od institucija

Mariana Mazzucato, profesorka ekonomije inovacija i javne vrednosti na Univerzitetskom koledžu u Londonu, godinama zastupa ideju da tržišta nisu prirodne sile koje se jednostavno posmatraju sa strane. Ona se oblikuju zakonima, javnim investicijama, poreskim pravilima, obrazovanjem i odlukama institucija.

Govoreći 2026. godine o novom ekonomskom okviru, Mazzucato je poručila:

„Opšte dobro nije slogan — ono je operativni okvir.“

Njena poenta je da nije dovoljno stvarati rast. Potrebno je odlučiti kakav rast društvo želi, šta se nagrađuje i kome tržište treba da služi.

To je posebno važno u ekonomiji veštačke inteligencije.

Država koja samo posmatra razvoj tehnologije može postati tržište za tuđe proizvode. Država koja ulaže u obrazovanje, digitalnu infrastrukturu, istraživanje, energetiku i sposobnost javnih institucija može deo tehnološke promene pretvoriti u širu ekonomsku korist.

Isto važi za kompanije.

Preduzeće koje posmatra zaposlene samo kao trošak verovatno će AI koristiti prvenstveno za smanjivanje broja ljudi. Preduzeće koje zaposlene posmatra kao izvor znanja može tehnologiju iskoristiti da poveća kvalitet, brzinu, inovacije i vrednost koju nudi kupcima.

Obe kompanije mogu koristiti isti softver. Njihovi rezultati mogu biti potpuno različiti.

Najveća podela 2027. biće podela u sposobnosti prilagođavanja

Kada se sve ove poruke spoje, dobija se mnogo jasnija slika budućnosti.

Neće postojati jednostavna granica između „AI zanimanja“ i „običnih zanimanja“. Veštačka inteligencija će ulaziti u računovodstvo, bankarstvo, marketing, zdravstvo, obrazovanje, pravo, trgovinu, proizvodnju, državnu upravu i male porodične firme.

Razlika će biti u dubini primene.

Jedan računovođa koristiće AI da napiše kratak mejl. Drugi će automatizovati prikupljanje podataka, ranije uočavati nepravilnosti i više vremena provoditi u savetovanju klijenata.

Jedan prodavac koristiće ga za generičan opis proizvoda. Drugi će analizirati potrebe kupaca, personalizovati ponudu i pronaći tržište koje ranije nije mogao da opsluži.

Jedan menadžer tražiće od zaposlenih da „koriste AI“. Drugi će precizno odrediti koje zadatke tehnologija ubrzava, gde je ljudska kontrola obavezna, kako se meri kvalitet i kako zaposleni dele nova znanja.

Prvi će imati alat. Drugi će imati sistem.

Upravo tu će nastati razlika u zaradi, brzini, konkurentnosti i sigurnosti radnih mesta.

Šta to znači za Srbiju i region

Male ekonomije verovatno neće moći da se takmiče sa najvećim silama u broju čipova, veličini centara podataka ili milijardama uloženim u razvoj osnovnih AI modela.

Ali to ne znači da su osuđene na zaostajanje.

Na osnovu nalaza ekonomista o značaju veština i organizacione primene može se izvesti važan zaključak: manje zemlje mogu dobiti prednost ako brže prenesu postojeću tehnologiju u konkretne delatnosti.

Prilika se nalazi u ljudima koji istovremeno poznaju struku i razumeju mogućnosti tehnologije.

Bankar koji razume kreditne procese i AI može vredeti više od osobe koja zna samo da koristi nekoliko popularnih komandi. Lekar, inženjer, računovođa, trgovac, pravnik ili stručnjak za logistiku koji ume da prepozna gde tehnologija pomaže, a gde greši, može postati mnogo produktivniji bez potpunog menjanja profesije.

To je važna vest za ljude koji misle da su zakasnili zato što nisu programeri.

Ekonomija 2027. neće tražiti samo ljude koji prave veštačku inteligenciju. Tražiće mnogo veći broj ljudi koji umeju da je pravilno primene u stvarnom poslu.

Lokalni jezik, razumevanje propisa, poznavanje navika kupaca, iskustvo u određenoj industriji i poverenje koje je neko gradio godinama neće automatski postati bezvredni. Naprotiv, upravo to znanje može postati osnova na koju se dodaje nova tehnološka sposobnost.

Pet odluka koje ne bi trebalo odlagati do 2027.

Prva odluka je da se veštačka inteligencija ne posmatra kao posebna profesija rezervisana za tehnološke stručnjake. Potrebno je pronaći jedan konkretan deo sopstvenog posla koji može biti brži, precizniji ili kvalitetniji.

Druga odluka je ulaganje u procenu rezultata. Kako AI postaje sposobniji da proizvodi uverljive odgovore, raste vrednost ljudi koji umeju da provere činjenice, prepoznaju greške i preuzmu odgovornost za konačnu odluku.

Treća odluka je razvijanje veština koje tehnologija teže kopira: razumevanje konteksta, pregovaranje, poverenje, liderstvo, ukus, etička procena, odgovornost i sposobnost rada sa drugim ljudima.

Četvrta odluka je dokumentovanje znanja. Kompanije često ne znaju šta njihovi najiskusniji zaposleni zapravo rade. Pre nego što automatizuju proces, moraju razumeti nepisana pravila, izuzetke i iskustvo na kojima taj proces počiva.

Peta odluka je prihvatanje stalnog učenja kao dela posla, a ne kao povremene obaveze. OECD naglašava da radnici koji dobijaju obuku češće prijavljuju bolje rezultate, veću produktivnost i kvalitetnije uslove rada nakon uvođenja AI sistema.

Tehnologija nije sudbina

Možda najvažnija poruka dolazi iz analize Međunarodnog monetarnog fonda o ekonomiji prilagođavanja.

Autori priznaju da će mnogi poslovi biti promenjeni. Neki će biti unapređeni, dok će drugi vremenom postati suvišni. Ipak, nestajanje određenih vrsta poslova nije isto što i trajno nestajanje rada.

Njihov zaključak glasi:

„Masovnu nezaposlenost ne bi izazvala sama tehnologija, već politike primenjene kao odgovor na nju.“

Istorija pokazuje da velike tehnologije menjaju strukturu privrede, ali konačni ishod zavisi od obrazovanja, institucija, investicija, konkurencije i sposobnosti društva da ljudima omogući prelazak ka novim poslovima.

To je istovremeno upozorenje i razlog za optimizam.

Budućnost nije unapred napisana u kodu nekog algoritma. Ona zavisi od odluka koje kompanije, države i pojedinci donose danas.

2027. neće nagraditi one koji su najviše pričali o budućnosti

Najveći svetski ekonomisti ne obećavaju jednostavan svet.

Ne govore da će svako ko otvori AI alat postati bogat. Ne tvrde ni da će svako zanimanje nestati. Njihova poruka je ozbiljnija: pred nama je period u kojem će se produktivnost, znanje i ekonomske mogućnosti preraspodeljivati brže nego što su mnoge institucije navikle.

Dobitnici neće nužno biti ljudi koji prvi koriste svaku novu aplikaciju.

Biće to ljudi koji spoje iskustvo sa novim alatima. Kompanije koje promene procese, a ne samo softver. Države koje ulažu u sposobnost stanovništva, a ne samo u infrastrukturu. Zaposleni koji nauče da postavljaju bolja pitanja, proveravaju odgovore i preuzimaju odgovornost koju mašina ne može da preuzme.

Zato se prava priča o 2027. ne svodi na pitanje da li će veštačka inteligencija biti dovoljno moćna.

Pravo pitanje je da li ćemo mi biti dovoljno spremni.

Tehnologija će biti dostupna mnogima. Ali sposobnost da se od nje napravi stvarna vrednost neće biti ravnomerno raspoređena.

I upravo će ta razlika odlučivati ko će u novoj ekonomiji napredovati, ko će stagnirati — i ko će tek kasnije shvatiti da budućnost nije stigla iznenada, već da se gradila pred njegovim očima.