Macroeconomia da Inteligência Artificial (FMI)

A Inteligência Artificial (AI) pode ser o caminho para a produtividade nas empresas, mas o futuro depende das escolhas de hoje.

Artigo do Fundo Monetário Internacional (FMI), publicado no final do ano passado, analisa, sob a perspectiva macroeconômica, os caminhos possíveis da evolução da IA e de impacto na economia e, consequentemente, nas empresas. (O texto que se segue é adaptado do artigo original publicado pelo FMI).

O artigo parte de algumas reticências provocativas sobre o futuro da IA levando em conta o baixo desempenho da produtividade nos Estados Unidos como também na maioria das economias avançadas. Exemplificando, o Vale do Silício que passa repetidamente pela esperança e decepção com a próxima grande tecnologia. Portanto, “justifica-se um ceticismo saudável em relação a quaisquer pronunciamentos sobre como a inteligência artificial (IA) mudará a economia”, diz o texto.

No entanto, argumenta que há boas razões para levar a sério o potencial crescente da IA – sistemas que exibem comportamento inteligente, como aprendizagem, raciocínio e resolução de problemas – para transformar a economia (e os negócios). Mas o futuro particular que surgirá será uma consequência de muitas coisas, incluindo decisões tecnológicas, políticas e estratégicas tomadas hoje.

O artigo apresenta dois caminhos que levam a futuros muito diferentes para a IA e a economia, consequentemente para as empresas. Em todos os casos, "o futuro ruim é o caminho de menor resistência. Chegar a um futuro melhor depende de boas práticas", enfatiza o texto. Uma alusão de que o pior caminho para as empresas é aquele da resistência às necessidades de investimentos em tecnologia em razão de certo ceticismo quanto ao poder da IA em promover a elevação da produtividade para poder competir. As dificuldades das empresas em imaginar a transformação digital dos seus negócios é a primeira causa.

O primeiro caminho diz respeito ao futuro econômico – que é, em grande parte, o futuro do crescimento da produtividade. A economia dos EUA tem estado presa a um crescimento de produtividade preocupantemente baixo durante a maior parte dos últimos 50 anos, exceto por um breve ressurgimento no final dos anos 1990 e início dos anos 2000 (Brynjolfsson, Rock e Chade 2019). A maioria das economias avançadas tem agora o mesmo problema de baixo crescimento da produtividade. No Brasil, a produtividade da indústria se encontra basicamente nos mesmos patamares de 2014, muito embora 70% das empresas pesquisadas tenham declarado investimentos em tecnologias de IA, segundo estudo da Confederação Nacional da Indústria (CNI).

A primeira variante: O futuro de baixa produtividade

Em um caminho da bifurcação de produtividade, o impacto da IA é limitado. Apesar da rápida melhora das capacidades técnicas da IA, sua adoção pelas empresas pode continuar lenta e confinada às grandes empresas (Zolas e outros 2021). A economia da IA pode vir a ser de uma variedade muito estreita de economia de mão de obra (...) em vez de uma IA que permita que os trabalhadores façam algo novo ou poderoso. Uma referência aos produtos focados no “assim, assim”, quando se expecta por processos digitais verdadeiramente transformadores de todo o negócio.  

Como muitos dos recentes entusiasmos tecnológicos como impressoras 3D, carros autônomos, realidade virtual, etc., a IA também pode acabar sendo menos promissora ou menos pronta para trazer ao mercado do que se esperava inicialmente. Cita-se o famoso paradoxo identificado pelo economista Robert Solow em 1987 – "Você pode ver a era do computador em todos os lugares, menos nas estatísticas de produtividade" – pode se tornar mais extremo, já que todos parecem ter um chatbot de IA que surpreende seus amigos, mas as empresas não parecem mais produtivas por seu maior uso de IA.

As empresas podem reduzir ainda mais quaisquer benefícios econômicos da IA ao não promover as mudanças organizacionais e gerenciais de que precisam para melhor aproveitá-la. Ao mesmo tempo, as escolhas erradas podem minar os incentivos dos profissionais criativos para produzir mais conteúdo inovador que alimenta os sistemas de aprendizado de máquina.

Segunda variante: O futuro de alta produtividade

Mas há um cenário alternativo em que a IA leva a um futuro de maior crescimento de produtividade. A IA pode ser aplicada a uma parte substancial das tarefas feitas pela maioria dos trabalhadores (Eloundou e outros 2023) e aumentar massivamente a produtividade nessas tarefas. Neste futuro, a IA cumpre sua promessa de ser o avanço tecnológico mais radical em muitas décadas. Além disso, acaba complementando os trabalhadores (particularmente os mais qualificados), liberando-os para gastar mais tempo em tarefas não rotineiras, criativas e inventivas, em vez de apenas substituí-los. A IA captura e incorpora o conhecimento tácito (adquirido através da experiência, mas difícil de articular) de indivíduos e organizações, baseando-se em grandes quantidades de dados recém digitalizados. Como resultado, trabalhadores podem passar mais tempo trabalhando em novos problemas, e uma parcela crescente da força de trabalho cada vez mais se assemelha a uma sociedade de cientistas pesquisadores e inovadores. O resultado é uma economia não apenas com um nível mais elevado de produtividade, mas com uma taxa de crescimento permanentemente mais elevada.

Por outro lado, as experiências de empresas com a digitalização dos seus negócios demonstram que os projetos focados exclusivamente em tecnologias nem sempre são garantia de sucesso. A IA é uma excelente aliada, mas a tecnologia serve apenas aos objetivos de quem a cria ou adota; portanto, depende essencialmente de uma visão de ampla das possibilidades que os negócios digitais podem proporcionar, bem como criar/elevar as competências para desenvolver e/ou aproveitar de plataformas digitais para aplicações inovadoras e alinhadas às estratégias de negócio. Sem isso, as chances de utilização da IA são comumente reduzidas em processos e produtos limitados, geralmente focados no “assim, assim”, enquanto se pode apostar na IA como aliada de processos digitais verdadeiramente transformadores de todo o negócio.