Anthropic projeta cenários do impacto da IA na economia dos EUA

A Anthropic apresentou um modelo econômico que projeta como a IA pode afetar empregos, crescimento e desemprego nos EUA até 2030, com base no relatório técnico "Economic Scenarios for Transformative AI" (Korinek et al., 2026). O modelo representa ocupações como conjuntos de tarefas que podem ser aumentadas, automatizadas, não afetadas ou criadas pela IA. A empresa afirma que o objetivo é dar visibilidade a futuros possíveis para que a transição beneficie a sociedade, incluindo trabalhadores, e informar pesquisas e propostas de política que financiará.

Três cenários

No cenário modesto, o impacto da IA seria semelhante ao da internet: ganhos reais, mas dentro do padrão histórico e graduais. O PIB dos EUA em 2030 ficaria em US$ 34,1 trilhões, alta de 1,6% em relação a uma economia sem IA. No substancial, a IA seria capaz de realizar metade de todo o trabalho de conhecimento até 2030, a maior parte de forma autônoma, mas não adotada em toda essa atividade; a economia cresceria ao dobro do ritmo normal, chegando a US$ 36,3 trilhões, +8,3%. No extremo, a IA seria mais produtiva que humanos na vasta maioria das tarefas de trabalho de conhecimento, realizaria quase todas autonomamente e criaria praticamente nenhuma nova tarefa desse tipo para pessoas. Esse cenário provavelmente exigiria IA com autoaperfeiçoamento recursivo e adoção rápida. O PIB chegaria a US$ 44,4 trilhões, +32,4%, com crescimento anual de 15% e economia dobrando a cada 4,5 anos.

Emprego e realocação

Nos cenários modesto e, em boa medida, no substancial, desemprego e realocação ficam dentro de faixas históricas. No substancial e no extremo, porém, trabalhadores de conhecimento podem enfrentar automação e deslocamento. Individualmente, programadores e atendentes de call center podem ter de migrar para ocupações menos expostas à IA, como eletricista e enfermeiro. Como mudar de ocupação é difícil e demora, quanto mais trocas um cenário exigir, mais pessoas ficarão entre empregos. No extremo, se houver autoaperfeiçoamento recursivo e adoção rápida, o desemprego pode chegar a níveis historicamente altos. A fonte diz que o desemprego sobe no trabalho de conhecimento e cai nas demais ocupações.

Salários e capital

Em todos os cenários, salários médios sobem, mas o aumento se concentra fora do trabalho de conhecimento. Isso ocorre porque trabalhadores demoram a migrar para ocupações com demanda crescente. A produtividade maior no trabalho de conhecimento eleva a demanda por trabalho manual que se beneficia dela - por exemplo, projetos e licenciamento mais rápidos para infraestrutura física podem aumentar obras e a demanda por trabalhadores da construção. No cenário substancial, os salários do trabalho de conhecimento ficam essencialmente estagnados; no extremo, caem mais de 10% até 2030. Hoje, cerca de 60 centavos de cada dólar vão para trabalhadores e 40 centavos para capital. A parcela do trabalho cai para 59,4% no modesto, 56,1% no substancial e 45,2% no extremo; a do capital sobe 0,6, 3,9 e 14,8 pontos, respectivamente. No extremo, a renda total do trabalho quase não muda, e o desafio central deixa de ser crescer, mas garantir que os benefícios sejam amplamente compartilhados e os custos não recaiam de forma desigual.

Pesquisa e limites

Uma pesquisa com mais de 10 mil americanos em agosto mostrou que as respostas típicas implicam um resultado próximo do cenário substancial: PIB 10% maior em 2030 do que sem IA e desemprego geral em torno de 5%. Cerca de 10% dos respondentes têm visões alinhadas ao cenário extremo. A Anthropic ressalta que o modelo é uma simplificação e não segue trabalhadores individuais. Ele não inclui robôs hipercapazes, respostas de política, ciclos econômicos, choques de demanda agregada ou de mercados financeiros, riscos catastróficos e efeitos da construção de data centers. Revisores questionaram se ocupações expostas à IA encolherão ou crescerão, se o cenário extremo é mais um experimento mental e se o modesto subestima o que já aparece nos dados; alguns argumentam que a IA pode acelerar mais o progresso tecnológico do que o modelo estima.