As maiores transformações tecnológicas geralmente começam como curiosidades antes de remodelarem o mundo. Uma prensa que copiava livros desencadeou uma revolução da informação. Uma bomba que drenava minas impulsionou a era do vapor. Uma lâmpada que iluminava um cômodo anunciou a eletricidade. Nenhuma parecia uma revolução na época — apenas depois reordenaram economias e impérios.
A inteligência artificial surgiu de forma oposta: barulhenta, inflada por hype, aparentemente presente em todos os lugares ao mesmo tempo. Contudo, o espetáculo obscurece uma realidade mais profunda: a verdadeira disrupção ainda está por vir. Economistas chamam tecnologias como o motor a vapor ou a eletricidade de tecnologias de propósito geral — ferramentas que abrem novas indústrias e reverberam por toda a economia. A IA se encaixa nessa definição, mas é algo além disso: uma meta-tecnologia que reconfigura como todas as outras ferramentas são utilizadas. Tecnologias de propósito geral seguem um arco conhecido — frenesi inicial, depois a construção da infraestrutura, seguida de ruptura e redesenho. A IA seguirá o mesmo caminho.
Onde o choque chega primeiro
As finanças são uma indústria da informação, com participantes em busca constante de dados e insights sobre tudo — de risco e crédito a precificação e outros fatores. Isso a torna o ponto de impacto inicial da IA.
Durante anos, algoritmos atuaram silenciosamente nos bastidores, sinalizando fraudes ou analisando transcrições. Agora, a linha de frente está sendo transformada. Hedge funds já analisam imagens de satélites de petroleiros para antecipar mudanças na oferta antes dos dados oficiais. Bancos incorporam IA em modelos de crédito, detecção de fraude e conformidade regulatória. Gestores de recursos treinam modelos proprietários para identificar correlações rápidas demais para os humanos, enquanto robo-advisors evoluem para motores personalizados que ajustam carteiras segundo situações fiscais, metas ESG e eventos de vida. A promessa é de insights mais rápidos e portfólios adaptativos. O risco é a convergência: muitas firmas usando modelos semelhantes podem disparar cascatas, como no “quant quake” de 2007. Reguladores correm para exigir transparência, trilhas de auditoria e testes de estresse.
A saúde também está sendo remodelada. Ferramentas de apoio à documentação reduzem pela metade o tempo gasto por médicos em registros, liberando-os para focar nos pacientes. Na descoberta de fármacos, empresas como a Insilico avançaram moléculas projetadas por IA até testes clínicos em humanos, comprimindo um processo de uma década em apenas alguns anos.
O varejo está migrando do espaço nas prateleiras para os dados. O Walmart utiliza IA preditiva para prever picos de demanda e redirecionar cadeias de suprimentos, enquanto plataformas de e-commerce ajustam milhões de preços de produtos em tempo real. Ferramentas generativas já projetam linhas de roupas baseadas em tendências de consumo ao vivo.
Na educação, o “Khanmigo” da Khan Academy mostra como a tutoria com IA, antes restrita a elites, agora pode escalar para milhões — ao mesmo tempo em que levanta sérias questões sobre o valor dos diplomas em um mundo onde o conhecimento está em toda parte.
Outros setores — manufatura, mídia, transporte — também não estão imunes. Finanças, saúde, varejo e educação apenas ilustram o alcance: uma IA que toca nosso dinheiro, nossos corpos, nosso consumo e nossas mentes.
Toda grande tecnologia repousa sobre um andaime oculto. Para a IA, esse andaime é físico tanto quanto digital: energia, chips, fibra e refrigeração. Data centers são as fábricas do século XXI, operando sem parar e consumindo quantidades colossais de eletricidade. A confiabilidade das redes e a densidade energética tornaram-se preocupações estratégicas. As renováveis terão papel na descarbonização, mas sua intermitência é mal adaptada a cargas de trabalho sempre ativas. A energia nuclear — especialmente os pequenos reatores modulares — oferece a fonte mais escalável, densa e livre de carbono para atender ao apetite da IA.
O capital fluirá em conformidade. As maiores oportunidades podem não estar nos aplicativos brilhantes, mas nos viabilizadores: plataformas de biotecnologia por trás da química generativa, empresas de dados com “moats” informacionais insubstituíveis, redes de logística reconfiguradas por IA preditiva. Estes são as “picaretas e pás” da era da inteligência de máquina. Os ganhos iniciais cabem às empresas com escala e visão de futuro. Para investidores, o desafio é o timing — cavalgar os monopólios no início e depois pivotar à medida que os benefícios se difundem.
O novo tabuleiro de poder
Isto não é apenas mais um ciclo tecnológico. É uma realocação de capital, trabalho, poder político e vantagem geopolítica. Nos estágios iniciais, a concentração precede a difusão: monopolistas capturam a maior parte do valor antes que os benefícios se espalhem. E embora a disrupção pareça digital, o retorno do físico é inconfundível. A inovação agora depende de minas de urânio, fábricas de chips, linhas de transmissão e terra. O software pode até “comer o mundo”, mas não roda sem energia e concreto.
Acima de tudo, a política está se tornando geopolítica. O controle sobre energia, chips e dados já não é apenas política industrial — é a base do poder nacional. As nações que garantirem o andaime da IA definirão as regras do século.
A história aconselha humildade: transformações levam mais tempo e se desenrolam de forma mais estranha do que o esperado. Algumas empresas vão fracassar, e alguns setores resistirão à mudança por mais tempo do que os investidores supõem. Mas a IA é a próxima grande tecnologia de propósito geral — e uma meta-tecnologia que reorganiza como todas as outras tecnologias são aplicadas. A questão não é se ela transformará as sociedades. É quem será dono do andaime da nova ordem industrial — e, com ele, das alavancas do poder global.
Fonte: Institutional Investor
Traduzido via ChatGPT
