Inteligência Artificial: Transformações no Trabalho e Impactos Moderados no PIB Brasileiro

Impactos da Inteligência Artificial na Economia Brasileira

O desafio central das análises prospectivas é navegar pelo desconhecido, sem desconsiderar que existe uma porção da realidade que permanece além de nossa compreensão. Ao focarmos nas perspectivas dos efeitos econômicos da inteligência artificial (IA) para os próximos cinco anos no Brasil, percebemos um descompasso marcante nas previsões: enquanto mudanças significativas são esperadas nas ocupações e setores, os reflexos no Produto Interno Bruto (PIB) nacional devem ser modestos.

Para elucidar essa dinâmica, imagine que, se 30% dos empregos sofressem transformações em 30% de suas tarefas por meio de IAs que dobram a produtividade, o PIB poderia crescer até 9%. Contudo, dois fatores complicam essa análise simplista. Primeiro, a propagação da tecnologia não ocorre de maneira homogênea; ela segue um padrão em forma de S, que inicia lentamente, acelera em determinado ponto e, finalmente, se estabiliza. Além disso, expandir a produção sem uma demanda correspondente é inviável, o que impõe um limite natural ao ritmo de crescimento econômico.

Se, ao final de 2030, a metade das aplicações de IA estiverem em funcionamento e 60% dos ganhos resultarem em crescimento econômico, o resultado seria uma elevação de 2,7% no PIB, ou seja, 9% multiplicado por 50% e 60%. Em comparação, a fase de aceleração proporcionada pela eletricidade gerou um crescimento de 1,5 ponto percentual (p.p.) ao ano em economias desenvolvidas durante quase três décadas. Já a era dos computadores, considerada menos disruptiva, adicionou 0,7 p.p. ao PIB entre 1995 e 2005.

Essas taxas superiores indicam que, embora as transformações que já estamos vivenciando sejam reais, os efeitos diretos sobre o crescimento econômico total tendem a demorar a se consolidar, geralmente se manifestando depois de 2030.

Esteiras de Transformação e Busca por Eficiência

Uma maneira ilustrativa de compreender as alterações econômicas trazidas pela IA é compará-las a um par de esteiras que se movem em velocidades diferentes. A primeira esteira avança rapidamente, levando consigo trabalhadores que sentem a pressão da automação e consumidores que se beneficiam de serviços inovadores. A segunda, por sua vez, avança mais lentamente, refletindo essas mudanças nos indicadores macroeconômicos, como o crescimento do PIB e a produtividade nacional.

A energia que alimenta ambas as esteiras é a incessante busca por eficiência. As empresas buscam reduzir custos, os consumidores querem serviços de qualidade superior e a economia, em geral, aspira a um aumento na produtividade. A potência dessa transformação é determinada pela qualidade dos modelos de inteligência artificial disponíveis no mercado.

À medida que essa potência aumenta, a primeira esteira acelera a segunda. Divergências nas perspectivas sobre essa potência resultam em projeções econômicas bastante variadas. Por exemplo, enquanto o economista Daron Acemoglu prevê um aumento de menos de 1,5% no PIB global devido à IA nos próximos dez anos, o Goldman Sachs projeta um incremento de 7% para o mesmo período. Essa discrepância se deve à visão de Acemoglu, que acredita que os avanços da IA se concentrarão em tarefas específicas e não em soluções amplas e adaptáveis, como preveem os economistas de Wall Street.

Desafios e Oportunidades no Brasil

Para acelerar esses processos, são necessárias reformas estruturais. As empresas devem reestruturar seus processos, investir em novos equipamentos e capacitar seus colaboradores. Por outro lado, os governos precisam ampliar a infraestrutura energética, desenvolver planos de incentivo e atualizar os currículos escolares. Além disso, consórcios entre o setor público e privado precisam investir em servidores para garantir a capacidade computacional necessária ao crescimento.

Setores com infraestrutura moderna e mão de obra qualificada, como o financeiro, podem avançar com mais facilidade na adoção de IA. Em contrapartida, setores que dependem de rotinas fixas e recursos escassos enfrentam desafios maiores. Essa situação se reflete nas disparidades entre países, onde instituições frágeis e baixa produtividade podem dificultar a transição tecnológica.

O Brasil, por sua vez, enfrenta diversos obstáculos. Além da desindustrialização e a dependência de commodities, a adoção da IA é limitada por um grande número de trabalhadores informais que não possuem acesso a computadores adequados e recursos para contratar serviços de inteligência artificial. Além disso, a fragmentação dos sistemas das pequenas empresas e a baixa formação em áreas exatas da população contribuem para essa situação.

A baixa taxa de poupança interna no Brasil compromete a capacidade de sustentar investimentos significativos nos próximos anos, enquanto a resolução dessas questões formativas e de acesso requer tempo e estratégicas de longo prazo. Apesar das desvantagens enfrentadas, o país também possui oportunidades. Parte dos ganhos em produtividade deve resultar em jornadas de trabalho mais curtas nas economias avançadas, embora essa realidade possa não se aplicar da mesma forma aos países em desenvolvimento.