IA pode adicionar quase R$ 1 tri ao PIB do Brasil até 2030, diz estudo

A adoção de inteligência artificial (IA) pode acrescentar até R$ 986,7 bilhões ao Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro entre 2027 e 2030, segundo estudo realizado pelo Reglab a pedido da OpenAI, empresa responsável pelo ChatGPT.

O levantamento calcula o impacto potencial da tecnologia em 12 grandes setores da economia brasileira. O valor estimado, trazido a valores presentes e descontado pela taxa Selic de 13% ao ano, corresponde a aproximadamente 7,6% do PIB projetado para 2026, de R$ 12,9 trilhões.

De acordo com o estudo, a IA poderia gerar impacto acumulado equivalente a 2,77% do PIB ao longo dos quatro anos, com expansão média de 0,69 ponto percentual por ano na economia associada à tecnologia.

Os autores, porém, destacam que os ganhos não devem ocorrer de uma só vez. A materialização do potencial dependerá da velocidade com que empresas, trabalhadores e governos adotarem as novas ferramentas.

Indústria deve concentrar maior impacto

Entre os setores analisados, as indústrias de transformação aparecem com o maior potencial de ganho. O estudo estima um impacto de R$ 264,2 bilhões entre 2027 e 2030 para atividades que transformam matérias-primas e insumos em novos produtos.

Na sequência, estão outras atividades de serviços, com R$ 165,4 bilhões, e o comércio, com R$ 131,2 bilhões.

O levantamento divide os efeitos da IA em dois canais principais: o aumento da produtividade dos trabalhadores e a maior eficiência de máquinas, equipamentos e estruturas produtivas. No cenário analisado, 65% do impacto total viria do aumento da produtividade do trabalho, enquanto os 35% restantes seriam resultado da maior eficiência do capital.

A proporção, entretanto, varia bastante de acordo com a atividade econômica. Na agropecuária, por exemplo, 92% do impacto seria capturado por meio do capital. O setor poderia acumular R$ 48,2 bilhões em ganhos, principalmente pela incorporação de IA a máquinas, equipamentos e infraestrutura produtiva.

Já em setores com maior concentração de atividades cognitivas, o efeito sobre a produtividade dos trabalhadores seria predominante.

Nas atividades financeiras, 87% do impacto estimado estaria relacionado ao trabalho, maior percentual entre os 12 setores analisados. Bancos, seguradoras e gestoras de investimentos poderiam utilizar IA em tarefas, como revisão de documentos, avaliação de riscos, classificação de sinistros e atendimento a clientes.

No setor de informação e comunicação, que inclui desenvolvedores de software, data centers e empresas de telecomunicações, o impacto estimado chega a R$ 49,3 bilhões. Nesse caso, 97% do efeito estaria relacionado ao fator trabalho.

IA não significa necessariamente substituição de trabalhadores

• O estudo também faz distinção entre a exposição de determinadas tarefas à IA e a substituição completa de profissionais;
• Segundo os autores, uma ocupação pode ter diversas atividades expostas à tecnologia sem que isso signifique que a função inteira será automatizada;
• No cenário central considerado pela pesquisa, de cada 100 tarefas cognitivamente expostas à IA, 23 poderiam passar pelo teste de custo-benefício para automação plena. As outras 77 seriam consideradas atividades em que a tecnologia atuaria como complemento à produtividade humana;
• “Na prática, as ocupações raramente desaparecem por completo: o que a IA reorganiza é o conjunto de tarefas dentro de cada função”, afirma o estudo.

Um dos exemplos apresentados é o de um assistente administrativo. Atividades repetitivas e codificáveis, como classificação de documentos, conciliação de agendas e lançamento de dados, poderiam ser mais suscetíveis à automação.

Em contrapartida, um engenheiro de software poderia usar IA para acelerar tarefas, como correção de códigos e produção de documentação, enquanto atividades relacionadas a julgamento, coordenação e definição de projetos continuariam dependendo do profissional.

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Brasil pode levar mais tempo para capturar os ganhos

Apesar do potencial estimado, a pesquisa considera que a adoção da IA no Brasil tende a ocorrer de maneira mais lenta do que em economias avançadas. Entre os fatores apontados estão a heterogeneidade entre empresas, o custo elevado do crédito, as lacunas de qualificação profissional e limitações de infraestrutura.

Pelas projeções do estudo, até 2030 terão sido realizados 66,6% dos ganhos potenciais relacionados ao aumento da produtividade dos trabalhadores e 62,4% dos ganhos associados a máquinas, equipamentos e estruturas mais produtivas.

Os R$ 986,7 bilhões, entretanto, não representam previsão de crescimento garantido. O valor corresponde a um potencial estimado, cuja concretização dependerá da velocidade de adoção da tecnologia e das condições institucionais, regulatórias e educacionais do país.

O que pode acelerar a adoção da IA

O estudo aponta uma série de medidas que poderiam ajudar o Brasil a transformar o potencial estimado em ganhos efetivos para a economia.

Entre elas, estão a requalificação profissional de trabalhadores em atividades com maior potencial de substituição, a expansão da infraestrutura digital no campo e a criação de incentivos para que empresas com menor produtividade adotem IA.

Os autores também defendem a implementação de um marco regulatório previsível, políticas de governança e dados abertos e a utilização da tecnologia nos serviços públicos.

“Assim, a materialização desses ganhos dependerá não apenas do avanço tecnológico em si, mas também da capacidade de criar condições institucionais, regulatórias e educacionais que favoreçam sua difusão ampla e produtiva”, conclui o estudo.

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