A IA vai transformar a economia. Mas talvez não da forma que imaginamos.

Nos últimos dias li o excelente artigo de Charles I. Jones, “AI and Our Economic Future”, publicado no Journal of Economic Perspectives. É uma leitura obrigatória para quem acompanha o impacto económico da inteligência artificial. O artigo também está disponível como working paper no NBER: A.I. and Our Economic Future (NBER).

A tese de Jones é elegante.

Por um lado, a IA poderá tornar-se a tecnologia mais transformadora da história, iniciando um ciclo em que melhores modelos criam melhores modelos, acelerando a inovação científica, a produtividade e, eventualmente, o crescimento económico.

Por outro, o autor introduz um conceito particularmente interessante: os “weak links” (elos fracos). A economia funciona como uma corrente. Não basta automatizar uma parte das tarefas. Enquanto existirem atividades críticas que continuem dependentes de pessoas, de instituições ou de processos lentos, esses elos limitam todo o sistema. É uma explicação convincente para o facto de termos hoje computadores milhões de vezes mais poderosos do que há cinquenta anos, sem sermos milhões de vezes mais produtivos.

É um argumento sólido.

Mas será suficiente?

Na minha opinião, há alguns pressupostos que merecem ser discutidos.

O primeiro é que mais inteligência conduz automaticamente a mais crescimento económico.

Na realidade, a economia raramente é limitada apenas pela capacidade de pensar.

Basta olhar para alguns exemplos recentes. A construção de uma nova fábrica de semicondutores da TSMC ou da Intel demora anos, mesmo existindo o conhecimento técnico necessário, porque exige financiamento de dezenas de milhares de milhões de euros. A expansão da energia nuclear ou da energia eólica é frequentemente atrasada por regulamentação, licenciamento ambiental e processos judiciais. A transição energética depende de matérias-primas como lítio, cobre e terras raras, cuja extração continua limitada por capacidade mineira e cadeias de abastecimento. As decisões políticas podem acelerar ou travar setores inteiros, como aconteceu com os incentivos europeus aos veículos elétricos ou com as restrições impostas aos chips avançados exportados para a China. Os conflitos geopolíticos, como a guerra na Ucrânia ou as tensões entre os Estados Unidos e a China, alteraram cadeias globais de produção, preços da energia e acesso a tecnologias críticas. Existe ainda a resistência à mudança dentro das organizações: muitos hospitais continuam a utilizar processos em papel, e muitas administrações públicas operam com sistemas informáticos de há décadas, apesar de existirem soluções tecnológicas muito superiores. Finalmente, as próprias instituições e os incentivos económicos moldam a velocidade da inovação. Uma empresa pode ter acesso à melhor IA disponível, mas se os gestores forem avaliados apenas pelos resultados trimestrais, ou se a legislação criar barreiras à adoção de novas tecnologias, a inovação ficará inevitavelmente mais lenta.

Uma IA extraordinariamente inteligente não elimina automaticamente esses constrangimentos.

Outro ponto prende-se com a própria ideia dos “weak links”.

Jones imagina a economia como uma corrente.

Mas talvez a economia moderna se pareça mais com uma rede.

Quando surge um gargalo, empresas reorganizam cadeias de abastecimento, substituem fornecedores, alteram produtos, automatizam processos ou criam novos mercados. A pandemia mostrou precisamente essa capacidade de adaptação. Os elos fracos existem, mas nem sempre permanecem onde estavam.

Também me parece discutível assumir que inteligência equivale a produtividade.

Há uma diferença enorme entre descobrir uma solução e conseguir implementá-la em larga escala. Muitas das maiores dificuldades económicas são institucionais, não cognitivas.

Existe ainda uma questão frequentemente esquecida.

Grande parte do valor criado pela IA poderá nunca aparecer nas estatísticas tradicionais.

Como medir corretamente um tutor personalizado disponível vinte e quatro horas por dia? Ou um assistente científico capaz de acelerar investigação? Ou ferramentas que eliminam horas de trabalho administrativo? O PIB sempre teve dificuldade em medir o valor dos bens digitais. É possível que estejamos perante uma transformação económica muito maior do que aquela que os indicadores convencionais conseguirão captar.

O mercado de trabalho é outro ponto onde mantenho algumas reservas.

Jones sugere que muitas profissões serão transformadas e não eliminadas, utilizando o exemplo dos radiologistas, cuja produtividade aumentou sem que a profissão desaparecesse. É um argumento plausível. Mas a velocidade da IA pode tornar esta transição diferente das anteriores revoluções tecnológicas. A capacidade de adaptação dos trabalhadores, das universidades e das empresas poderá não acompanhar o ritmo da tecnologia.

Por fim, há uma questão que considero central.

Grande parte do debate sobre IA continua concentrada na produtividade.

Talvez o verdadeiro desafio seja outro.

Quem ficará com os ganhos dessa produtividade?

Hoje, os modelos mais avançados, os chips, os centros de dados e a infraestrutura necessária para desenvolver IA de fronteira estão concentrados num número muito reduzido de empresas. Mesmo que a economia cresça significativamente, isso não garante uma distribuição mais equilibrada da riqueza.

Talvez a pergunta mais importante deixe de ser quanto a IA fará crescer o PIB e passe a ser como esse crescimento será distribuído.

No final, continuo a considerar o artigo de Charles Jones uma das melhores análises económicas publicadas este ano sobre inteligência artificial. Não porque apresente respostas definitivas, mas precisamente porque organiza o debate de forma rigorosa e intelectualmente honesta.

A história da IA provavelmente não será escrita apenas pelos algoritmos.

Será escrita, sobretudo, pelas instituições, pelos incentivos económicos e pelas decisões políticas que escolhermos tomar nos próximos anos.