Durante três anos o mundo se maravilhou com a inteligência do ChatGPT e, mais recentemente, ficou hipnotizado pela criatividade do Sora, o “irmão” gerador de vídeos do chatbot. Na expectativa de que a inteligência artificial será transformadora, as grandes empresas de tecnologia dos Estados Unidos investiram mais de US$ 400 bilhões em 2025 em data centers e em outra infraestrutura necessária; por uma estimativa, a cifra acumulada chegará a impressionantes US$ 7 trilhões até o fim da década. Ainda assim, as receitas de AI até agora somam míseros US$ 50 bilhões por ano, cerca de um oitavo do faturamento anual total da Apple ou da Alphabet. À medida que o mundo se acostuma às façanhas tecnológicas da AI, o foco está mudando. Em 2026, espere que suas consequências econômicas, financeiras e sociais ganhem o centro das atenções.
Comecemos pela economia. Cerca de 800 milhões de pessoas no mundo usam o ChatGPT; muitas pessoas que trabalham admitem em pesquisas que utilizam AI no trabalho. Mas, quando se trata da adoção formal por empresas, os números ainda são modestos. Segundo o Departamento do Censo dos EUA, pouco mais de 10% das empresas com mais de 250 funcionários dizem ter incorporado AI em seus processos produtivos. Uma pesquisa do Massachusetts Institute of Technology, divulgada em julho, constatou que 95% dos projetos-piloto de AI das empresas não geraram qualquer retorno.
Uma correção de mercado em AI teria efeitos secundários na economia dos EUA.
Como consequência, venture capitalists, empreendedores e gigantes de tecnologia do Vale do Silício estão todos focados em uma coisa: como acelerar a adoção pelas empresas. Há uma fortuna potencial a ser feita se as empresas conseguirem integrar a AI em suas operações e aumentar a produtividade. Startups surgiram para ajudar empresas em setores específicos ou em determinados processos: a Harvey AI, por exemplo, trabalha com advogados para analisar grandes volumes de contratos, enquanto a Sierra ajuda empresas a usar AI em atendimento ao cliente. Mesmo a OpenAI e a Anthropic, os principais laboratórios de AI do mundo, estão adaptando parte de seus serviços para ajudar financiadores ou pesquisadores em ciências da vida. Um indicador-chave a acompanhar em 2026 será, portanto, a taxa de adoção formal e em que medida esses esforços estão tendo êxito.
Isso importa não apenas para o impacto da AI na produtividade e no crescimento econômico, mas também para o enorme boom financeiro que depende do sucesso dessa tecnologia. Segundo o Banco da Inglaterra, as ações de empresas que dependem de AI respondiam por 44% da capitalização de mercado do S&P 500 dos EUA no início de outubro. A relação entre preços e lucros futuros esperados (price-to-forward-earnings) desse conjunto de ações — uma medida de valuation — é de impressionantes 31, em comparação com 19 para o índice como um todo. Se a adoção acelerar, os investidores continuarão acreditando que sua extravagância e paciência acabarão se traduzindo em retornos robustos. Mas qualquer sinal de que os ganhos vindos da AI demorarão a chegar, ou talvez nem venham, poderá provocar uma deflação nos valuations.
A história mostra que mesmo tecnologias úteis, como ferrovias e a internet, vieram acompanhadas de exuberância financeira. Uma correção de mercado em AI teria efeitos secundários na economia americana. O investimento em data centers e os efeitos de riqueza de um mercado acionário em forte alta ajudaram a mascarar o impacto de tarifas, menor imigração e incerteza. Mas, se o boom de AI perder força, trilhões de dólares em riqueza das famílias americanas podem simplesmente evaporar.
Uma adoção mais rápida da tecnologia pelas empresas tranquilizaria os investidores, mas traz o risco de levantar outra preocupação: o impacto da AI sobre empregos. Para estimular a adoção, empresas de AI estão promovendo “agentes” virtuais capazes de executar uma série de tarefas de forma semiautônoma, do começo ao fim — como funcionários humanos, mas 24 horas por dia, a um custo menor. “Empacotar” a AI dessa forma, como um substituto plug-and-play para programadores de software ou atendentes de serviços ao cliente, pode ser mais fácil de entender para gestores. A Artisan, uma startup com sede em São Francisco, por exemplo, veiculou uma campanha publicitária conclamando as empresas a “Parar de Contratar Humanos” (“Stop Hiring Humans”). Mas é difícil imaginar uma forma mais eficiente de alimentar uma reação negativa contra a AI como uma ameaça que rouba empregos e desloca trabalhadores.
Alguns comentaristas já estão culpando a AI pelas altas taxas de desemprego entre graduados universitários nos EUA. As evidências para isso são frágeis. O desemprego entre graduados pode simplesmente refletir uma mudança na demanda de habilidades por parte dos empregadores, ou pode ser resultado de tendências anteriores ao lançamento do ChatGPT, como o excesso de contratações por empresas de tecnologia e de serviços profissionais durante a pandemia. Alguns estudos, incluindo um do Yale Budget Lab, concluem que a AI não teve efeitos disruptivos sobre o mercado de trabalho, e não encontram evidências de que setores mais intensivos em AI estejam demitindo mais trabalhadores do que outros.
Boons tecnológicos anteriores sugerem que temores de desemprego em massa tendem a não se concretizar. Empresas que adotam tecnologia mais rápido se beneficiam de maior demanda, o que as leva a contratar mais trabalhadores; à medida que alguns empregos se tornam obsoletos, surgem novos. Mas é natural que as pessoas se preocupem com mudanças. O hype e as expectativas em torno da AI têm sido como nada que o mundo já tenha visto, e a verdadeira natureza de seu impacto ainda é incerta. Ela trará uma retomada econômica, um colapso financeiro ou uma reação social negativa — ou alguma combinação dos três? O mundo começará a descobrir em 2026. ■●
Fonte: The Economist
Traduzido via ChatGPT
