Analistas preveem crescimento de dois dígitos com a IA em economias avançadas
Previsões de crescimento de dois dígitos com IA são comuns entre pessoas próximas ao setor. Dario Amodei, CEO da Anthropic, fala em 10% a 15% ao ano; Leopold Aschenbrenner, em “Situational Awareness”, menciona 30% ao ano ou mais; Sholto Douglas, da Anthropic, recomenda precificar duplicações econômicas na década de 2030, com endosso de Elon Musk - 100% ao ano. Os autores dizem-se muito otimistas quanto à IA e à explosão de capacidades, que consideram em curso. Mas argumentam que isso não deve virar crescimento de dois dígitos nos próximos 10 a 15 anos. A linha de base defensável, dizem, é 4% a 5% ao ano, já um salto enorme. Eles apostam que o PIB real per capita dos EUA ficará abaixo de 15% ao ano até 2033.
Níveis antes de taxas
Pensar em níveis evita conclusões apressadas. Ficar 200% mais rico em 15 anos implica 4,7% ao ano. Já 16,6% ao ano significaria 10 vezes mais riqueza em 15 anos e 100 vezes em 30 anos. Previsões de dois dígitos, portanto, descrevem ganho centuplicado em uma geração. O próprio modelo da Anthropic só chega a dois dígitos no cenário “extremo”.
A explosão é possível na teoria
Nada na teoria padrão impede taxas de dois dígitos. Num modelo de Solow ampliado, com tarefas automatizáveis, substituir trabalho por capital enfraquece retornos decrescentes e remove o trabalho como gargalo. Se todas as tarefas forem automatizáveis, o modelo vira o “AK” e o crescimento acelera. Numa calibração padrão, com automação subindo de um terço para 100% até 2045, o crescimento chega a cerca de 12,5% em 2035. A transição reduz salários e a participação do trabalho tende a zero. O mecanismo comum é que automação torna o trabalho acumulável, e esses modelos assumem que nada desejado segue escasso.
Cinco premissas que precisam valer
- Automação rápida e ampla. Historicamente, a automação avançou cerca de 2% das tarefas por ano; a eletrificação levou uns 40 anos para aparecer na produtividade; e a produtividade costuma cair antes de subir (curva J). Só cerca de um terço da economia é trabalho remoto; o resto exige robôs para minas, obras, cozinhas e hospitais.
- Gastos contínuos no que é automatizado. Quando algo fica barato, as pessoas não compram proporcionalmente mais; o gasto migra para o que segue escasso (doença de custos de Baumol). Empregos “bagunçados”, bens relacionais e insumos físicos mantêm peso humano. A renda dos computadores caiu de cerca de 4,3% em 2000 para 3% hoje. Chad Jones calcula que automatizar infinitamente o software atual elevaria o PIB em cerca de 2%; um terço do PIB, 11%; metade, 19%.
- Há quem compre e invista. A automação redistribui poder de compra para donos do capital, que gastam menos; se a demanda não acompanha, empresas investem menos e deixam máquinas ociosas.
- Nenhum incidente cibernético destrutivo. Agentes podem sair do controle e atacantes armados com IA podem explorar vulnerabilidades mais rápido. O ataque ao Hugging Face por agentes da OpenAI e alertas do FMI são citados. Incidentes atrasam implantação, treinamento e regulação.
- P&D automatizado explosivo. Isso exigiria substituir totalmente os pesquisadores; a produtividade da pesquisa cai há décadas. Se a IA só aumenta a produtividade humana, o efeito é de nível, não de crescimento. Descobertas científicas levam décadas para chegar ao PIB.
Medição e conclusão
O PIB pode não capturar ganhos de bem-estar: quando a IA barateia um bem e a demanda não cresce na mesma proporção, seu peso no PIB encolhe. Estudos citados estimam que consumidores dos EUA recebam cerca de US$ 170 bilhões por ano em valor de chatbots, mais de dez vezes o que pagam. Assim, 4% a 5% de crescimento medido poderia conviver com ganhos de bem-estar muito grandes. Os autores atribuem as previsões exageradas à extrapolação do próprio setor, a raciocínio motivado e à sedução da matemática elegante. Dois dígitos exigiriam máquinas fazendo a maior parte do trabalho até 2035, demanda e investimento sustentados, ausência de destruição de valor e um ciclo de P&D sem evidência até agora.