KI-kostnader · Acemoglu (2024)
KI og kostnadsbesparelser
Hvor mye kan KI øke produktiviteten i hele økonomien? Acemoglu (2024) svarer med en enkel regning. Ta andelen av arbeidsoppgavene KI berører. Gang med hvor mye kostnadene faller i dem.
Siden regner det samme med Paper2Agent-verktøyene og viser tallene ved siden av de trykte. Deretter bruker vi regningen på en fiktiv norsk regnskapsbedrift.
Makroregningen · Hultens teorem
Fra oppgaver til TFP og BNP
TFP-gevinsten er andelen av BNP i berørte oppgaver ganger kostnadsbesparelsen i dem. Berørt andel er eksponert andel ganger andelen som lønner seg. Kostnadsbesparelsen er arbeidskostnadsbesparelsen ganger lønnsandelen. Startverdiene er artikkelens, og alle er amerikanske.
| Størrelse | Dine valg | Likning |
|---|
Mot artikkelen · trykte tall
Regnet mot trykt, med sidetall
Verktøyene regner med artikkelens inndata og sammenligner med tallene slik de står trykt. Et tall stemmer når avviket er høyst en halv enhet i siste trykte siffer. Sidetallene gjelder Economic Policy-versjonen.
| Størrelse | Regnet | Trykt | Side | Stemmer |
|---|
Avvik som kommer fra artikkelen
- Årlig TFP-vekst er trykt som 0,064 % (s. 29 og 42). Både sammensatt og enkel rate fra 0,66 % over ti år gir 0,066 %.
- Snittet av de tre studiene er 0,366, ikke 0,36. Den trykte besparelsen 0,193 og TFP-gevinsten 0,89 % følger av 0,36 (s. 29 og 30).
- Skillet mellom lette og vanskelige oppgaver senker TFP-gevinsten med om lag 20 %. Side 19 sier om lag 25 %.
- I tabell 1 gir 0,0336/0,0462 en lett andel på 0,727. Teksten oppgir 72,6 %.
Trykkfeil
- Side 35 oppgir velferdstapet fra nye dårlige oppgaver som 0,02 × 0,36 = 0,072 % av BNP. Produktet er 0,72 %, som står på side 7 og 43.
- Side 30 omtaler «the 0.046% number» for berørt andel av BNP. Andelen er 0,046, altså 4,6 % (s. 26).
- Side 38 setter økningen i kapitalandelen på 0,31 prosentpoeng ved siden av BNP-tallet i kolonne 7. Kolonne 3 gir 0,31. Kolonne 7 gir 0,36.
Ikke gjenskapt
BNP-gevinstene med investeringsrespons, 1,56 % og 1,40 % (s. 38), kommer fra modellen til Acemoglu og Restrepo (2022) med dens spredningsmatrise og ACS-data. Det samme gjelder lønnseffektene per utdanningsgruppe i tabell 1 og økningen i lønnsspredningen fra 0,35 til 0,36. De kan ikke regnes fra inndataene i artikkelen.
Bedriften · fiktiv
Fjordtall Regnskap AS
Fjordtall Regnskap AS finnes ikke. Bedriften er satt sammen av NAV-annonser, SSB-lønninger og eksponering etter yrke. Bemanningen og organisasjonskartet er våre valg, ikke estimater. Regningen er den samme som i artikkelen, brukt på jobbene i én bedrift.
Jobbene
| Jobb | STYRK-08 | Ansatte | Lønnskostnad, mill. kr | Eksponert andel | Besparelse, artikkelen | Høy | Full bruk | Lette og vanskelige |
|---|
Scenarioene
| Scenario | Eksponert andel av lønn | Berørt andel | Besparelse, mill. kr | Andel av lønn | TFP i bedriften | Frigjorte årsverk |
|---|
- Artikkelen: andel tatt i bruk 0,23 (s. 26) og besparelse 0,27 (s. 28).
- Høy: rask kostnadsnedgang 0,30 (s. 30) og besparelse 0,36 med Peng mfl. (s. 29).
- Full bruk: andel 1,0 og besparelse 0,27. Et tak uten kostnadsfilteret til Svanberg mfl.
- Lette og vanskelige: som artikkelen, men vanskelige og usikre oppgaver sparer 0,07 (likning 15, s. 31).
Fra bedrift til økonomi
Tenk deg at hele A64-gruppen 69-70 i nasjonalregnskapet besto av bedrifter som Fjordtall. Gevinsten i bransjen vektes med Domar-vekten, produksjon delt på BNP. Gruppen omfatter også juridisk tjenesteyting, hovedkontor og bedriftsrådgivning, så den er bredere enn regnskap.
| Scenario | TFP i økonomien | BNP, fast K/Y | Konsum |
|---|
Når bedriftstallet summerer seg til makrotallet
- Bedriften har konkurranse, konstant skalautbytte og ingen påslag. Da er kostnadsandeler lik inntektsandeler (Hulten, s. 15).
- Endringene er små, så omfordeling mellom oppgaver og bedrifter er av andre orden (s. 15).
- Bedriften representerer bransjen, eller resultatet summeres over alle bedriftene i den.
- Eksponering måles som i artikkelen, og andelen tatt i bruk og besparelsen er de samme. Her er det ikke oppfylt, se metoden.
- Kapitalen holdes fast når TFP regnes (likning 12). BNP følger av likning 13.
- Gevinster i bedrifter og bransjer summeres til makrogevinsten med Domar-vekter (Hulten 1978).
Analyseagent
Spør om regningen
Agenten bruker de samme verktøyene som siden og som MCP-serveren. Den viser hvilke verktøy den brukte.
Metode og kilder
Hvordan tallene er regnet
Artikkelen er Acemoglu, D. (2024), The simple macroeconomics of AI, Economic Policy, doi 10.1093/epolic/eiae042. Listene over lette og vanskelige verb er fra tabell A-1 i nettappendikset til NBER Working Paper 32487. Forfatteren har ikke publisert kode. Regningen gjøres av aicost 0.1.0, skrevet av Koja Research. Verktøyene er laget med Paper2Agent.
NAV-annonsene
Jobbene og oppgavene kommer fra aktive stillingsannonser hos NAV 2026-10-02. Søket på arbeidsplassen.nav.no svarte med HTTP 429 fra om lag 17.39 til 18.19 den dagen. Vi brukte derfor NAVs åpne stilling-feed. Den hadde 9 968 aktive annonser. Annonser fra Finn.no er ikke med.
Bare 14 annonser kom fra regnskapsbedrifter (NACE 69.202). Utvalget ble supplert med 92 annonser i de samme yrkene hos andre arbeidsgivere og 120 annonser for støtteyrker. Utvalget har 226 annonser publisert mellom 2026-05-08 og 2026-10-02. Oppgavelistene for kjerneyrkene kommer altså mest fra annonser utenfor regnskapsbransjen. Kontaktopplysninger og arbeidsgivernavn er fjernet.
Hver jobb får de seks oppgavene som flest annonser for yrket nevner. Tidsandelene er proporsjonale med antall annonser som nevner oppgaven. Den proporsjonaliteten er en antakelse.
Lønn, lønnsandel og Domar-vekt
Lønn er gjennomsnittlig månedslønn per firesifret STYRK-08-kode fra SSB tabell 11658, snitt av de fire kvartalene i 2025. Lønnsandelen er lønnskostnader delt på bearbeidingsverdi for NACE 69.201 i 2024, fra SSB tabell 12910: 14 041,6 mot 16 863,0 mill. kr, altså 0,833.
Domar-vekten er produksjon i A64-gruppen 69-70 delt på BNP i 2023, fra SSB tabell 09170 og 09189: 104 524 mot 5 304 881 mill. kr, altså 0,0197. Bruttoprodukt over produksjon er 72 961 mot 104 524, altså 0,698. A64-tallene for 2024 og 2025 er ikke publisert. BNP og konsum bruker artikkelens amerikanske kapitalandel 0,43.
Eksponering
Eksponeringen er beta fra Eloundou mfl. (2024) per STYRK-08-kode, fra koblingen til O*NET som KI-indeksen bygger på (AI-Norway). Hver oppgave arver yrkets tall. Ingen oppgave fikk eget tall, fordi ingen oppgavetekst var lik nok en oversatt O*NET-oppgave. Høyeste likhet var 0,222 mot terskelen 0,3. Oppgavenivået er altså tilnærmet med yrkesnivået.
Beta er ikke målet artikkelen bruker. Acemoglu teller oppgaver der mer enn halvparten av aktivitetene berøres (s. 25). Regelen threshold i ac_firm etterligner den grensen på beta.
Lette og vanskelige oppgaver
Det første verbet i hver oppgave oversettes til engelsk og slås opp i verblistene i tabell A-1. Et verb som ikke står der, gir «usikker». Av 1 112 oppgavegrupper ble 50 lette, 90 vanskelige og 972 usikre. I bedriften er 4 av 84 oppgaver lette, 1 vanskelig og 79 usikre. Resultatet med lette og vanskelige oppgaver avhenger derfor mest av hvordan de usikre regnes. Her regnes de som vanskelige.
Hva som er tilnærmet
- Bedriften er fiktiv. Navnet, bemanningen og organisasjonskartet er våre valg.
- Eksponering er på yrkesnivå, ikke oppgavenivå.
- Tidsandelene følger antall annonser.
- Lønnsandel og Domar-vekt er norske. Kapitalandelen og alle tall i makroregningen er amerikanske. Verktøyene sjekker ikke om slike tall passer sammen.
- Domar-vekten gjelder en bredere gruppe enn regnskap.
Verktøyene er også tilgjengelige som MCP-server på https://datarobot.no/mcp. Navnene begynner med ac_.