Em 1987, Robert Solow olhou para quatro décadas de informatização e produziu a piada mais citada da história do crescimento económico: vê-se a era dos computadores em todo o lado, exceto nas estatísticas da produtividade. Trinta e nove anos depois, estamos a fazer o remake com um orçamento maior. Centenas de milhões de pessoas consultam diariamente uma inteligência artificial; ela escreve código, lê exames médicos, redige contratos, dá explicações a crianças — e as estatísticas da produtividade continuam, mais uma vez, serenamente indiferentes. Entretanto, as previsões divergem entre si por uma ordem de grandeza, o que é, em si mesmo, revelador: a Goldman Sachs projeta um ganho de 7 por cento no PIB mundial; a McKinsey vê até 3,4 pontos adicionais de crescimento anual; e Daron Acemoglu, fazendo a aritmética tarefa a tarefa, chega a um ganho de produtividade total dos fatores de, no máximo, 0,66 por cento — não por ano, mas no total, ao longo de uma década, cerca de 0,05 por cento ao ano. Quando as estimativas de pessoas sérias sobre o mesmo objeto diferem por um fator de cem, a pergunta interessante não é apenas quem tem razão. É porque é que o objeto é tão difícil de ver. Penso que a resposta é que o PIB nunca foi construído para o ver — e que isto, na sua maior parte, não é um escândalo, mas uma lição sobre o que o PIB é. Deixem-me apresentar o argumento em sete partes e explicar, no fim, porque é que nada disto significa que a revolução seja falsa.
Onde a IA já aparece: na fatura
Comecemos pelo único sítio onde a IA está inequivocamente presente nas contas nacionais — que não é onde os profetas prometeram. Está no investimento: na construção da máquina, não ainda no trabalho da máquina. Os números deixaram de ser subtis. Jason Furman, de Harvard, fez a decomposição para o primeiro semestre de 2025: o investimento em equipamento de processamento de informação e software representou cerca de 4 por cento do PIB americano e explicou 92 por cento do seu crescimento; retire-se essa parcela e a maior economia do mundo cresceu 0,1 por cento anualizado — um erro de arredondamento. A Renaissance Macro estimou que em 2025, pela primeira vez desde que há registo, o contributo em dólares da construção de centros de dados para o crescimento ultrapassou o do consumidor americano — sendo o consumidor dois terços da economia. No primeiro trimestre deste ano, o investimento ligado à IA carregava cerca de três quartos de um crescimento de 2,1 por cento, e a Reserva Federal de St. Louis calcula que o investimento em IA forneceu 39 por cento do crescimento marginal do PIB americano nos últimos quatro trimestres — contra 28 por cento do setor tecnológico no pico da bolha dot-com. Os cinco maiores investidores anunciaram cerca de 700 mil milhões de dólares de investimento este ano, perto de 5 por cento do PIB, uma fatia do investimento nacional vista pela última vez quando se assentavam os caminhos-de-ferro. Um autor de newsletters resumiu a macroeconomia com precisão insuperável: a economia americana pode bem ser apenas três centros de dados de IA escondidos numa gabardina.
Entenda-se o que isto significa e o que não significa. O PIB está a medir o custo da revolução da IA com fidelidade perfeita — o betão, os chips, as turbinas, a eletricidade (que, como nota secamente Acemoglu, soma ao PIB medido quer aumente quer não o bem-estar de alguém). O que ainda não está a medir é o retorno. A charrua aparece antes da colheita; sempre apareceu. A pergunta a que este artigo responde é porque é que a colheita, quando vier, se vai registar de forma muito mais ténue do que a charrua — e porque é que isso é sobretudo aritmética, não fracasso. E há mais uma ironia de medição dentro da própria fatura: o PIB é produto interno bruto — conta o investimento antes da depreciação — e este capital é invulgarmente mortal. Um aterro ferroviário serviu um século; uma GPU de fronteira é amortizada em três a cinco anos. Uma fatia significativa da linha de investimento que hoje explode é, por construção, o abate contabilístico de amanhã — o que significa que mesmo o único sítio onde a IA aparece inequivocamente, no PIB, sobrestima o seu contributo para aquilo que a economia vai efetivamente conservar.
1 A aritmética do peso que desaparece
Quando um setor se torna radicalmente mais produtivo, os seus preços caem — e o seu peso no PIB encolhe. O PIB mede o que se paga, não o que se desfruta; um bem cujo preço colapsa para zero leva consigo o seu valor de mercado para zero, por mais que transforme a vida. William Nordhaus traçou o preço da luz artificial ao longo de dois séculos: o custo de uma hora de luz caiu por um fator de milhares, uma das grandes dádivas da civilização industrial — e precisamente por causa desse colapso, a iluminação é um arredondamento no PIB. Nenhumas contas nacionais celebram a iluminação. A agricultura executou o mesmo número de desaparecimento: caiu de quase metade do PIB dos países ricos para 2 por cento, não por falhar mas por ter sucesso — alimentando toda a gente de forma tão barata que deixou de pesar. Agora projete-se a lógica em frente. O produto central da IA é inteligência, e, na margem, o seu preço está a colapsar mais depressa do que qualquer fator de produção na história económica — para cêntimos por milhão de tokens. Se a IA tiver sucesso total, a cognição torna-se como a luz: em todo o lado, indispensável e estatisticamente sem peso. A diferença vai toda para o único livro que o PIB não escritura: o excedente do consumidor. As experiências de Erik Brynjolfsson para avaliar bens digitais gratuitos mostram que as pessoas exigem milhares de dólares por ano para abdicar de ferramentas cuja pegada no PIB é quase nula; quando a Wikipédia destruiu o negócio das enciclopédias, o PIB medido caiu enquanto o acesso da humanidade ao conhecimento explodia. A IA é a Wikipédia a acontecer a tudo o que é cognitivo, ao mesmo tempo. Preparemo-nos para um bem-estar enorme e uma aritmética modesta.
2 A vingança de Baumol
A imagem no espelho é a doença dos custos de William Baumol, e ela garante que as estatísticas serão dominadas exatamente pelos setores que a IA menos ajuda. Um quarteto de cordas precisa hoje de quatro músicos, como no tempo de Haydn; quando a produtividade dispara na indústria e estagna no quarteto, o custo relativo do quarteto sobe sem limite, e é por isso que os setores que resistem à automação — saúde, educação, Estado, serviços pessoais — absorvem uma fatia cada vez maior da despesa e, portanto, do PIB. O crescimento medido da economia converge, mecanicamente, para a taxa de crescimento das suas partes mais estagnadas. E eis o corolário cruel para a IA: quanto mais depressa ela revoluciona o automatizável, mais barato o automatizável se torna, e mais o PIB passa a ser composto pelo resto não automatizável. A IA acelera o seu próprio desaparecimento estatístico. O paradoxo não é um defeito da tecnologia. É um teorema sobre o índice.
3 O O-ring: cadeias, não pilhas
Michael Kremer batizou o terceiro mecanismo com o nome do anel de vedação que destruiu o Challenger: na produção complexa, as tarefas são complementares, não substituíveis — o produto é uma cadeia, e a força da cadeia é a do seu elo mais fraco. Tornem-se sobre-humanos nove elos em dez e a produção continua limitada pelo décimo. É a lei de Amdahl: se a IA torna instantâneos 90 por cento de um processo e os restantes 10 por cento — a aprovação, a licença, a reunião com o cliente, a data do julgamento, a entrega física — continuam a demorar o que demoravam, a aceleração total está limitada a dez vezes, por mais divino que o modelo se torne; e, na prática, a muito menos, porque o gargalo migra precisamente para os elos humanos, institucionais e regulatórios que a IA não consegue tocar. A minuta do advogado demora agora minutos; a audiência continua marcada para novembro. O diagnóstico demora segundos; o encaminhamento demora meses. Acelerou-se a inteligência; a cadeia, não. O PIB mede a cadeia.
4 A inteligência nunca foi o gargalo
O que aponta para a quarta razão, a mais prática, visível nos dados de adoção. O projeto NANDA, do MIT, inquiriu iniciativas empresariais de IA e encontrou cerca de 95 por cento sem qualquer retorno mensurável; o estudo METR com programadores experientes encontrou-os 19 por cento mais lentos com ferramentas de IA — convencidos de que estavam 20 por cento mais rápidos. Isto não são acusações aos modelos. São medições daquilo que o fator escasso realmente é. Nas aplicações desarrumadas que carregam a economia — processos empresariais, serviços públicos, sistemas de energia, hospitais, escolas — as restrições que apertam quase nunca são a capacidade bruta do modelo. São o redesenho dos processos, o acesso a dados proprietários fechados em silos e departamentos jurídicos, a autoridade interna para mudar a forma como as pessoas trabalham, a vontade política de atropelar resistências e a regulação com o seu próprio relógio. Uma empresa que compra inteligência de fronteira e a despeja em processos antiquados comprou um Ferrari para andar em engarrafamentos. O fator escasso não é QI — as máquinas vendem-no agora ao token. É autoridade organizacional: a capacidade rara, sem preço e profundamente humana de desmontar uma instituição e voltar a montá-la à volta da ferramenta nova. Esse fator não capitaliza ao ritmo dos lançamentos de modelos. Capitaliza ao ritmo da dor da mudança.
5 Os ganhos vivem no Nível 3 — e os incumbentes não conseguem lá chegar
Há três níveis de adoção da IA numa organização. O Nível 1 é o momento Harry Potter: cada indivíduo recebe uma varinha mágica — redige mais depressa, programa mais depressa, pesquisa mais depressa. Real, delicioso e largamente invisível no produto, porque o tempo individual poupado se evapora em qualidade, em folga e na caixa de correio. O Nível 2 redesenha processos: as equipas encolhem, os ciclos comprimem-se; os ganhos aparecem, mas presos dentro de estruturas velhas. O Nível 3 reconstrói a própria empresa sobre o pressuposto de que a inteligência é quase gratuita — poucas pessoas, sobretudo julgamento e relações, agentes a fazer o resto. É aí que vivem os ganhos de ordem de grandeza, e é exatamente o nível a que os incumbentes não conseguem chegar, porque chegar lá significa desmontar o organograma em plena operação — reparar o avião no ar enquanto a tripulação a ser removida o pilota. Os ganhos chegarão, portanto, como sempre chegam: não com os incumbentes a melhorar, mas com os incumbentes a morrer — substituídos por empresas nativas de IA, construídas no Nível 3 desde o primeiro dia, sem camadas herdadas para remover nem avião para reparar. É a oportunidade empreendedora de uma geração, e é também a razão por que os números agregados se atrasam: a destruição criadora regista-se primeiro como rotação, falência e realocação — os custos são lançados imediatamente, o retorno só depois de as empresas novas escalarem. O PIB vê a demolição antes de ver o edifício.
6 A contabilidade do Estado faz o sucesso da IA parecer uma recessão
As contas nacionais valorizam a maior parte da produção do setor público a custo: assume-se que o que o Estado produz vale o que gastou a produzi-lo. Ponha-se agora um ministério a usar IA e a prestar os mesmos serviços com menos 30 por cento de funcionários. Em qualquer contabilidade sã, a produtividade sobe. Na contabilidade do Sistema de Contas Nacionais, a produção do Estado — o custo — cai, e com ela o PIB medido. Num país onde o Estado pesa 40 a 50 por cento da economia, a convenção garante que a revolução da IA no setor público, se alguma vez vier, será lançada como contração. Quanto mais sucesso o governo tiver na adoção da IA, pior parecerá o seu PIB. Uma convenção estatística dos anos 1940 está pronta para registar o maior ganho de eficiência da história da administração como uma recessão.
7 Quarenta anos para o dínamo
Finalmente, o tempo — a razão que engole as outras. Paul David contou a história canónica: o dínamo elétrico foi comercializado na década de 1880, e a sua colheita de produtividade só chegou na década de 1920, quarenta anos depois, porque os ganhos exigiam reconstruir a própria fábrica — as fábricas antigas eram verticais, organizadas em torno de um veio central a vapor, e a eletricidade só compensou quando os engenheiros redesenharam a produção na horizontal, um motor por máquina, o que significou edifícios novos, processos novos e a reforma de uma geração de gestores incapazes de imaginar uma fábrica sem veio central. Todas as tecnologias de uso geral repetem o padrão, e Brynjolfsson deu um nome à versão moderna: a curva em J da produtividade. Nos primeiros anos de uma tecnologia de uso geral, as empresas investem massivamente em intangíveis — reorganização, formação, redesenho de processos, complementos — que as contas convencionais registam como custos, enquanto os retornos se acumulam fora dos livros; a produtividade medida cai antes de subir. Voltem a olhar para os números do investimento no topo deste ensaio: 92 por cento do crescimento na fatura, aproximadamente nada na linha da produtividade. Não estamos a olhar para uma revolução falhada. Estamos a olhar para o braço descendente do J — fotografado ao vivo, pela primeira vez, à escala mundial. E recordem como acabou a piada original: o paradoxo de Solow acabou por se resolver — cerca de uma década depois de ele o ter cunhado, no surto de produtividade americano do final dos anos 1990, quando as reorganizações finalmente apanharam as máquinas. Os paradoxos das tecnologias de uso geral não duram para sempre. Duram mais ou menos o tempo que demora a reconstruir a fábrica.
A última trincheira do otimista: desta vez a ferramenta é um trabalhador
A objeção mais forte a tudo o que fica acima merece uma secção própria, não uma nota de rodapé. Diz o seguinte: os gargalos são temporários, porque esta tecnologia, ao contrário do dínamo, pode acabar por fazer ela própria a reorganização — agentes vão redesenhar os processos, gerir os projetos, povoar a empresa; os elos fracos do O-ring serão substituídos um a um; e quando a IA entrar no laboratório, vai acelerar a produção das próprias ideias, convertendo um ganho de nível único numa taxa de crescimento permanentemente mais alta — o cenário que Aghion e Jones formalizaram. Levem-na a sério, porque está certa: os agentes vão absorver elos que hoje ninguém espera. Mas percorram a lista dos gargalos residuais e reparem naquilo de que são feitos. A licença não é um objeto cognitivo; é um objeto jurídico. A data do julgamento, o ensaio clínico, a ligação à rede elétrica, o tempo de cura do betão, a reclamação do vizinho, a pergunta sobre quem responde quando o agente erra — nada disto está à espera de mais inteligência. Está à espera de instituições, e as instituições movem-se à velocidade da confiança, da lei e da política — ou seja, à velocidade humana. Acima de tudo, a autoridade para entregar uma empresa a agentes está nas mãos de humanos — executivos com carreiras, conselhos de administração, reguladores — pelo que a decisão de remover o gargalo está sentada atrás do gargalo. E o canal do laboratório, a única via genuína para uma mudança permanente na taxa de crescimento, esbarra na força contrária que Bloom e os seus coautores documentaram: as ideias estão a tornar-se mais difíceis de encontrar, cada descoberta custa mais esforço de investigação do que a anterior, e a IA tem primeiro de vencer essa passadeira rolante antes de acelerar seja o que for. Pode vencê-la. Mas “pode, eventualmente, quando as instituições se adaptarem” não é uma refutação deste artigo. É a tese deste artigo, com um chapéu mais esperançoso.
O impacto existe, e vai existir
Junte-se então o argumento completo. A IA está hoje no PIB como custo — o maior investimento privado coordenado desde os caminhos-de-ferro. O seu retorno chegará tarde, como chegou o de todas as tecnologias de uso geral, à velocidade do redesenho organizacional e não dos lançamentos de modelos; chegará torto, através de empresas novas e não das velhas, lançado primeiro como destruição; parte dele será ativamente mal contado como encolhimento onde quer que o Estado o adote; e a fatia maior nunca entrará no PIB, porque tomará a forma de preços a colapsar para zero e de um excedente do consumidor que o índice nunca foi desenhado para registar — a luz, outra vez, em todo o lado e sem peso. Nada disto é um argumento contra a tecnologia. É um argumento contra ler a tecnologia através de um instrumento estatístico construído nos anos 1940 para contar granadas de artilharia e toneladas de aço. O impacto existe: perguntem às centenas de milhões de pessoas que transportam agora no bolso um explicador, uma segunda opinião médica e um assistente de investigação, por um preço de aproximadamente nada. E o impacto vai existir: nas empresas ainda por fundar que nascerão no Nível 3 desde o primeiro dia, nas cadeias lentamente reforjadas elo a elo, na colheita de quarenta anos que se segue ao dínamo. A piada de Solow precisa de uma última atualização. Vê-se a era da IA em todo o lado — incluindo, finalmente, nas estatísticas, como fatura. Os recibos virão depois. A maior parte do benefício nunca virá, e isso não é a tecnologia a falhar. É o PIB a confessar o que nunca mediu: como é bom estar vivo quando a inteligência se torna demasiado barata para ter contador.
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