Fed racet om zich aan te passen aan AI-belofte en valkuilen voor banen en inflatie
In dit artikel:
Amerikaanse centrale-bankiers worstelen met hoe snel en hoe ingrijpend kunstmatige intelligentie (AI) de economie zal veranderen, en vooral wat dat betekent voor de arbeidsmarkt en de prijsontwikkeling. De recente aankondiging van fintechbedrijf Block dat het ongeveer 40% van zijn personeel (circa 4.000 mensen) ontslaat omdat AI de manier van werken verandert, illustreert waarom deze discussie urgent is: AI raakt niet alleen routinematige productietaken, maar ook witteboordwerk zoals programmeren en data-analyse.
Binnen de Federal Reserve is een duidelijke scheidslijn ontstaan. Een kamp, vertegenwoordigd door de kandidaat-voorzitter Kevin Warsh, ziet AI als een potentieel sterke desinflatoire kracht doordat productiviteit kan stijgen; dat zou ruimte kunnen geven voor een lager renterendement. Andere beleidsmakers zijn veel voorzichtiger. Zij erkennen toenemende productiviteitssignalen, maar vinden het te vroeg om AI de hoofdschuldige te maken in plaats van eerdere efficiëntiewinsten vanaf de pandemie. Bovendien vrezen velen dat AI kan leiden tot structureel hogere werkloosheid: werknemers kunnen langer nodig hebben om nieuw werk te vinden, terwijl de baten zich concentreren bij kapitaalbezitters en werknemers die AI-productiviteitswinsten plukken — waardoor binnenkomensongelijkheid en prijsdruk kunnen aanhouden.
Dat spanningsveld maakt beleidskeuzes lastig. Centrale bankiers baseren zich op een langetermijnraming van “natuurlijk” werkloosheidsniveau (ongeveer 4,2% in de VS); wanneer de werkloosheid daaronder zakt, wordt inflatie als problematisch gezien. Sommige Fed-functionarissen waarschuwen dat een stijging van de werkloosheid tijdens een productiviteitsgolf niet per se duidt op meer economische ruimte ("slack") en dat het verlagen van de rente in zo’n omgeving het inflatierisico juist kan vergroten. Anderen, zoals Evercore ISI’s Krishna Guha, argumenteren dat een verzwakking van de onderhandelingspositie van werknemers de natuurlijke werkloosheid juist zou kunnen doen dalen en zo neerwaartse druk op lonen en prijzen kan uitoefenen.
De Fed trekt extra middelen uit om bij te blijven: publicaties en toespraken over AI en machine learning zijn sterk toegenomen sinds de opkomst van ChatGPT eind 2022, en AI was prominent in de notulen van de januarisvergadering. Buiten de Fed signaleert onderzoek brede risico’s voor taken in kennisberoepen; Brookings-analyses uit 2024 schatten dat meer dan 30% van Amerikaanse werknemers te maken kan krijgen met substantiële verstoring van hun taken.
Analisten en beleidsmakers wijzen op meerdere tegenstrijdige krachten: banenverlies voor sommigen, hogere productie en vermogenswinsten voor anderen, capaciteits- en energiedruk door grote investeringen in AI-infrastructuur, en mogelijk hogere rendementen op kapitaal die de rente opdrijven. Die combinatie maakt betrouwbare prognoses moeilijk. Zoals de president van de Fed van Richmond recent aangaf: ramingen over de snelheid, effectiviteit en energetische kosten van AI lopen sterk uiteen en zullen gaandeweg moeten worden bijgesteld.