A inteligência artificial pode deixar de ser apenas uma ferramenta de produtividade para se transformar em um importante motor de crescimento da economia brasileira nos próximos anos. Um estudo do Centro de Estratégia e Regulação (Reglab) estima que a adoção da tecnologia poderá adicionar R$ 986,7 bilhões ao Produto Interno Bruto (PIB) do Brasil entre 2027 e 2030.
O valor representa um impacto acumulado estimado de 2,77% sobre o PIB durante o período, equivalente a uma contribuição média de aproximadamente 0,69 ponto percentual por ano.
O estudo, comissionado pela OpenAI, considera tanto os ganhos obtidos por trabalhadores utilizando ferramentas de inteligência artificial quanto o aumento da eficiência de máquinas, equipamentos e outros ativos produtivos.
A projeção, entretanto, não significa que quase R$ 1 trilhão será automaticamente acrescentado à economia. Trata-se de um potencial condicionado à velocidade de adoção da tecnologia, à infraestrutura disponível, à capacitação profissional e à capacidade das empresas brasileiras de investir em IA.
Maior impacto deve vir da produtividade dos trabalhadores
A principal contribuição da inteligência artificial para o crescimento econômico deverá ocorrer por meio do trabalho.
Segundo o cenário central apresentado pelo Reglab, 65% do impacto projetado viria do aumento da produtividade da força de trabalho.
Na prática, isso envolve profissionais utilizando sistemas de IA para acelerar tarefas como análise de documentos, produção de conteúdo, desenvolvimento de software, organização de informações, atendimento e tomada de decisões.
Os 35% restantes estariam relacionados à produtividade do capital.
Nesse grupo entram máquinas, equipamentos, sistemas industriais, infraestrutura e outros ativos que podem incorporar inteligência artificial para operar de maneira mais eficiente.
A divisão é importante porque mostra que o impacto da IA não estará limitado aos profissionais que trabalham diariamente diante de um computador.
Indústria pode ganhar R$ 264 bilhões
A distribuição dos benefícios também deve variar significativamente entre os diferentes setores da economia.
A indústria de transformação aparece como a principal beneficiada nas projeções, com potencial de aproximadamente R$ 264,2 bilhões em ganhos.
Em seguida aparecem outras atividades de serviços, com cerca de R$ 165,4 bilhões, e o comércio, com aproximadamente R$ 131,2 bilhões.
Isso significa que uma parcela relevante do impacto econômico da IA poderá acontecer fora das empresas tradicionalmente associadas ao setor de tecnologia.
Fábricas poderão utilizar sistemas inteligentes para otimizar processos produtivos, prever falhas, melhorar controle de qualidade e reduzir desperdícios.
No comércio, algoritmos podem melhorar previsão de demanda, logística, atendimento e gerenciamento de estoques.
Já no setor de serviços, a automação de tarefas cognitivas tende a assumir um papel ainda maior.
No mercado financeiro, impacto deve vir principalmente das pessoas
A forma como a inteligência artificial gera produtividade muda conforme o setor.
Nas atividades financeiras, por exemplo, o estudo estima que aproximadamente 87% do impacto positivo deverá ocorrer por meio do trabalho.
Analistas e outros profissionais podem utilizar modelos de IA para acelerar avaliações de risco, análise de documentos, processamento de informações e diferentes tarefas administrativas.
Esse cenário reforça uma tendência observada desde a popularização da IA generativa: em muitas profissões, a tecnologia tende inicialmente a automatizar tarefas, e não necessariamente substituir integralmente uma ocupação.
Um mesmo profissional pode continuar exercendo sua função, mas realizar determinadas atividades em uma fração do tempo anteriormente necessário.
Agronegócio apresenta cenário diferente
No agronegócio, a lógica praticamente se inverte.
O Reglab calcula um ganho potencial de aproximadamente R$ 48,2 bilhões para o setor.
Desse total, cerca de 92% estaria associado ao aumento da produtividade do capital, e não diretamente do trabalho humano.
Isso pode acontecer por meio da incorporação de inteligência artificial em colheitadeiras, drones, sensores, equipamentos de pulverização e sistemas de agricultura de precisão.
Algoritmos também podem ajudar produtores a analisar imagens, condições climáticas, qualidade do solo e diferentes variáveis utilizadas na tomada de decisões.
Nesse caso, a inteligência artificial não aparece apenas dentro de um chatbot ou aplicativo.
Ela passa a funcionar como uma camada de inteligência incorporada ao próprio processo produtivo.
Brasil ainda adota IA mais lentamente
O potencial econômico não significa que o Brasil esteja avançando na mesma velocidade dos países tecnologicamente mais desenvolvidos.
O estudo considera que a adoção brasileira ocorrerá de maneira gradual.
Até 2030, o modelo estima que aproximadamente 66% do potencial relacionado ao trabalho e 62% daquele associado ao capital terão sido aproveitados.
Entre os fatores que podem reduzir a velocidade de adoção estão custo elevado do crédito, diferenças de produtividade e capacidade de investimento entre empresas, infraestrutura insuficiente e lacunas na qualificação profissional.
Esses obstáculos ajudam a explicar por que duas empresas do mesmo setor podem obter resultados completamente diferentes utilizando a mesma tecnologia.
Grandes organizações possuem recursos para contratar especialistas, adquirir infraestrutura computacional e integrar sistemas de IA aos processos existentes.
Pequenas empresas podem enfrentar dificuldades muito maiores para realizar os mesmos investimentos.
Conectividade será fundamental
A infraestrutura digital também aparece como uma condição para transformar o potencial econômico em crescimento real.
No campo, por exemplo, equipamentos inteligentes e sistemas de agricultura de precisão dependem de conectividade para transmitir e processar informações.
Em regiões sem acesso adequado à internet, parte dessas aplicações simplesmente não consegue funcionar em todo seu potencial.
O mesmo vale para empresas localizadas fora dos grandes centros.
Cloud computing, processamento de dados, inteligência artificial e automação dependem de redes confiáveis.
Isso transforma investimentos em telecomunicações, data centers e infraestrutura digital em componentes da própria estratégia de adoção de IA do país.
Estudo utiliza metodologia inspirada em Daron Acemoglu
Para chegar às projeções, o Reglab utilizou como referência uma metodologia desenvolvida pelo economista Daron Acemoglu, vencedor do Prêmio Nobel de Economia.
A abordagem procura identificar tarefas realizadas dentro das diferentes profissões e avaliar quais delas podem ganhar produtividade com inteligência artificial.
Existe, porém, uma dificuldade importante ao aplicar esse modelo ao Brasil.
Os Estados Unidos possuem bases que descrevem detalhadamente as tarefas associadas a diferentes ocupações.
O Brasil não possui uma base equivalente com o mesmo nível de detalhamento.
Por isso, o Reglab cruzou informações americanas com as ocupações registradas pela Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua), do IBGE.
Essa adaptação permite realizar a estimativa, mas também cria limitações metodológicas.
Uma mesma profissão pode envolver atividades diferentes no Brasil e nos Estados Unidos.
Projeções sobre IA variam bastante
O valor de R$ 986,7 bilhões precisa ser interpretado dentro de outro contexto: não existe consenso sobre o tamanho exato do impacto econômico da inteligência artificial.
Estudos realizados por diferentes instituições apresentam resultados distintos porque utilizam períodos, metodologias e hipóteses diferentes.
O Fundo Monetário Internacional, por exemplo, já estimou impactos de longo prazo da inteligência artificial sobre a produção brasileira.
Outras consultorias também publicaram cenários que variam significativamente conforme a velocidade de adoção e a capacidade da tecnologia de aumentar produtividade.
Isso não significa que uma projeção esteja necessariamente correta e outra errada.
Modelar economicamente uma tecnologia que ainda está evoluindo rapidamente envolve grande incerteza.
Novas profissões, produtos e modelos de negócios podem surgir durante o período e são difíceis de antecipar.
Estudo não calcula quantos empregos poderão desaparecer
Um ponto particularmente importante é o mercado de trabalho.
O estudo não estima quantos empregos podem ser eliminados pela inteligência artificial.
A análise está concentrada nas tarefas que podem ganhar produtividade, e não na quantidade de profissões que poderão desaparecer ou ser criadas.
Essa diferença é fundamental.
Um sistema de IA pode reduzir de duas horas para 20 minutos o tempo necessário para executar determinada tarefa sem necessariamente eliminar o profissional responsável por ela.
Por outro lado, se diversas atividades de uma mesma ocupação forem automatizadas simultaneamente, empresas podem reorganizar equipes e funções.
O impacto líquido sobre empregos dependerá, portanto, de fatores que vão além do ganho de produtividade.
Quase R$ 1 trilhão depende de preparação
O número de R$ 986,7 bilhões chama atenção pela dimensão, mas talvez a principal conclusão do estudo esteja nas condições necessárias para que esse potencial seja alcançado.
A inteligência artificial não aumenta o PIB simplesmente porque modelos mais poderosos passam a existir.
Empresas precisam conseguir incorporá-los.
Trabalhadores precisam saber utilizá-los.
A infraestrutura precisa suportá-los.
Pequenos negócios precisam ter acesso às ferramentas.
E organizações precisam identificar onde a tecnologia realmente aumenta produtividade em vez de simplesmente adicionar mais uma plataforma aos seus processos.
Essa diferença será determinante para o Brasil.
IA pode se tornar questão de competitividade nacional
Se as projeções se aproximarem da realidade, a discussão sobre inteligência artificial deixará definitivamente de ser apenas tecnológica.
Ela passará a fazer parte das políticas de produtividade, educação, infraestrutura, indústria e desenvolvimento econômico.
Países capazes de incorporar IA rapidamente aos processos produtivos podem aumentar sua eficiência enquanto economias com adoção mais lenta correm o risco de perder competitividade.
O mesmo raciocínio vale dentro do próprio Brasil.
Empresas capazes de transformar inteligência artificial em produtividade real poderão ganhar vantagem sobre concorrentes que utilizarem a tecnologia apenas de maneira superficial.
Os R$ 986,7 bilhões projetados pelo Reglab, portanto, representam uma oportunidade, e não uma garantia.
Transformar esse potencial em crescimento dependerá menos da existência da inteligência artificial e mais da capacidade brasileira de colocá-la efetivamente para trabalhar.
