在过去的十五年中，美国的生产率增长总体缓慢，经济学上对此感到困惑。 我没有一个完整的答案，但是我想我知道一个。 由于我在其他任何地方都看不到它，因此我尝试进行表达。
简而言之，定义
在经济学中，“生产率”是指人们每单位时间生产多少产出。 美联储的生产率图表是根据个人每小时的产量计算的，不包括农业。
如果您关注一下图表，您会看到更详细的分析将显示：生产率在1970年代末期下降，并且除了1996-2004年期间，生产率总体上一直低于之前的水平。
Wikipedia上有关所谓的生产率悖论（即1970年代和1980年代信息技术繁荣期间生产率增长下降的事实）的条目，如果您愿意的话，还提供了一些其他信息。
IT革命
直到1990年代中期，计算机的功能才在整体生产率数据中得到体现。 大约在那时，个人计算机在工作场所以及家庭中随处可见。 也不容小is的是1991年推出了World Wide Web，1993年推出了Web浏览器，以及随之而来的网络增加。
不难想到PC和Internet可以使每个人的工作效率更高。
数字文字处理比手工或打字机撰写文档要有效得多。 与手工，计算器或加法器相比，电子表格是执行多种数学运算的一种有效得多的方法。
电子邮件和即时消息传递是比传统邮件，书面备忘录或电话更有效的通信方式。 通过电子邮件或办公室中的共享网络驱动器分发文档，电子表格和演示文稿比分发纸质副本要有效得多。 数字项目管理比跟踪无数纸来管理大型复杂计划要有效得多。
除了Microsoft Office套件之外，计算机和网络还使其他许多事情变得更快，更高效。 一个简单的例子是公司内的工作请求排队。 专用软件使一个部门可以快速简便地请求另一个部门为他们做某事。 然后，这些系统允许部门中负责此工作的人员分配和跟踪进度。
2004年发生了什么事？
从1990年代末到摩尔定律的进步，可以找到发现生产率增长的论文。 一旦快速的计算机处理器变得价格便宜到足以使PC随处可见，事情就开始了。
到2004年，几乎所有打算为其员工部署计算机的人都这样做了。 到那时，几乎每个工作场所都拥有电子邮件和Office，因此，主要的生产力飞跃已经过去。 在Windows 10上使用Office 2016而不是Windows XP上的Office 2003所带来的生产力提高远小于从纸上升级到Windows 98上的Office 97。
从那时起，摩尔定律一直在变化，但是收益并没有全部用于提高生产率的功能。 合成窗口管理器是我们增加的计算能力的不错的结果，但是如果它们存在的话，从它们那里获得的任何生产力提高都是微不足道的。
同样不可否认的是，到2004年，Google和Wikipedia也几乎无处不在。 谷歌作为动词是美国方言协会的“ 2002年最有用的词”。 直到2007年，Wikipedia才跻身使用网站的前十名，但在此之前的几年，它在知识工作者圈中广为人知。
简而言之，到2004年底，由于几乎立即获得世界知识而获得的许多生产率收益也已经纳入了数字。
从那时起，技术在做什么？
科技行业的产品推动了1996–2004年的高生产率增长。 从那时起，行业中为工人发展了两件大事。
碰巧的是，2004年是Gmail推出的一年。 这是第一个主流网络应用程序。
Web应用程序是完全在Web浏览器中使用的软件程序。 它们具有一些优势，例如始终保持最新状态和跨平台。 Web应用程序开发人员可以随时改进软件，而不必担心用户是否更新自己的系统。 另外，只要给定的浏览器支持该Web应用程序使用的技术，无论运行该浏览器的设备是谁制造的都无所谓。
由于这些原因，企业喜欢Web应用程序。 他们可以使每个人都使用相同版本的软件，而不必将其安装在公司的每台PC上，并且他们在购买哪种计算设备方面具有更大的灵活性。 但是，对我来说，尚不清楚Web应用程序会提高生产力。
Web应用程序通常会替换计算机上安装的软件，通常称为“本机应用程序”。 Web应用程序通常不会执行本机应用程序可以做的任何事情（如果有的话）。
G Suite是Google在Google文档，表格和幻灯片方面的竞争对手，是顶级Web应用程序的一个示例。 多个人实时编辑同一文档的功能在启动时是一项致命功能。 但是，到目前为止，本机Microsoft Office甚至Apple iWork应用程序都提供了相同的实时协作功能。 它们不是只有Web应用程序才能做的事情。
Web应用程序，无论是由公司托管还是外包给其他公司（另请参见：软件即服务），在某种程度上可以提高后勤IT工作者的生产力。 但是，这些工人种类不足以实现与PC革命相同水平的生产率提高。
自2004年以来，计算领域的另一项重大运动是移动电话-智能手机和平板电脑。
主导的移动操作系统Android和iOS使人们能够在自己的触摸屏计算机上完成比WIMP界面更多的事情。 对我来说，还不清楚他们使很多人的工作效率提高了。
像Web应用程序一样，到目前为止，移动计算一直在努力与PC样式的计算达到同等的生产力。 由于移动操作系统的局限性，较小的屏幕尺寸以及必须使触摸目标的大小大于界面元素的大小才能获得更精确的鼠标指针，因此移动设备的生产力通常不及其较老和较大的同类产品。
有些人能够在移动设备上完成很多工作。 专注于苹果的作家Federico Vittici喜欢iOS自动化应用程序Workflow，并且他用它做了一些令人惊奇的事情来在iPad上完成工作。 但是，从寻找能够完成他想做的应用程序和Web服务到通过Workflow的类似于编程的结构将它们缝合在一起的过程，花了大量的精力来拼凑工作流。
总而言之，Viticci在iOS上的生产力大约与Mac上的一样。 不过，在iPad和iPhone上，他的生产率上限较低。 操作系统的应用程序模型的安全性限制（即使很短时间内也不会很快改变）阻止了iOS拥有与macOS或Windows一样多的能力。
移动设备的确允许人们在许多不同的地方执行计算任务，但是数十年来，我们拥有移动计算设备。 他们被称为笔记本电脑。
我怀疑，由于笔记本电脑的使用，将计算机从办公桌上取消链接所带来的许多生产力提高已被归入生产力数字中。
与笨重的笔记本电脑相比，携带电话或平板电脑更好，更轻松。 但是，如果要让游戏设备远离隔间而成为改变游戏规则的人，那么很久以前，一名工人很可能开始手提笔记本电脑来完成这项工作。 而且，工人充其量通常只能在电话或平板电脑上与在具有网络连接的笔记本电脑上获得相同的生产率。
可以肯定的是，移动设备可以做一些事情，而笔记本电脑要么做得不好，要么做不到。 立即想到文档扫描。 使用智能手机摄像头对纸质发票进行数字化处理要比使用任何便携式计算机方法容易得多。 但是，这不是许多人必须要做的任务，因此它可能不会使经济的整体生产率数字下降。
无人驾驶汽车
史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）著名地将计算机比喻为自行车。 与其他动物相比，人的运动能力不佳，但是骑自行车的人在运动效率方面不受任何天然物种的欢迎。 乔布斯认为计算机将像自行车使身体更有效一样，使大脑更有效。
他是对的。 1996-2004年的高生产率证明了这一点。 随着越来越多的人停止奔跑并跳上自行车，我们变得更加高效。
自从生产力狂潮结束以来，科技行业所做的就是重塑自行车车轮。 对于企业而言，Google Docs可能更容易管理，但是在其中编写文档并不比在Microsoft Word中容易。 可以减少使用移动计算接收和响应电子邮件之间的时间，但是编写该响应并没有更快。
从业务角度来看，目前科技公司所做的许多事情都不允许我们每小时增加工作量。 它只是使我们能够工作更多小时，而这并不能改善每小时产出的统计数据。
对于大多数人而言，计算机不会自动执行很多操作。 软件程序和系统可以执行的大部分操作自动归结为检查已知区域中的状态更改（一天中的时间更改，电子邮件计数，文件夹中的文件数量，天气状况，社交媒体发布等），以及更新自己，并可能警告用户。 而且，不应忘记它，通知会破坏注意力并阻碍生产力。
可能会有自动做出决策的系统（电子邮件过滤器可能是其中最常用的一种），但设置起来可能很复杂，可能需要大量的前期学习。 我无法想象还没有像Viticci那样花时间学习使用Workflow的人还不是技术能力强的用户，更不用说掌握像脚本语言这样的视觉化程度较低的东西了。 最终，我们仍在使用这些系统提前做出所有决定。
我们现在拥有的计算机辅助人类思维的范式还剩下一些技巧。 增强现实可能是当前最大的机会领域。
即使这样，我们仍会以尽可能快的速度踩踏自行车，这是我们的思想，并且没有更多的装备可以添加，例如AR。 最重要的是，人的大脑不是为多任务而设计的。 我们一次不能骑多辆自行车。
科技领域下一个真正的提高生产率的突破将是自动驾驶汽车。 人脑仍然会选择目的地，但是汽车将为我们完成其余的工作。 如今，通俗易懂的术语似乎是自动化或AI或机器学习或您拥有什么。
已经有一些针对大众市场AI的基本尝试。 语音助手是众所周知的，但出于某种原因，它们仍然是喜剧节目中的重点。 另外，正如一些科技记者所指出的那样，亚马逊的Alexa更像是一个口语的命令行界面，而不是和真实的人说话。
您可以告诉Cortana或Siri播放您喜欢的专辑或关闭200美元的灯泡，但是您不能要求他们为您答复电子邮件。 您可以向他们指示消息，但是您仍然是组成消息的人。 AP可能有自动程序编写运动回顾，但距离该程序能够听到您说“向爱丽丝提供我今天早上在报告中提供的信息”并自动将其转换为消息的功能还有很长的路要走您将需要手动编写。
可能最广泛使用的AI形式是针对移动设备的自动更正。 键盘使用AI可以根据您最近点击的字母来猜测您要尝试键入的字母，例如，它们可以使您在键入Q后立即输入U变得更容易。自动更正然后使用AI来尝试解决以下错误：您输入错误的内容或猜测错误。
这些技术使您比以前更有效率。 但是，当人们永远被PC上的错字困扰时，为什么他们会出现在移动设备上呢？
这是因为软件键盘的精度不如硬件键盘，并且触摸屏界面在满足基本文本编辑需求（如移动插入点和选择文本）方面要比使用硬件键盘和鼠标慢。 在这里部署AI仅能使移动设备赶上PC上的生产力，而不能提高生产力。
自动化和人工智能对在服务器上运行的制造和企业应用程序产生了巨大影响，但它们并没有像电子邮件和Microsoft Office那样触动几乎所有员工。 机器学习取得了长足进步，但需要大量的数据和计算能力以及专门的编程技能，而这正是大多数人无法掌握的。
为每个人创建通用自动化或AI是一个难以解决的难题，因为这几乎等于实际上创建了人工大脑。 再进一步一步，制造出没有人类真实大脑不良倾向的人造大脑，将变得更加艰难。
一旦我们放下了跑鞋并开始骑自行车，我们的生产力便出现了惊人的增长。 然而，在高峰消退14年之后，我们所有人仍在骑自行车。
制造这些自行车的技术部门正在努力替换它们，但这是迄今为止所面临的最艰巨的挑战。 直到大约几十年之后，我们才能寄希望于技术驱动的生产率再提高，直到思想的自动驾驶汽车准备就绪。
