Koja Datarobot
KI-kostnader
Åpen pilot · analyseagent
Logg inn

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.

TFP-gevinst over ti år–Likning 14
BNP-gevinst over ti år–Fast kapital-produkt-forhold, likning 13
TFP med lette og vanskelige oppgaver–Likning 15
Årlig TFP-vekst–Sammensatt over ti år

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.

StørrelseDine valgLikning

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.

StørrelseRegnetTryktSideStemmer

Avvik som kommer fra artikkelen

Trykkfeil

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.

Organisasjonskartet slik ac_firm tegner det. Mørkere boks betyr større eksponert andel av lønnskostnaden i jobben.

Jobbene

JobbSTYRK-08AnsatteLønnskostnad, mill. krEksponert andelBesparelse, artikkelenHøyFull brukLette og vanskelige

Scenarioene

ScenarioEksponert andel av lønnBerørt andelBesparelse, mill. krAndel av lønnTFP i bedriftenFrigjorte årsverk

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.

ScenarioTFP i økonomienBNP, fast K/YKonsum

Når bedriftstallet summerer seg til makrotallet

Analyseagent

Spør om regningen

Agenten bruker de samme verktøyene som siden og som MCP-serveren. Den viser hvilke verktøy den brukte.

Kobler til …

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

Verktøyene er også tilgjengelige som MCP-server på https://datarobot.no/mcp. Navnene begynner med ac_.