IA pode adicionar quase R$ 1 trilhão ao PIB do Brasil até 2030, aponta estudo
A adoção de inteligência artificial pode acrescentar até R$ 986,7 bilhões ao Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro entre 2027 e 2030, segundo um estudo realizado pelo Reglab a pedido da OpenAI, empresa responsável pelo ChatGPT. O valor, calculado em termos presentes e descontado pela taxa Selic de 13% ao ano, equivale a aproximadamente 7,6% do PIB projetado para 2026, que é de R$ 12,9 trilhões.
De acordo com o levantamento, o impacto acumulado da tecnologia ao longo dos quatro anos seria equivalente a 2,77% do PIB, com uma expansão média de 0,69 ponto percentual por ano na economia associada à inteligência artificial. Os autores, contudo, reforçam que os ganhos não devem se materializar de uma só vez. A concretização do potencial dependerá da velocidade com que empresas, trabalhadores e governos conseguirem incorporar as novas ferramentas às suas atividades cotidianas.
O estudo divide os efeitos da inteligência artificial em dois canais principais: o aumento da produtividade dos trabalhadores e a maior eficiência de máquinas, equipamentos e estruturas produtivas. No cenário central analisado, 65% do impacto total viria do ganho de produtividade do trabalho, enquanto os 35% restantes seriam resultado da maior eficiência do capital. Essa proporção, no entanto, varia significativamente conforme o setor econômico considerado.
Entre os 12 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 convertem matérias-primas e insumos em novos produtos. Na sequência aparecem outras atividades de serviços, com R$ 165,4 bilhões, e o comércio, com R$ 131,2 bilhões. No setor de informação e comunicação, que inclui desenvolvedores de software, data centers e empresas de telecomunicações, o impacto previsto chega a R$ 49,3 bilhões.
A agropecuária também figura entre os setores contemplados, com R$ 48,2 bilhões em ganhos potenciais. Nesse caso, a incorporação da inteligência artificial a máquinas, equipamentos e infraestrutura produtiva responde por 92% do impacto previsto, sendo o percentual mais elevado entre os setores analisados para o canal de capital. Já em setores com maior concentração de atividades cognitivas, o efeito sobre a produtividade dos trabalhadores se torna predominante. Nas atividades financeiras, 87% do impacto estimado está relacionado ao fator trabalho, o maior percentual registrado entre os 12 setores. Bancos, seguradoras e gestoras de investimentos poderiam utilizar a tecnologia em tarefas como revisão de documentos, avaliação de riscos, classificação de sinistros e atendimento a clientes. No setor de informação e comunicação, a participação do trabalho no impacto total chega a 97%.
O estudo também faz uma distinção importante entre a exposição de determinadas tarefas à inteligência artificial 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, apenas 23 poderiam passar pelo teste de custo-benefício para automação plena. As outras 77 seriam atividades em que a tecnologia atuaria como complemento à produtividade humana.
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 a inteligência artificial 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. Na prática, segundo o estudo, as ocupações raramente desaparecem por completo, e o que a IA reorganiza é o conjunto de tarefas dentro de cada função.
Apesar do potencial estimado, a pesquisa reconhece que a adoção da inteligência artificial 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, 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, portanto, não representam uma previsão de crescimento garantido, mas sim um potencial estimado cuja concretização dependerá de condições institucionais, regulatórias e educacionais. O estudo aponta medidas que poderiam ajudar o Brasil a transformar esse potencial em ganhos efetivos, como a requalificação profissional de trabalhadores em atividades com maior potencial de substituição, a expansão da infraestrutura digital no campo, a criação de incentivos para que empresas com menor produtividade adotem a tecnologia, a implementação de um marco regulatório previsível, políticas de governança e dados abertos e a utilização da inteligência artificial nos serviços públicos. Os autores concluem que a materialização dos ganhos dependerá não apenas do avanço tecnológico em si, mas também da capacidade de criar condições que favoreçam sua difusão ampla e produtiva.
