A adoção de inteligência artificial pode adicionar R$ 986,7 bilhões ao Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro entre 2027 e 2030. A estimativa vem de um estudo do centro de pesquisa Reglab, encomendado pela OpenAI, dona do ChatGPT. O valor equivale a 7,6% do PIB estimado para 2026, de R$ 12,9 trilhões.
O levantamento considera dois canais de impacto. Um deles é o ganho de produtividade de trabalhadores que passam a usar ferramentas de IA no dia a dia. O outro é a maior eficiência de máquinas, equipamentos e processos produtivos com a tecnologia embarcada.
Apesar do financiamento da OpenAI, o estudo não se limita ao ChatGPT. Ele mede o efeito de todas as plataformas de IA disponíveis no mercado, incluindo concorrentes como Claude e Gemini, conforme apurou o Estadão.
A indústria de transformação deve responder pelo maior impacto entre os setores analisados, com R$ 264,2 bilhões. Serviços aparecem na sequência, com R$ 165,4 bilhões, seguidos pelo comércio, com R$ 131,2 bilhões.
Proporção entre trabalho e capital muda conforme o setor
No total, 65% do impacto da IA viria do aumento de produtividade dos trabalhadores, e os outros 35% seriam resultado da maior eficiência de máquinas e estruturas produtivas. Essa média, porém, esconde variações relevantes entre os setores, segundo o G1.
Nas atividades financeiras, 87% do impacto estimado decorre do trabalho humano com apoio de IA, usada para revisar documentos, avaliar riscos e atender clientes. No setor de informação e comunicação, que reúne desenvolvedores de software e operadoras de telecomunicações, o percentual chega a 97%.
Já a agropecuária inverte essa lógica. O setor deve acumular R$ 48,2 bilhões em ganhos, dos quais 92% vêm da incorporação de IA a máquinas e infraestrutura, e não do trabalho humano, já que grande parte das atividades rurais é manual.
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Por que os ganhos não aparecem de uma vez
O estudo projeta que o crescimento seguirá uma curva em S, também chamada de Gompertz. A adoção começa devagar, passa por um ponto de inflexão com aceleração forte e depois se estabiliza.
Até 2030, os pesquisadores estimam que 66,6% dos ganhos ligados à produtividade dos trabalhadores já terão sido realizados, além de 62,4% dos ganhos vindos de máquinas e equipamentos. O efeito sobre o capital avança mais devagar porque trocar equipamentos custa mais caro e leva mais tempo do que adotar um software, segundo Ramos disse à Exame.
Preparo das empresas ainda é gargalo
A projeção considera o cenário regulatório atual da IA no Brasil. Novas regras que dificultem a adoção da tecnologia nas empresas podem alterar a estimativa até 2030, apontou o Estadão.
Um levantamento da Deloitte com mais de 3 mil executivos em mais de 20 países, apresentado no Rio Innovation Week por Flávio Loução, sócio de IA e dados da consultoria, identificou governança de dados, sistemas corporativos e letramento em IA como os principais gargalos das empresas, à frente da própria tecnologia.
No Brasil, 42% das empresas afirmam já usar IA, contra 34% da média global. Na capacidade de extrair valor real do uso, porém, o país fica atrás, com 23% ante 27% no mundo. "Nosso apetite é maior do que a nossa preparação", disse Loução.
Um estudo da Associação Brasileira das Entidades dos Mercados Financeiro e de Capitais (Anbima), apresentado por Marcelo Billi, aponta maturidade média de 2,7 em uma escala de 0 a 5 entre as empresas brasileiras. Do total, 39% ainda estão em estágio inicial de adoção, 40% alcançaram a fase de estabilização e apenas 13% são consideradas avançadas.
O estudo do Reglab lista medidas que podem acelerar os ganhos previstos, como requalificação profissional, expansão da infraestrutura digital no campo, incentivos à adoção de IA em empresas menos produtivas e a criação de um marco regulatório previsível para o setor.
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