Роберт Солоу в 1987 году остроумно сформулировал парадок производительности: You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics. Суть парадокса: технология может быть повсюду и при этом почти не отражаться в статистике производительности. Причина — не в самой технологии, а в том, что вокруг нее еще не перестроились инфраструктура, институты и организации. Весь свежий доклад McKinsey, по сути, — это объяснение, почему такой разрыв возникает и как его читать в случае ИИ. Общие технологии (пар, электричество, интернет, теперь ИИ) не преображают экономику фактом изобретения. Нужны сопутствующие инновации, инфраструктура, правила, капитал и готовность людей менять способ работы — а эти части приходят не одновременно. Электричеству понадобилось физически перестроить заводы вокруг электромотора; интернету — построить сети, затем создать новые бизнес-модели, затем реорганизовать компании. Пик влияния на рост ВВП: пар — ~100 лет, электричество — ~40, компьютеры и интернет — ~25. Центральная идея доклада — части системы движутся с несопоставимой скоростью: • Возможности моделей растут экспоненциально (сложность задач удваивается ~каждые 4 месяца с 2023 г.). • Физическая инфраструктура строится линейно, годами. • Перестройка организаций идёт ещё медленнее и неравномерно. Парадокс углубляется тем, что управление и безопасность отстают от внедрения: только ~30% организаций достигли зрелого уровня AI-управления, треть не проверяет системы на безопасность перед запуском, ответственность размыта между IT, юристами, HR и риском. А крупный сбой (кибератака или провал управления) способен вызвать откат и ужесточение регулирования, что затормозит отдачу ещё сильнее. Подробнее читать в источнике: The AI economy: Interconnected forces, feedback loops, and speeds of change September 10, 2026 | Discussion Paper