A IA não aumentará a produtividade humana tão cedo, afirma um novo artigo do Federal Reserve

A IA generativa não é apenas mais um ciclo de hype tecnológico fadado ao fim, mas sim um divisor de águas para a produtividade humana, de acordo com o Federal Reserve (Fed). A grande ressalva, porém, é que o caminho para chegar lá será "inerentemente lento" e "repleto de riscos".

Em um artigo recente publicado pelo Conselho de Governadores do Fed , pesquisadores sugerem que o entusiasmo em torno da IA generativa provavelmente não será uma bolha no longo prazo e que a tecnologia será uma força macroeconômica séria, provando ter efeitos revolucionários na produtividade do trabalho, semelhantes à eletricidade e ao microscópio.

A ideia de que a IA generativa tornará a força de trabalho mais produtiva não é inovadora. Ela tem sido elogiada por executivos corporativos e por muitos entusiastas da IA desde que o modelo de IA generativa ChatGPT da OpenAI desencadeou a febre da IA.

Mas o mais significativo é que a instituição econômica mais poderosa do país acaba de expressar notável confiança no potencial da tecnologia. Embora com uma ressalva.

A IA pode ser o próximo microscópio

O artigo divide as inovações tecnológicas em três categorias. Primeiro, temos inovações como a lâmpada elétrica, que aumentou drasticamente a produtividade inicialmente, permitindo que os trabalhadores não ficassem limitados à luz do dia. Mas, assim que a tecnologia foi amplamente adotada, a lâmpada elétrica deixou de agregar valor à produtividade no local de trabalho.

“Em contraste, dois tipos de tecnologias se destacam por terem efeitos mais duradouros no crescimento da produtividade”, escrevem os pesquisadores, e a IA tem características de ambos.

As primeiras são as "tecnologias de uso geral", como o dínamo elétrico ou o computador. O dínamo elétrico foi o primeiro gerador elétrico prático e continuou a proporcionar um crescimento acelerado da produtividade mesmo após sua ampla adoção, pois estimulou inovações relacionadas e continuou a se aprimorar.

Os pesquisadores afirmam que a IA generativa já mostra sinais de que se encaixa no perfil. Há LLMs especializados para áreas específicas, como o LegalGPT da OpenAI, destinado a auxiliar em questões jurídicas, e "copilotos" como o produto Copilot da Microsoft, que visa aumentar a produtividade nos escritórios integrando IA generativa aos fluxos de trabalho corporativos. Pesquisadores do Fed acreditam que ainda mais inovações em cadeia estão por vir, e essa onda será liderada por empresas nativas digitais.

E é evidente que a tecnologia central está inovando rapidamente e provavelmente continuará a inovar à medida que as empresas a desenvolvem com o objetivo de alcançar a inteligência artificial geral. Enquanto isso, o artigo aponta, o rápido crescimento da tecnologia já nos proporcionou novas inovações, como a IA agêntica e modelos de IA emblemáticos, como o R1 da Deepseek.

O segundo tipo de tecnologia é chamado de "invenções de métodos de invenção", cujos exemplos mais proeminentes são o microscópio ou a prensa tipográfica. Embora o microscópio tenha se tornado uma ferramenta comum, ele continua a elevar os níveis de produtividade humana, possibilitando projetos de pesquisa e desenvolvimento.

A IA generativa tem sido útil em simulações para compreender a natureza do universo , em descobertas de novos medicamentos e muito mais. E o artigo observa que houve um grande aumento, a partir de 2023, de empresas citando IA em contextos de pesquisa e desenvolvimento e em teleconferências de resultados corporativos, mostrando que talvez a integração da IA com a inovação corporativa já tenha começado.

Sempre há um porém

Infelizmente, essa confiança vem com uma ressalva. A IA será uma bênção para o crescimento econômico e da produtividade, mas é improvável que isso aconteça da noite para o dia.

O documento do Fed afirma que o maior desafio da IA generativa atualmente não é a tecnologia em si: é fazer com que pessoas e empresas a utilizem de fato. Embora pesquisadores estejam começando a adotá-la mais, a maioria das empresas fora das áreas de tecnologia e ciência ainda não a implementou em suas operações diárias, com exceção do setor financeiro. E pesquisas do setor mostram que a adoção da IA é muito maior em grandes empresas do que em pequenas.

Portanto, embora a IA generativa provavelmente aumente nossa produtividade geral, o impacto será lento. Isso porque são necessários tempo, dinheiro e outras tecnologias de suporte, como interfaces de usuário, robótica e agentes de IA, para torná-la realmente útil em toda a economia. Os autores a comparam a grandes mudanças tecnológicas do passado, como os avanços na computação, que se acumularam por décadas antes de causar um boom de produtividade.

O cronograma para esse boom ainda é desconhecido. Economistas do Goldman Sachs acreditam que os efeitos da IA na produtividade do trabalho e no crescimento do PIB nos EUA começarão a aparecer em 2027 e atingirão o pico na década de 2030.

Outro risco apontado pelo Fed está relacionado à construção de infraestrutura para a demanda prevista. A adoção generalizada de IA generativa significa uma necessidade significativa de investimento em data centers e geração de eletricidade. Mas investir muito rápido pode ter "consequências desastrosas" quando a demanda não cresce como esperado , alerta o Fed, semelhante a como a superexpansão ferroviária no século XIX levou a uma depressão econômica no final do século.

Apesar das ressalvas, o Fed está confiante de que a IA generativa será transformadora para a produtividade. Mas se essa transformação continuará a acelerar perpetuamente e terá um efeito tão grande quanto o dínamo elétrico ou o microscópio dependerá da extensão e da velocidade da adoção da tecnologia.