Quem: OpenAI, por meio de um estudo conduzido pelo Reglab.
O que: A adoção de inteligência artificial (IA) pode acrescentar até R$ 986,7 bilhões ao Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro no período de 2027 a 2030, segundo o levantamento encomendado pela dona do ChatGPT. O montante foi calculado em valores presentes, descontado pela taxa Selic de 13% ao ano.
Quando e onde: Projeção para o Brasil entre 2027 e 2030, comparada ao PIB estimado para 2026 de R$ 12,9 trilhões.
Como: O estudo separa os efeitos da IA em dois canais principais: ganho de produtividade do trabalho e maior eficiência do capital (máquinas, equipamentos e infraestrutura). No cenário central, 65% do impacto total viria do aumento da produtividade dos trabalhadores, enquanto 35% resultaria de ganhos de eficiência do capital.
Por que importa: O valor estimado representa cerca de 7,6% do PIB projetado para 2026 e corresponde a um impacto acumulado de 2,77% do PIB ao longo dos quatro anos, com expansão média anual de 0,69 ponto percentual na economia atribuída à tecnologia.
Por setor, a indústria de transformação concentra o maior efeito, com R$ 264,2 bilhões previstos entre 2027 e 2030. Outras atividades de serviços aparecem em seguida, com R$ 165,4 bilhões, e o comércio com R$ 131,2 bilhões. A agropecuária teria R$ 48,2 bilhões de impacto, dos quais 92% seriam capturados via maior eficiência do capital. O setor de informação e comunicação tem estimativa de R$ 49,3 bilhões, com 97% do impacto relacionado ao trabalho. Nas atividades financeiras, 87% do efeito previsto decorre do aumento da produtividade dos trabalhadores.
O estudo ressalta que a difusão da IA no Brasil deve ser gradual e mais lenta que em economias avançadas, por conta de fatores como heterogeneidade entre empresas, custo elevado do crédito, lacunas de qualificação profissional e limitações de infraestrutura. Em suas projeções, até 2030 estariam realizados 66,6% dos ganhos potenciais vinculados ao aumento da produtividade do trabalho e 62,4% dos ganhos relacionados ao capital.
Os autores diferenciam exposição de tarefas à IA e automação total: do conjunto de 100 tarefas cognitivamente expostas, 23 poderiam ser automatizadas após avaliação de custo-benefício, enquanto 77 tenderiam a complementar a atividade humana. O levantamento cita exemplos práticos, como automação de tarefas repetitivas de um assistente administrativo e aceleração de tarefas de correção de código para engenheiros de software, mantendo atividades de julgamento e coordenação com profissionais.
Os pesquisadores destacam que os R$ 986,7 bilhões representam um potencial estimado, não uma garantia, e que a materialização dos ganhos depende da velocidade de adoção e das condições institucionais, regulatórias e educacionais do país. Entre medidas apontadas para ampliar a difusão estão requalificação profissional, expansão da infraestrutura digital no campo, incentivos à adoção por empresas de menor produtividade, marco regulatório previsível, políticas de governança e dados abertos e uso da tecnologia em serviços públicos.
Fonte: G1
