O debate sobre os impactos da inteligência artificial na economia ganhou força nos últimos meses, impulsionado pela expectativa de que a nova tecnologia possa elevar significativamente a produtividade das empresas e contribuir para uma desaceleração da inflação.
Para Paul Donovan, economista-chefe da UBS Wealth Management, porém, o entusiasmo em torno desse cenário merece cautela.
Em análise divulgada nesta sexta-feira (17), ele argumenta que os ganhos de produtividade associados à IA podem ser menores e mais difíceis de mensurar do que muitos investidores e formuladores de políticas públicas imaginam.
O desafio de medir a produtividade
Donovan cita declarações recentes do presidente do Federal Reserve, Kevin Warsh, que associou o avanço da inteligência artificial a ganhos de produtividade de longo prazo. Na avaliação do economista, existe uma tendência de tratar a produtividade como uma solução quase automática para diversos desafios econômicos.
“Warsh defende uma espécie de fada da produtividade espalhando pó mágico pela economia”, afirmou Donovan.
Segundo ele, a produtividade é um dos indicadores mais complexos da macroeconomia.
“Produtividade é tudo aquilo que os economistas não conseguem explicar, agrupado de forma atraente em uma única estatística”, disse Donovan.
O economista argumenta que as dificuldades de mensuração aumentaram nos últimos anos devido à deterioração da qualidade dos dados disponíveis e às transformações estruturais do mercado de trabalho.
Essa incerteza cria o risco de interpretações equivocadas dos números. De acordo com Donovan, parte dos ganhos de produtividade registrados pode refletir limitações estatísticas ou mudanças ainda não totalmente compreendidas pelos analistas, em vez de avanços reais de eficiência.
“O risco é que os números de produtividade sejam falsamente inflados”, alertou.
Efeito limitado na economia como um todo
Outro ponto levantado pelo economista é que ganhos expressivos em determinados setores não necessariamente resultam em uma melhora equivalente da produtividade agregada da economia. A inteligência artificial pode reduzir a necessidade de mão de obra em algumas atividades, mas os trabalhadores deslocados tendem a buscar ocupações em outros segmentos, muitas vezes menos produtivos.
Para Donovan, esse processo pode diluir parte dos benefícios esperados da tecnologia quando se observa o conjunto da economia.
“Quando analisamos a nova estrutura da força de trabalho, as melhorias de produtividade em toda a economia provavelmente serão moderadas”, afirmou.
Na visão do economista, a inteligência artificial continuará transformando processos e modelos de negócios nos próximos anos, mas investidores e autoridades monetárias devem evitar assumir automaticamente que esses avanços produzirão um choque de produtividade capaz de reduzir inflação, juros e custos econômicos de forma significativa.
Para ele, a realidade tende a ser mais gradual e complexa do que sugerem as projeções mais otimistas do mercado.
Leia também:
