Ozan Ahmet ÇetinA inteligência artificial ultrapassou um limiar. O que até recentemente era uma busca essencialmente académica ou um aprimoramento de back-end para software empresarial está agora a remodelar a forma como as empresas operam, como os profissionais trabalham e como setores inteiros pensam sobre produtividade.
Da geração de código à interação com o cliente, os sistemas de IA estão a ser integrados não como ferramentas, mas como agentes ativos na tomada de decisões e na criação de resultados.
Isso representa mais do que um salto na computação. É o sinal da chegada de uma nova arquitetura económica.
A última vez que vimos algo comparável foi com a chegada da Internet e, antes disso, com o advento da eletrificação e das máquinas industriais.
Cada um desses momentos trouxe não apenas mudanças tecnológicas, mas transformações de longo alcance no trabalho, no capital e na organização social.
Os sinais são claros. Estamos no início de outra mudança semelhante. Prever se a IA irá «assumir o controlo» e causar riscos existenciais pode ser secundário em relação à questão real.
A questão mais premente é o tipo de transformação económica e social que esta nova onda de inteligência trará. E como identificamos os primeiros contornos dessa mudança?
Implicações sociais da IA
As revoluções tecnológicas não substituem simplesmente ferramentas; elas reorganizam sistemas.
A Revolução Industrial foi além de tornar a produção mais rápida. Redefiniu o conceito de trabalho, transformou as economias agrárias e concentrou a mão de obra nas cidades. A eletrificação possibilitou novas formas de organização, desde linhas de montagem até operações 24 horas.
O surgimento da internet remodelou o comércio global e alterou a forma como a informação circula.
O que essas mudanças tinham em comum não era apenas a adoção de uma nova tecnologia, mas as consequências a jusante, como ganhos de produtividade que favoreciam o capital em detrimento da mão de obra, o surgimento de novas classes de vencedores e perdedores e um período de tensão institucional à medida que a sociedade se adaptava às novas realidades.
A IA segue essa linha. O impacto económico da IA não é mais hipotético.
Já está aparecendo em relatórios de empresas, fluxos de capital de risco e estudos sobre produtividade.
Em setores como desenvolvimento de software, serviços jurídicos e operações de atendimento ao cliente, a IA está a acelerar a produção sem um aumento proporcional no número de funcionários. A primeira onda de automação teve como alvo o trabalho rotineiro e físico. Esta está a mudar a economia da mão de obra altamente qualificada.
Uma mudança fundamental reside no custo marginal da inteligência. Tarefas que antes exigiam raciocínio humano — como resumir relatórios, redigir memorandos jurídicos e escrever código — agora são realizadas em grande escala, instantaneamente e a um custo mínimo.
Isto altera a estrutura de entrada de funções empresariais inteiras. A substituição da mão de obra por software não é nova, mas a substituição do julgamento, da linguagem e até da estratégia marca uma nova fase.
Além disso, esta tendência parece estar a intensificar-se, com otimistas tecnológicos como o CEO da OpenAI, Sam Altman, a prever que o custo da «inteligência» se aproximará de zero.
O comportamento de investimento está a ajustar-se em conformidade.
O capital está a fluir para startups nativas de IA com equipas notavelmente enxutas, desafiando o modelo de crescimento com grande número de funcionários que definiu a última geração de empresas de tecnologia.
Enquanto isso, as empresas estabelecidas estão a correr para adaptar a IA aos fluxos de trabalho existentes para se manterem relevantes à medida que a base da concorrência muda.
Nesta fase, está claro que a IA não é uma ferramenta de produtividade restrita. Ela está a começar a mudar como o valor é criado, quem o captura e em que escala.
Todas as grandes ondas tecnológicas reconfiguram o trabalho, mas a IA está a fazê-lo de formas desconhecidas. Ao contrário das ferramentas do passado, que substituíam principalmente o trabalho repetitivo ou manual, o alcance da IA estende-se ao território da «inteligência» e a áreas outrora consideradas isoladas pela educação ou especialização.
Os primeiros indícios sugerem uma divisão. Algumas funções podem tornar-se obsoletas, enquanto outras estão a tornar-se mais produtivas através do aumento.
Isto está em linha com a posição do CEO da Nvidia, Jensen Huang, de que «alguns empregos serão perdidos, outros serão criados, mas todos os empregos serão afetados».
As equipas de apoio ao cliente que utilizam IA podem lidar com um volume maior com menos pessoal. Advogados e analistas podem concluir tarefas em horas que antes levavam dias.
Mas essa produtividade não é distribuída uniformemente. Os trabalhadores que entendem como direcionar a IA de forma eficaz estão a ver o seu poder aumentar; aqueles que não entendem correm o risco de serem marginalizados.
Isso leva a um mercado de trabalho mais polarizado. A procura por profissionais fluentes em IA, que combinam conhecimento especializado na área com a capacidade de integrar e orientar a inteligência artificial, pode crescer.
Enquanto isso, as funções de nível médio que dependem fortemente de processos e repetição estão sob pressão. O resultado não é o desemprego em massa, mas uma reorganização da forma como a remuneração é distribuída.
O desafio para as instituições é mais do que apenas reciclagem profissional.
Os ciclos educacionais tradicionais são muito lentos para responder. A aprendizagem no local de trabalho, os bootcamps e as plataformas privadas de certificação estão a avançar mais rapidamente, mas com o risco de aprofundar a desigualdade entre aqueles que têm acesso à aquisição rápida de competências e aqueles que não têm.
Reconfiguração institucional e social
As mudanças tecnológicas colocam sempre as instituições sob pressão. A IA está a fazê-lo a uma velocidade e escala que desafiam a capacidade de resposta dos sistemas educativos, dos quadros regulamentares e das redes de segurança social.
O resultado é um descompasso crescente entre a rapidez com que as capacidades estão a evoluir e a lentidão com que as estruturas se adaptam.
A educação é o ponto de pressão mais visível. Os modelos tradicionais com cursos de quatro anos, currículos padronizados e acreditação lenta estão cada vez mais desalinhados com as necessidades de uma economia impregnada de IA.
As competências estão a tornar-se obsoletas mais rapidamente do que as instituições conseguem ensiná-las. A credibilidade das credenciais alternativas está a aumentar, mas sem um padrão claro, o mercado de trabalho torna-se mais difícil de navegar, tanto para empregadores como para trabalhadores.
A distribuição de rendimentos é outra linha de falha. A IA tende a amplificar o rendimento daqueles que já estão bem posicionados, como empreendedores, talentos técnicos e trabalhadores do conhecimento em indústrias de alto crescimento.
Enquanto isso, ela comprime o valor da mão de obra generalizada. Sem intervenção, essa dinâmica pode acelerar a desigualdade não apenas dentro dos países, mas entre regiões urbanas e rurais e entre empresas capazes de investir em IA e aquelas que ficaram para trás.
Essas expectativas despertaram o interesse em ideias como a renda básica universal.
Este desequilíbrio é ainda mais reforçado pelos requisitos materiais da própria IA. Ao contrário das revoluções de software anteriores, que exigiam pouco mais do que largura de banda e talento, esta onda favorece ambientes ricos em capital.
A infraestrutura necessária para a IA, como clusters de computação de alto desempenho, acesso a conjuntos de dados proprietários e energia confiável em escala, inclina o campo de jogo para empresas e países já dominantes.
Esta concentração pode limitar o potencial democratizante da tecnologia, a menos que surjam contrapesos.
O que observar a seguir
O ritmo de adoção da IA está a acelerar, mas os efeitos de segunda ordem sobre as políticas, o comportamento corporativo e a estrutura social estão apenas a começar a surgir. Várias falhas determinarão a trajetória a partir daqui.
Em termos de políticas, os governos ainda estão a encontrar o seu equilíbrio. O foco regulatório tem-se concentrado na segurança e na desinformação, mas outra fronteira urgente pode ser a económica, no que diz respeito à forma de atualizar as proteções laborais e as estratégias de investimento público para um mundo onde a inteligência cresce independentemente do número de funcionários.
É crucial estar atento aos primeiros sinais nas políticas de força de trabalho, financiamento da educação e se a infraestrutura de IA é tratada como um bem público ou deixada inteiramente para o setor privado.
Em relação ao sentimento público, a receção da IA tem sido moldada pela curiosidade e pelo otimismo cauteloso até agora.
Mas isso pode mudar rapidamente. Se a tecnologia for vista como beneficiando desproporcionalmente as elites, ou se as perturbações se acumularem sem uma vantagem clara para a população em geral, podemos esperar resistência política e cultural.
A questão já não é se a IA irá mudar a economia. Esse limiar já foi ultrapassado.
A questão mais relevante é quão ampla e desigual será essa mudança e se as instituições, empresas e indivíduos estão preparados para se ajustar ao ritmo necessário.
Todas as grandes mudanças tecnológicas trazem um período de incerteza. Mas também trazem agência.
Não há nada de predeterminado nos resultados desta transição.
As escolhas feitas agora em matéria de educação, infraestruturas, política laboral e governação corporativa irão determinar se a IA servirá para ampliar as divisões ou para elevar o nível mínimo.
(Esta é a segunda parte de uma série de quatro sobre como a IA está a mudar o mundo. Próxima: Regulamentar a máquina)
