IA pode adicionar R$ 986,7 bilhões ao PIB brasileiro até 2030, aponta estudo encomendado pela OpenAI
A adoção de inteligência artificial pode injetar R$ 986,7 bilhões ao Produto Interno Bruto brasileiro no período entre 2027 e 2030. A estimativa consta em um estudo do centro de pesquisa Reglab, encomendado pela OpenAI, empresa responsável pelo ChatGPT. O valor equivale a aproximadamente 7,6% do PIB previsto para 2026, que está estimado em R$ 12,9 trilhões, considerando o cálculo em termos presentes com desconto pela taxa Selic de 13% ao ano.
A pesquisa identifica dois caminhos principais pelos quais a IA pode impulsionar a economia. O primeiro é o ganho de produtividade de trabalhadores que passam a utilizar ferramentas de inteligência artificial em suas atividades cotidianas. O segundo é o aumento da eficiência de máquinas, equipamentos e processos produtivos que incorporam a tecnologia em seu funcionamento.
Apesar do financiamento da OpenAI, o levantamento não se restringe ao ChatGPT. O estudo mede o impacto de todas as plataformas de IA disponíveis no mercado, incluindo concorrentes como Claude e Gemini. Os pesquisadores deixam claro que os R$ 986,7 bilhões representam um potencial estimado e não uma garantia, já que a materialização dos ganhos depende da velocidade de adoção da tecnologia e das condições regulatórias, educacionais e institucionais do país.
No recorte por setores, a indústria de transformação lidera o ranking de impactos, com R$ 264,2 bilhões previstos entre 2027 e 2030. Esse segmento reúne atividades que convertem matérias-primas em novos produtos. Na sequência aparecem outras atividades de serviços, com R$ 165,4 bilhões, seguidas pelo comércio, com R$ 131,2 bilhões. A agropecuária deve acumular R$ 48,2 bilhões em ganhos.
A proporção entre trabalho e capital varia de acordo com o setor analisado. Na média geral, 65% do impacto estimado da IA viria do aumento de produtividade dos trabalhadores, enquanto os 35% restantes seriam resultado da maior eficiência de máquinas e estruturas produtivas. Nas atividades financeiras, 87% do impacto decorre do trabalho humano apoiado por IA, utilizada para revisar documentos, avaliar riscos e atender clientes. No setor de informação e comunicação, que abrange desenvolvedores de software e operadoras de telecomunicações, o percentual chega a 97%. A agropecuária inverte completamente essa lógica, já que 92% dos ganhos esperados no setor viriam da incorporação de IA em máquinas e infraestrutura, dado o caráter majoritariamente manual das atividades rurais.
Os pesquisadores projetam que o crescimento seguirá uma curva em S, também chamada de curva de Gompertz, um padrão em que a adoção começa de forma lenta, passa por uma fase de aceleração intensa em um ponto de inflexão e, por fim, se estabiliza. Segundo os autores Thaís Palanca e Pedro Henrique Ramos, a primeira fase é marcada por custos elevados, pouca gente treinada e dúvidas sobre a efetividade da tecnologia. Depois, quando a IA se torna mais acessível e os casos de uso se consolidam, a adoção acelera. Até 2030, a estimativa é de que 66,6% dos ganhos potenciais relacionados à produtividade dos trabalhadores e 62,4% daqueles ligados a máquinas e equipamentos já tenham sido concretizados. O efeito sobre o capital avança mais devagar porque a troca de equipamentos exige mais investimento e tempo do que a adoção de um software.
O cenário traçado pelo Reglab considera o atual marco regulatório da inteligência artificial no Brasil. Mudanças nas regras que dificultem a adoção da tecnologia nas empresas podem reduzir a estimativa. Um levantamento da Deloitte com mais de três mil executivos em mais de 20 países, apresentado no Rio Innovation Week por Flávio Loução, sócio de IA e dados da consultoria, identificou governança de dados, sistemas corporativos e letramento em IA como os principais gargalos das organizações, à frente da própria tecnologia. No Brasil, 42% das empresas afirmam já utilizar IA, contra 34% da média global, mas apenas 23% conseguem extrair valor real do uso, ante 27% no mundo. Segundo Loução, o apetite do país pela tecnologia é maior do que a sua preparação.
Um estudo complementar da Associação Brasileira das Entidades dos Mercados Financeiro e de Capitais, apresentado por Marcelo Billi, aponta maturidade média de 2,7 em uma escala de 0 a 5 entre as empresas brasileiras. Do total, 39% estão em estágio inicial de adoção, 40% já alcançaram a fase de estabilização e apenas 13% são consideradas avançadas. Diante desse cenário, o levantamento do Reglab lista medidas que podem acelerar os ganhos projetados, como requalificação profissional, expansão da infraestrutura digital no campo, incentivos à adoção de IA em empresas de menor produtividade, criação de um marco regulatório previsível, políticas de governança e dados abertos e a utilização da tecnologia nos serviços públicos.
