Gør AI os faktisk mere effektive? Danske forskere har undersøgt det

Emilie Vestergaard er ph.d.-studerende på Økonomisk Institut på Københavns Universitet (KU) og medforfatter til en nylig forskningsartikel. Her indhentede hun og en kollega data fra spørgeskemaer fra 25.000 danske personer i AI-udsatte erhverv – hvoraf en del er klassiske djøf-områder som HR, jura og rådgivning.

Forskerne koblede så spørgeskemasvarene sammen med registerdata om bl.a. løn, arbejdstid, jobskifte og skatteforhold.

Dermed kunne de sammenligne udvikling for både AI-brugere og ikke-AI-brugere fra før sprogmodellernes indtog på kontorerne.

”Vi fandt, at de, der bruger de her værktøjer, sparer 3% af deres arbejdstid ved brug. Og det er altså selvrapporteret effekt,” siger Emilie Vestergaard.

Her skal man være opmærksom på, at der står ’selvrapporteret effekt’, som er én af to dele, forskerne målte på. Emilie Vestergaard forklarer, at man sagtens kan finde studier, der bygger på selvrapportering, der viser resultater i såvel den høje som den lave ende. Det er altså svært at finde enstemmig evidens, når folk selv skal vurdere deres produktivitet.

Langt fra forsøg til fuld arbejdsdag

Nogle forskere prøver at måle effektiviteten ved at lave laboratorieforsøg, hvor man beder en gruppe mennesker løse en opgave ved hjælp af AI, siger Emilie Vestergaard.

”Når du gør det, får du rigtig store effekter. Det varierer mellem 15-50% produktivitetsgevinster.”

Men denne metode har også væsentlige svagheder.

”Problemet er, at forskerne har valgt en opgave, som personerne skal lave igen og igen. Generelt er der langt derfra til folks hele jobportefølje,” siger hun.

Dermed afspejler disse forsøg ikke personernes fulde arbejdsdag, men man måler på noget meget specifikt. Derudover påpeger Emilie Vestergaard, at disse typer forsøg også kun tager udgangspunkt i en specifik opgave, fordi forskerne godt kender til AI’s begrænsninger.

”Man ved fx godt, at det ikke giver mening at lave en opgave, hvor folk skal bruge AI til at slå et søm i et bræt. Derfor vælger man en opgave, hvor man måske forventer, at AI har en stor effekt. Og når du observerer den effekt, er den ret stor. Men hvordan du forbinder det til, hvad folk faktisk laver i hele jobbet, er svært at sige,” fortæller hun.

Hun giver et eksempel på skolelæreres arbejde, som de også undersøgte. Selv om skolelærere måske kan bruge AI til at reducere forberedelsestid lidt, ændrer det ikke på deres kerneopgave, som er at være til stede i klasselokalet. Dermed har AI ikke store effekter på deres overordnede effektivitet.

Stadig usynligt i data

Millionspørgsmålet er så, om personerne i de AI-udsatte brancher bliver mere effektive, når man kombinerer spørgeskemaundersøgelser med registerdata, som Emilie Vestergaard og hendes medforfatter gjorde?

Svaret er: nej. Det er i hvert fald usikkert.

Der var som sagt en stigning på 3% i selvrapporteret effektivitet. Men brugte Emilie Vestergaard og hendes medforfatter dataene om folks job hen over de seneste år, var der ikke sket noget. Ikke mere løn, ikke flere fyringer, ikke mere eller mindre arbejdstid. Alting var overordnet set uændret.

”Det er ikke det samme, som at der ikke kan være produktivitetsgevinster, der ikke optræder i arbejdstid, løn eller omsætning for virksomhederne endnu. Men vi kan ikke observere noget i faktisk data,” siger Emilie Vestergaard.

Agenterne kommer

Her skal det dog understreges, at de undersøgte registerdata er fra slutningen af 2024. Inden for store dele af samfundsforskningen vil data, der er godt et år gamle, vanligvis kunne kaldes nye. Men når det drejer sig om kunstig intelligens, er det lidt noget andet, hvilket Emilie Vestergaard også anerkender.

”Der kan være sket rigtig meget. Vi har en ny runde her fra slutningen af 2025, som vi skal til at analysere, og en ting, der fx begynder at komme, er agenter, der er langt mere automatiserede.”

Men indtil videre kan forskerne altså endnu ikke se tydelige effekter.

”Enten er AI i virkeligheden ikke så produktivt, som vi tror, eller også er vi i gang med en omstillingsperiode, hvor vi er ved at investere i teknologierne og omstrukturere arbejdsgangene. Men når vi har lavet omstruktureringen og integreret ordentligt, kan det være, der pludselig er store produktionsgevinster,” siger Emilie Vestergaard.