Analyse: De belangrijkste trend voor groeibeleggers
In het kort:
In 2024 hebben grote technologiebedrijven wereldwijd bijna 100.000 werknemers ontslagen, waarbij bedrijven zoals Tesla, Google en Microsoft significante reducties hebben doorgevoerd.
De golf van ontslagen wordt gedreven door de behoefte aan kostenbesparing en efficiëntieverbetering, vaak door de implementatie van AI-technologieën.
Bedrijven zoals Dell en Intel richten zich op AI om processen te automatiseren, wat leidt tot verdere inkrimping van het personeelsbestand, terwijl de techsector probeert te navigeren in een veranderende marktomgeving.
In 2024 zagen we een aanhoudende trend van massale ontslagen in de technologie-industrie, waarbij bijna 100.000 werknemers wereldwijd hun baan verloren. Deze ontslagen zijn het resultaat van de voortdurende inspanningen van grote technologiebedrijven om kosten te besparen en efficiënter te worden, vaak door de inzet van kunstmatige intelligentie (AI). In dit artikel analyseren we de cijfers en trends achter deze ontslagen, en hoe bedrijven AI inzetten om productiviteit te verhogen, maar ten koste van duizenden banen.
Volgens data van Layoffs.fyi, een platform dat wereldwijde ontslagen in de techindustrie bijhoudt, zijn sinds het begin van 2024 in totaal 99.672 werknemers ontslagen door 344 verschillende bedrijven. Hieronder enkele van de meest opvallende gevallen:
Tesla: 14.000 werknemers ontslagen, wat neerkomt op 10% van hun totale personeelsbestand. CEO Elon Musk gaf aan dat deze stap noodzakelijk was om kosten te reduceren en de productiviteit te verhogen.
Google (Alphabet): Meer dan 1.300 banen verloren in een poging om de efficiëntie en prestaties van het bedrijf te verbeteren.
Microsoft: 2.900 werknemers ontslagen als onderdeel van een bredere strategie om een duurzame kostenstructuur op te bouwen.
Dell: 6.000 banen geschrapt terwijl het bedrijf zich richt op AI om werkprocessen te stroomlijnen.
Deze cijfers illustreren niet alleen de omvang van de ontslagen, maar ook de dringende behoefte van bedrijven om zich aan te passen aan de snel veranderende technologische omgeving. De cijfers die ik hierboven heb genoemd zijn nog maar een topje van de ijsberg, waarbij we zien dat steeds meer voornamelijk tech bedrijven mensen blijven ontslaan richting een hogere efficiëntie.
Een belangrijke factor achter de ontslagen in de tech-sector is de toenemende integratie van AI en automatisering. Dell bijvoorbeeld, kondigde een grote interne herstructurering aan met als doel "werkprocessen te vereenvoudigen en klantervaringen te herzien met behulp van AI". Dit heeft geleid tot een grote reductie van het personeelsbestand, vooral in ondersteunende functies die nu door AI-tools worden overgenomen.
Generative AI biedt ongekende mogelijkheden voor bedrijven door het creëren van nieuwe content, zoals tekst, afbeeldingen en audio, op basis van patronen in grote datasets. Deze technologie gaat verder dan het simpelweg combineren van bestaande informatie; het kan originele content genereren die is afgestemd op specifieke gebruikersvragen. Hierdoor kunnen bedrijven dagelijkse operaties verbeteren door middel van automatisering, wat tijd en middelen vrijmaakt voor strategische prioriteiten en nieuwe kansen voor innovatie blootlegt. Volgens McKinsey zal tegen 2030 naar schatting 12 miljoen werknemers wereldwijd gedwongen worden hun carrièrepad te veranderen door de opkomst van AI.
Analisten wijzen erop dat deze trend van ontslagen waarschijnlijk zal doorgaan, aangezien bedrijven blijven investeren in AI en zich aanpassen aan de kosten van geavanceerde technologieën. De verwachting is dat meer bedrijven zullen volgen met soortgelijke ontslagen om concurrerend te blijven in een steeds digitaler wordende wereld. Aangezien de implementatie van AI eerder een noodzaak is van grote investeringen dan hoge lopende kosten, verwacht ikzelf dat de bedrijven die dit op de juiste manier implementeren enorme rendementen in productiviteit kunnen boeken in de midden lange termijn, iets waar het lastig is een specifiek tijdsbestek aan te hangen.
De komst van AI betekent niet automatisch dat er minder banen zullen zijn. Wat wel zal veranderen, is de aard van het werk dat mensen doen. Waar medewerkers nu vaak bezig zijn met het afhandelen van klachten, zullen ze zich in de toekomst bijvoorbeeld meer richten op klantsuccesbeheer. Dit vraagt om andere vaardigheden, en terwijl AI de productiviteit verhoogt, zullen er nieuwe rollen ontstaan. De arbeidsmarkt zal dus niet inkrimpen, maar zich herstructureren naar nieuwe behoeften en mogelijkheden.
Met de snelle vooruitgang van technologie wordt voortdurende bijscholing van medewerkers steeds belangrijker. De technologische veranderingen hebben ervoor gezorgd dat de "halfwaardetijd" van vaardigheden—de tijd waarin een bepaalde vaardigheid de helft van zijn waarde verliest—is gedaald van 30 jaar naar slechts 6-7 jaar. Dit betekent dat werknemers zich vaker moeten bijscholen om relevant te blijven in hun werk. De noodzaak om vaardigheden regelmatig te vernieuwen, zal een constante factor zijn in de moderne arbeidsmarkt.
Voor een interessante kijk op de ontwikkeling rond AI, zie ook dit interview met Meta´s CEO Mark Zuckerberg:
Bron: Bloomberg Originals (YouTube)
Volgens een recente analyse van Sequoia, de grootste durfkapitalist ter wereld, groeit de kloof tussen verwachte en daadwerkelijke inkomsten uit AI op dit moment nog gestaag. In september 2023 werd de kloof al geschat op 125 miljard dollar, maar dit is vorig maand volgens Sequoia opgelopen tot een gigantische 500 miljard dollar. Dit klinkt, begrijpelijk, als een enorm getal, maar is in de essentie niet onlogisch gezien de aard van de AI revolutie waar we nu in zitten, waar op dit moment de investeringen nog vele malen hoger zijn dan de directe financiële winst van deze hoge investeringen.
Om hier even een beeld bij te geven heb ik hieronder een simpele rekensom gemaakt. Dit tekort kan namelijk worden toegeschreven aan de hoge kosten die gepaard gaan met AI-ontwikkeling op dit moment. Voor elke dollar die wordt uitgegeven aan een grafische processor (GPU), moet per jaar nog eens een dollar worden uitgegeven aan de energiekosten om deze GPU in een datacenter te laten draaien. Dit brengt de totale kosten per GPU op twee dollar. Als de eindgebruiker van de GPU ook nog een marge van 50% wil verdienen, moeten de totale inkomsten uit deze investeringen drie dollar per GPU bedragen om de initiële kapitaalinvestering terug te verdienen. Zoals je begrijpt wordt deze rekensom steeds interessanter naarmate zowel de AI modellen beter worden, als wanneer de start investering is terugverdient.
Dit betekent dat een bedrijf als Nvidia, dat 50 miljard dollar aan jaarlijkse GPU-inkomsten genereert, effectief een datacenter-kostenpost van 50 miljard dollar heeft. Wanneer de marge van de eindgebruiker wordt toegevoegd, zouden er in principe dus 150 miljard dollar aan inkomsten nodig zijn om deze investering rendabel te maken. Dit is echter op dit moment nog verre van gerealiseerd, wat heeft geleid tot de groeiende investeringskloof van 500 miljard dollar.
De ontwikkeling van AI-technologie blijft zich in een ongekend tempo voortzetten. Een recente mijlpaal is bereikt door Meta, dat voor getrainde modellen met een multi-tokenbenadering heeft uitgebracht. Maar wat maakt deze modellen zo revolutionair?
Huidige grote taalmodellen (LLM's) leren tokens één voor één, waarbij elke tekstunit afzonderlijk wordt verwerkt. Een multi-tokenmodel daarentegen kan een hele zin direct begrijpen en voorspellen. Dit resulteert in snellere en efficiëntere resultaten die minder rekenkracht vereisen. De nieuwe modellen van Meta kunnen bijvoorbeeld vier tokens tegelijkertijd voorspellen, wat resulteert in een prestatieverbetering van 15% en een driemaal snellere output vergeleken met vergelijkbare LLM's.
De modellen van Meta zijn beschikbaar als open source, waardoor onderzoekers en ontwikkelaars gratis toegang hebben om verder onderzoek te doen en de technologie verder te ontwikkelen. Dit opent de deur naar innovatie, maar het herinnert ons ook aan de steeds groter wordende investeringskloof.
AI beïnvloedt niet alleen de arbeidsmarkt en productiviteit, maar kan ook grote gevolgen hebben voor het monetaire beleid, zoals inflatie en de overdracht van monetair beleid, volgens Piero Cipollone, lid van de Raad van Bestuur van de Europese Centrale Bank (ECB).
AI kan zowel neerwaartse als opwaartse druk uitoefenen op de inflatie. Aan de ene kant kan AI leiden tot een afname van arbeidskosten door substitutie van arbeid en hogere productiviteit, evenals lagere energiekosten door efficiënter energiegebruik. Aan de andere kant kan AI echter ook zorgen voor een toename van de energiekosten door de hoge wereldwijde vraag naar energie en discriminerende prijsstelling door real-time analyse van consumentenvraag.
AI kan ook de overdracht van monetair beleid beïnvloeden. Als AI leidt tot meer intermediaties buiten de banksector, kan de overdracht sneller verlopen, omdat niet-banken sterker reageren op maatregelen zoals activa-aankopen die van invloed zijn op langetermijnrentes.
Hoe ver is de AI adoptie al?
In 2024 meldt 40% van de bedrijven wereldwijd dat ze AI-technologie in hun bedrijfsvoering gebruiken. Dit betekent dat ongeveer 133,34 miljoen bedrijven wereldwijd AI gebruiken, gebaseerd op het totaal van 333,34 miljoen bedrijven wereldwijd. Daarnaast is 42% van de bedrijven bezig met het verkennen van AI-mogelijkheden, wat betekent dat in totaal 82% van de bedrijven AI gebruiken of overwegen te gebruiken, volgens een recent onderzoek van McKinsey dit jaar.
De meest voorkomende toepassing van AI is binnen klantenservice, met 56% van de bedrijven die AI hiervoor inzetten. Andere populaire toepassingen zijn onder meer cyberbeveiliging (51%), digitale assistenten (47%), en klantrelatiebeheer (46%).
India staat aan kop wat betreft AI-implementatie, met 59% van de bedrijven die AI-technologie hebben ingezet, gevolgd door de Verenigde Arabische Emiraten met 58% en Singapore met 53%. Opvallend is dat de Verenigde Staten met 33% een van de laagste adoptiepercentages heeft.
De wereldwijde AI-markt wordt geschat om tegen 2030 een waarde van $1,85 biljoen te bereiken, met een samengestelde jaarlijkse groei van 37,3% van 2024 tot 2030. Grote ondernemingen zijn tweemaal zo waarschijnlijk om AI-technologie te adopteren in vergelijking met kleinere bedrijven. In de VS gebruikt meer dan 50% van de bedrijven met meer dan 5.000 werknemers AI, en dit percentage stijgt naar 60% voor bedrijven met meer dan 10.000 werknemers.
AI-technologieën verhogen de efficiëntie van bedrijven (volgens dit onderzoek) aanzienlijk, met een gemiddelde tijdsbesparing van 2,5 uur per werknemer per dag. Bovendien hebben 28% van de bedrijfsleiders AI gebruikt om kosten te besparen. Het aantal banen in de AI-sector zal naar verwachting toenemen, aangezien 66% van de bedrijfsleiders al werknemers heeft ingehuurd om nieuwe AI-technologieën te implementeren of bestaande AI-processen te benutten.
Hoewel de exacte impact van AI op de economie nog onzeker is, blijft het een fascinerend onderwerp dat nauwlettend gevolgd moet worden. De ECB benadrukt de noodzaak om waakzaam te blijven en belooft meer rapportages over AI in de komende maanden.
De massale ontslagen in de technologie-industrie van 2024 onderstrepen de uitdaging voor bedrijven om een balans te vinden tussen groei en efficiëntie. Hoewel AI aanzienlijke voordelen biedt op het gebied van productiviteit, gaat het gepaard met aanzienlijke personeelsreducties in bepaalde sectoren, wat de dynamiek op de arbeidsmarkt drastisch verandert.
Bedrijven zullen de komende jaren zorgvuldig moeten navigeren om deze transitie succesvol te maken zonder hun werknemers en marktaandeel te verliezen. Persoonlijk denk ik dat je hier vanuit investeringsperspectief zeker rekening mee kan houden, kijkend naar bedrijven die direct effect van AI ondervinden in de vorm van verhoogde productiviteit (noem een Meta) en bedrijven zoals Palantir, AMD en Nvidia (om er nog maar een paar te noemen) die broodnodig zijn om de implementatie en rekenkracht voor dit alles te leveren.
Comments