Blog do IBRE

A adoção generalizada da inteligência artificial generativa abre grandes possibilidades para a aceleração do crescimento da produtividade. O desafio é assegurar que os ganhos sejam compartilhados por todos os trabalhadores.  

Enquanto a agenda de crescimento do governo privilegia a redução da taxa de juros e incentivos setoriais, nos Estados Unidos e Europa o grande tema é o efeito das novas tecnologias de inteligência artificial generativa sobre a produtividade e o emprego.

Em discurso esta semana na University of Glasgow em comemoração dos 300 anos de nascimento de Adam Smith, a primeira vice-diretora-gerente do FMI, Gita Gopinath, fez um paralelo do potencial transformador da inteligência artificial generativa com as mudanças espetaculares desencadeadas pela Revolução Industrial.

Para ilustrar as possibilidades que se abrem com as novas tecnologias de inteligência artificial (IA), Gopinath cita um relatório recente do Goldman Sachs que estima que a IA generativa poderá aumentar o PIB global em 7% em uma década, o que corresponde a mais que o tamanho combinado das economias da Índia e Reino Unido.

Um artigo recente de Martin Baily, Erik Brynjolfsson e Anton Korinek (“Machines of Mind: The Case for an AI-Powered Productivity Boom”) analisa o impacto potencial da IA generativa sobre o crescimento da produtividade e algumas evidências preliminares de efeitos do ChatGPT.

Os autores consideram dois canais através dos quais a IA generativa pode elevar a produtividade. O primeiro é o aumento da eficiência dos trabalhadores ocupados em atividades de natureza cognitiva.

Por exemplo, um estudo recente mostra que engenheiros de software que utilizaram uma ferramenta chamada Codex conseguiram dobrar sua capacidade de geração de códigos. Outro estudo mostra que modelos de linguagem, como o ChatGPT, podem aumentar a produtividade dos economistas em 10-20%.

Uma pesquisa mostra que a IA generativa aumentou a produtividade média de serviços de atendimento ao consumidor em 14%, e que o maior impacto foi sobre os trabalhadores de menor qualificação (30%). Isso sugere que a tecnologia pode ajudar a compensar deficiências do sistema educacional e de programas de treinamento.

O segundo canal através do qual a IA generativa pode aumentar a produtividade é pela aceleração da inovação. Em outras palavras, trabalhadores de atividades cognitivas não somente tornam-se mais eficientes na geração de produto, mas também na produção e disseminação de ideias.

Segundo Baily e coautores, uma estimativa realista seria de um aumento permanente de 0,4% na taxa anual de progresso tecnológico, o que teria grande impacto acumulado nas próximas décadas. Na medida em que as ferramentas de IA generativa estão sendo aprimoradas em grande velocidade, este impacto tende a ser ainda maior.

Embora os ganhos potenciais de produtividade sejam significativos, pode levar algum tempo para que se materializem. De modo geral, existe uma defasagem temporal entre o surgimento de uma tecnologia e seu efeito na produtividade.

Isso ocorre especialmente no caso de tecnologias que afetam a economia de forma profunda e disseminada, conhecidas como general purpose technologies. Essas inovações exigem mudanças profundas na forma de organização das empresas e no ambiente regulatório para que seu potencial seja plenamente explorado. De fato, tanto a eletricidade como os computadores levaram décadas para serem integralmente incorporados ao processo produtivo e terem impactos significativos na produtividade.

No entanto, Baily e coautores acreditam que o processo de difusão da IA generativa levará bem menos tempo. A razão é que, diferentemente da automação física, a automação cognitiva pode ser disseminada rapidamente com o uso de ferramentas digitais, especialmente a internet. Isso é ilustrado pelo lançamento recente do ChatGPT, que conquistou 100 milhões de usuários em apenas dois meses.

Em resumo, a adoção generalizada da IA generativa abre grandes possibilidades para uma aceleração do crescimento da produtividade, que seria particularmente bem-vinda diante da desaceleração observada na última década. O grande desafio é assegurar que os ganhos de produtividade sejam compartilhados por todos os trabalhadores, para que se traduzam em melhores empregos e aumento dos salários reais.

Como discuti no último artigo (“Inteligência Artificial e Mercado de Trabalho”), o impacto das novas tecnologias no mercado de trabalho vai depender de vários fatores, como a natureza da tecnologia (complementar ou substituta de trabalho), características institucionais do mercado de trabalho e das qualificações dos trabalhadores.

Em relação à qualificação, apontei diversas alternativas promissoras, que exigirão uma atuação do governo em parceria com o setor privado e programas desenhados com base em experiências bem-sucedidas e avaliação constante dos resultados. Trata-se de um desafio factível, mas não há tempo a perder.

As opiniões expressas neste artigo são de responsabilidade exclusiva do autor, não refletindo necessariamente a opinião institucional da FGV. 

Este artigo foi originalmente publicado pelo Broadcast da Agência Estado em 09/06/2023.