O economista Daron Acemoglu, vencedor do Nobel de Economia deste ano ao lado de Simon Johnson e James A. Robinson, tem dedicado seus últimos estudos ao impacto da inteligência artificial (IA) na economia. Em uma recente publicação, ele apresentou uma visão mais conservadora sobre os ganhos de produtividade proporcionados pela IA, estimando um modesto crescimento de 0,53% na economia ao longo de dez anos.
Comparando previsões: Acemoglu vs Goldman Sachs
Enquanto Acemoglu propõe um aumento de produtividade modesto, o Goldman Sachs prevê um crescimento anual de até 1,5% em economias desenvolvidas com a adoção da inteligência artificial. Em mercados emergentes, o banco estima um crescimento de 0,7% a 1,3%. Embora esses números sejam mais otimistas, o economista do MIT acredita que eles podem ser inflacionados, sobretudo para profissões de gestão de informação, como programadores e analistas.
A produtividade pessoal e a IA
Profissionais que trabalham diretamente com tecnologia, como programadores e analistas, podem perceber ganhos expressivos em suas rotinas, com aumentos de produtividade entre 20% e 30%, segundo Acemoglu. Contudo, ele alerta que esses ganhos não são uma regra geral para toda a economia. A adoção de IA, como o ChatGPT, Perplexity e NotebookLM, pode ser uma realidade em algumas áreas, mas seus efeitos são limitados a setores específicos.
O cálculo conservador de Acemoglu
Acemoglu calculou o impacto da IA na produtividade total da economia com base na porcentagem de tarefas que podem ser automatizadas e nos ganhos potenciais dessa automação. Ele estimou que 20% das atividades estão expostas à automação, e que apenas 23% delas gerariam lucros se automatizadas, resultando em apenas 4,6% do PIB beneficiado pela automação lucrativa. Com uma economia de custos de 15%, ele chegou à conclusão de que o crescimento anual seria de 0,064%.
IA generativa vs IA clássica
Acemoglu reconhece que a IA generativa, como o ChatGPT, trouxe inovações, mas ele mantém uma visão cética sobre seu impacto expressivo na produtividade. Para ele, a IA generativa e a IA preditiva têm efeitos semelhantes na economia, com ambos os tipos de tecnologia apresentando limitações em termos de ganhos de produtividade em larga escala.
O potencial oculto da IA na ciência
Um ponto que Acemoglu não considera em sua análise é o impacto da inteligência artificial em campos científicos. Inovações no desenvolvimento de novos materiais ou medicamentos, por exemplo, podem trazer ganhos econômicos substanciais. No campo da pesquisa de proteínas, a IA já proporcionou avanços que aceleraram o desenvolvimento de novos tratamentos, como o Nobel de Química concedido a Demis Hassabis e John M. Jumper.
Produtividade pessoal vs organizacional
Embora muitos dos ganhos de produtividade da inteligência artificial estejam ocorrendo em nível pessoal, a mensuração desses avanços no contexto organizacional é mais complexa. Um exemplo é o de uma analista de dados que, ao utilizar ferramentas de IA como o ChatGPT, consegue concluir tarefas em uma fração do tempo. No entanto, o tempo economizado nem sempre se reflete em aumento direto da produtividade da empresa.
Adoção de IA “nas sombras”
Um dos desafios para o pleno aproveitamento da inteligência artificial nas organizações é o uso “nas sombras”. Funcionários que experimentam e adotam IA por conta própria podem ter receio de compartilhar seus métodos com a empresa, temendo retaliação ou o uso dessas inovações como justificativa para cortes de custos e demissões.
O alinhamento de incentivos para a adoção da IA
Para que as empresas aproveitem ao máximo os benefícios da inteligência artificial, é crucial alinhar os incentivos para seus colaboradores. Ethan Mollick, professor da Wharton, argumenta que as empresas devem oferecer recompensas claras para aqueles que compartilham suas práticas de IA, como promoções ou prêmios financeiros, incentivando a transparência e o uso aberto dessas tecnologias.
O papel da liderança no incentivo ao uso de IA
Mollick enfatiza a importância da liderança no processo de adoção da inteligência artificial. Líderes devem ser os primeiros a utilizar e promover a IA, demonstrando seu valor para a estratégia da empresa e incentivando suas equipes a fazer o mesmo. Com isso, os benefícios da IA podem ser mais amplamente percebidos e aproveitados.
Os desafios de mensurar o impacto da IA
Mensurar o impacto da inteligência artificial na produtividade econômica é uma tarefa complexa, especialmente quando se considera o papel das inovações tecnológicas em setores como a ciência. No entanto, é certo que a IA continuará a influenciar diversos setores, mesmo que de forma desigual.
O futuro da economia e a IA
Apesar das estimativas conservadoras de Acemoglu, a inteligência artificial está transformando rapidamente o mundo do trabalho e a economia global. Embora os ganhos possam não ser tão expressivos quanto algumas previsões sugerem, os impactos da IA em áreas-chave como a ciência e a inovação tecnológica podem trazer mudanças significativas no longo prazo.
Resumo para quem está com pressa:
- Daron Acemoglu, vencedor do Nobel de Economia, vê um crescimento de produtividade modesto com a adoção da inteligência artificial.
- Ele estima um aumento de apenas 0,53% na economia após dez anos, muito abaixo das previsões de instituições como o Goldman Sachs.
- A análise de Acemoglu considera que apenas uma pequena parte do PIB se beneficiará diretamente da automação gerada pela IA.
- O impacto da IA generativa, como o ChatGPT, é visto por Acemoglu como limitado, sem grandes diferenças em relação à IA preditiva.
- Muitos ganhos de produtividade com a IA estão acontecendo em nível pessoal, e não necessariamente refletindo no crescimento organizacional.
- Ethan Mollick sugere que a adoção da IA só será plena quando houver incentivos claros para colaboradores compartilharem suas práticas com a empresa.
