這當然是個好問題，但也是個很難的問題。問題在於，IT生產率悖論有多種解釋，而非是確定性現象，不同的解釋甚至指向相左的結論。

其中一種指出IT有利於生產力改善。

到20世紀90年代後期，有跡象表明，透過引入資訊科技，工作場所的生產力得到了改善，特別是在美國。實際上，IT投資與生產力之間存在著顯著的正相關關係，至少在這些投資用於補充組織變革時是如此。IT裝置行業本身以外的生產力收益的很大一部分來自零售，批發和金融。

所以，AI可能跟IT有相似的地方，一開始生產率提高只是區域性現象，總體來看是負增長是有可能的。

原因是

AI技術的趨勢 - 至少在最初 - 將用於對整體生產力影響甚微。同時執行基於IT和基於AI的流程導致效率低下，需要兩組獨立的活動和人力來調解它們 - 通常被認為是技術對齊問題糟糕的使用者介面使使用者感到困惑，妨礙或減緩對節省時間的設施的訪問，這些使用者介面在內部彼此之間以及在工作流程中使用的術語不一致 - 部分由企業分類法解決極其糟糕的硬體和相關的啟動映像控制標準迫使使用者在作業系統和應用程式發生衝突時陷入無窮無盡的“修復”過程。由各種AI公司推動的技術驅動變革直接受益於更快速的“升級”直接以核心業務流程和學習成本為代價，犧牲一批IT公司去開發AI導致生產力下降引入新技術的盲目假設必須是好的，必須導致更高的可測量生產率。