O pódio da Bolsa de Valores dos Estados Unidos mostra que, ao menos até agora, o grande impacto econômico da inteligência artificial está concentrado em quem vende IA e seus aparatos. Fabricante dos chips que se tornaram a coqueluche do momento, a Nvidia viu seu valor de mercado saltar mais de 600% nos últimos três anos.
Amazon, Google, Microsoft e Apple —que vendem armazenamento em nuvem, modelos próprios ou assistentes de IA— também mantêm lugar no topo, ainda que com crescimento proporcionalmente menor. Mas a adoção da tecnologia ainda não aparece nas finanças das empresas de outros setores.
O também colunista desta Folha Samuel Pessôa, pesquisador da FGV e do BTG Pactual, observou em evento recente que o impacto dos computadores sobre a produtividade agregada levou décadas para aparecer de forma visível nas estatísticas oficiais. E, mesmo quando apareceu, foi modesto.
Foi o Nobel da economia Robert Solow, que, em 1987, disse ver computadores em toda parte, menos nas estatísticas de produtividade. Sintetizou aí o “paradoxo de Solow”.
Esse tipo de tensão costuma acompanhar as chamadas GPTs (general purpose technologies, tecnologias de propósito geral), que permeiam toda a economia. Motor elétrico, informática, internet. São inescapáveis, mas suas promessas de aumento de produtividade são quase impossíveis de medir, ainda que acabem por reorganizar o mercado.
O topo da pirâmide das empresas americanas reflete isso. Nos anos 1960, era industrial, a General Electric (GE) era a maior companhia do país. Em 2000, com o salto da internet, o bastão estava na mão da Microsoft. O fornecedor da infraestrutura enriquece, os outros setores se transformam com as GPTs.
É quase irônico que a sigla defina o símbolo máximo da nova onda da IA. No caso do ChatGPT, ela serve para Generative Pre-trained Transformer (transformador generativo pré-treinado).
Sua adoção e de seus concorrentes nos escritórios parece mais veloz do que a dos computadores nos anos 1990. E o impacto na produtividade pessoal é claro. Você provavelmente escreve petições, fecha relatórios, edita imagens ou códigos de programação mais rápido usando IA.
O ponto aqui não é o ganho individual de tempo, mas seu impacto na geração de valor nos diferentes setores da economia —e seus reflexos no PIB (Produto Interno Bruto).
Algumas hipóteses podem explicar o aparente descompasso. A primeira é a corrida armamentista corporativa: quando algumas empresas aumentam a produtividade, exterminam concorrentes, mantendo o volume total do setor quase intacto. A segunda é o custo de adoção —treinamento, integração, infraestrutura— que pode diluir ganhos. A terceira é estatística: métricas desenhadas sob tecnologias anteriores podem não conseguir medir um novo mundo.
Em “Piano Mecânico”, de 1952, Kurt Vonnegut imaginou um mundo onde a automação tomou conta de quase todas as funções humanas, levando ao desemprego massivo e perda de propósito. Seu herói torna-se quase um ludita —os quebra-máquinas da revolução industrial— contra a automação.
O coração do autor se acalmaria ao ler o relatório publicado por analistas do Goldman Sachs em fevereiro. Em resumo, eles revisaram a perspectiva de crescimento de receita das empresas de software de 15% a 20% ao ano para a faixa entre 5% e 10%. Notaram que é cedo demais para dizer se o ChatGPT é uma GPT.
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