Ganho potencial viria principalmente do aumento da produtividade dos trabalhadores, responsável por 65% do impacto estimado
A inteligência artificial pode acrescentar até R$ 986,7 bilhões à economia brasileira até 2030, segundo estudo do Reglab, centro privado de pesquisa especializado em mídia e tecnologia. O montante corresponde a cerca de 7,6% do Produto Interno Bruto (PIB) estimado para 2026.
A projeção considera os efeitos da adoção da tecnologia entre 2027 e 2030. No cenário central do levantamento, o impacto acumulado no período seria equivalente a 2,77% do PIB, com uma expansão média de 0,69 ponto percentual ao ano associada à IA.
Os pesquisadores dividem esse avanço em dois principais canais. Cerca de 65% do impacto estimado viria do aumento da produtividade dos trabalhadores, enquanto os 35% restantes estariam ligados à maior eficiência de máquinas, sistemas e outros recursos produtivos.
O peso de cada mecanismo muda de acordo com o perfil das atividades econômicas. Setores com maior concentração de trabalho cognitivo tendem a registrar uma participação maior dos ganhos relacionados aos trabalhadores, enquanto aqueles mais dependentes de ativos físicos concentram uma parcela maior do efeito no capital.
Essa diferença aparece de forma clara quando se comparam a agropecuária e o setor de informação e comunicação. No campo, 92% do impacto projetado ocorre pelo capital e o ganho total é estimado em R$ 48,2 bilhões; em informação e comunicação, 97% do impacto de R$ 49,3 bilhões está relacionado ao trabalho.
Impacto nos Setores Produtivos e Desafios de Adoção
Em valores absolutos, porém, são as indústrias de transformação que concentram o maior impacto previsto, de R$ 264,2 bilhões entre 2027 e 2030. Outras atividades de serviços aparecem em seguida, com R$ 165,4 bilhões, e o comércio ocupa a terceira posição, com R$ 131,2 bilhões.
Os ganhos projetados não devem surgir de uma só vez. O estudo considera uma adoção gradual da inteligência artificial por empresas, trabalhadores e governos. Esse processo tende a ser mais lento no Brasil do que em economias avançadas. Fatores como crédito caro, diferenças empresariais, falta de qualificação profissional e limitações de infraestrutura explicam essa lentidão.
Para calcular os efeitos na economia brasileira, pesquisadores adaptaram o modelo proposto por Acemoglu em 2025. A análise avaliou separadamente os impactos gerados sobre o trabalho e o capital. A metodologia considera a estrutura detalhada dos diferentes setores da economia nacional. Além disso, o estudo mede a exposição de atividades profissionais e ativos produtivos à tecnologia.
O relatório ressalta que as cifras representam um potencial econômico, e não um crescimento garantido. A concretização desse cenário está relacionada a condições como qualificação profissional, infraestrutura digital, crédito, apoio a pequenas empresas, governança de dados e segurança regulatória.
Limitações da Modelagem e Cenário Futuro
Os autores também apontam limitações na modelagem, entre elas o uso de dados de 2019 para representar a estrutura produtiva brasileira, o que deixa de captar integralmente transformações ocorridas após a pandemia. Outra ressalva é que parte dos parâmetros adotados se apoia em pesquisas realizadas nos Estados Unidos e na Europa, diante da escassez de dados experimentais sobre os efeitos da IA em empresas de países em desenvolvimento.
Fonte: SBT News
