A inteligência artificial voltou ao centro do debate econômico global. Empresários do setor falam em ganhos históricos de produtividade e até na necessidade de repensar indicadores tradicionais, como o Produto Interno Bruto (PIB).
Ao mesmo tempo, parte da literatura acadêmica defende cautela e aponta que tecnologias transformadoras costumam levar décadas para produzir efeitos amplos nas estatísticas econômicas.
Entre o entusiasmo do setor tecnológico e o ceticismo de parte dos economistas, especialistas sugerem que o cenário mais provável está em algum ponto intermediário.
Uma entrevista recente de Nick Bloom, professor de Economia da Universidade Stanford e pesquisador especializado em produtividade, reforça essa visão mais moderada.
Segundo ele, a produtividade é um fenômeno macroeconômico complexo, influenciado por fatores institucionais, organizacionais e tecnológicos que costumam evoluir lentamente.
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Mesmo tecnologias consideradas revolucionárias demoraram décadas para se refletir de forma consistente nas estatísticas agregadas.
A eletricidade e os computadores são exemplos frequentemente citados: embora tenham gerado ganhos claros em tarefas específicas, o impacto amplo na produtividade da economia levou tempo para aparecer.
Essa leitura também aparece nos estudos de Daron Acemoglu, vencedor do Prêmio Nobel de Economia em 2024.
Em pesquisas recentes, o economista argumenta que, mesmo com avanços contínuos da inteligência artificial, o impacto agregado sobre a produtividade total da economia tende a ser relativamente modesto no horizonte de uma década.
Isso ocorre porque a tecnologia afeta apenas parte das tarefas dentro das organizações, geralmente as mais padronizadas ou repetitivas.
Além disso, ganhos pontuais de eficiência nem sempre se convertem automaticamente em crescimento econômico amplo, especialmente quando existem limitações organizacionais, institucionais ou de qualificação da força de trabalho.
Estudos mais recentes na área de microeconomia indicam que a inteligência artificial já gera aumentos relevantes de produtividade em determinadas funções.
Uma pesquisa conduzida por Erik Brynjolfsson, Danielle Li e Lindsey Raymond, publicada em 2023, mostrou que ferramentas de IA generativa podem aumentar a produtividade individual em cerca de 14% em média, com impactos ainda maiores entre trabalhadores com menos experiência, que apresentaram ganhos próximos de 34%.
Os resultados indicam que a tecnologia pode reduzir custos de coordenação, acelerar tarefas e melhorar a qualidade do trabalho produzido.
Resultados semelhantes foram observados em estudos conduzidos por Kevin Cui e coautores, que analisaram o uso de IA generativa por desenvolvedores de software.
Nesses casos, o ganho médio de produtividade foi estimado em cerca de 26%, com efeitos mais fortes entre profissionais menos experientes.
Os pesquisadores observam, porém, que a tecnologia tende a funcionar mais como complemento ao trabalho humano do que como substituta completa, especialmente em tarefas analíticas, criativas ou que exigem julgamento.
A literatura também aponta que os efeitos da inteligência artificial variam bastante entre empresas, equipes e trabalhadores.
Em vez de um choque homogêneo de produtividade, o que se observa é um impacto altamente dependente de fatores como organização do trabalho, incentivos internos e capacidade de adaptação das empresas.
Outro ponto destacado pelos pesquisadores é a diferença entre produtividade média e produtividade marginal. A automação de determinadas tarefas pode aumentar o volume de produção por trabalhador e, ao mesmo tempo, reduzir a demanda por trabalho em algumas funções.
Esse fenômeno já foi observado em ondas anteriores de automação e ajuda a explicar por que avanços tecnológicos frequentemente vieram acompanhados de aumento da desigualdade e redução da participação do trabalho na renda.
Enquanto parte da academia defende uma visão mais cautelosa, líderes do setor tecnológico apresentam projeções muito mais aceleradas para os impactos da inteligência artificial.
O CEO da OpenAI, Sam Altman, argumenta que a IA pode gerar uma economia fortemente deflacionária, em que bens e serviços se tornam muito mais baratos e o PIB deixa de ser um indicador adequado de bem-estar.
Já Dario Amodei, CEO da Anthropic, descreve a chegada de um “tsunami de IA”, capaz de concentrar décadas de mudanças tecnológicas em poucos anos.
O empresário Elon Musk, por sua vez, projeta um cenário em que robôs humanoides ampliariam drasticamente a produtividade, tornando o trabalho físico opcional em diversas atividades.
Essas narrativas ajudam a mobilizar investimentos, talentos e atenção política, mas especialistas alertam para os riscos de extrapolar essas projeções para toda a economia.
Pesquisas recentes com executivos indicam que muitas empresas já experimentam o uso de inteligência artificial em suas operações, mas poucas relatam até agora impactos claros na produtividade agregada.
Para economistas como Bloom, esse cenário sugere que a economia ainda está em uma fase inicial de adoção da tecnologia, mais próxima da experimentação do que de uma transformação estrutural completa.
Isso não reduz o potencial da inteligência artificial, mas indica que sua difusão e seus efeitos econômicos provavelmente ocorrerão de forma gradual.
Para parte dos pesquisadores, a inteligência artificial pode ser considerada uma tecnologia de propósito geral, com capacidade de transformar processos produtivos, mercados e até instituições.
O impacto final, porém, dependerá da forma como a tecnologia será utilizada. Caso o foco esteja apenas na substituição de trabalho humano e na redução de custos, os ganhos podem aparecer mais rapidamente, mas com efeitos colaterais sociais relevantes.
Por outro lado, se a tecnologia for usada para ampliar capacidades humanas, criar novas tarefas e reduzir barreiras de entrada, os efeitos econômicos tendem a ser mais amplos e sustentáveis, ainda que ocorram de forma mais gradual.
A história econômica sugere que grandes transformações tecnológicas raramente acontecem na velocidade ou com a distribuição de benefícios inicialmente imaginadas. A inteligência artificial, indicam os pesquisadores, provavelmente seguirá esse mesmo padrão.
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