Líderes do Vale do Silício argumentam que a IA vai, no futuro, reduzir custos e aumentar a produtividade. Por enquanto, os investimentos em infraestrutura de IA estão pressionando os preços de eletricidade, chips, software e capacidade de data centers.
A adoção pelas empresas continua desigual, adiando os ganhos de produtividade tão esperados que poderiam compensar esses custos.
O descompasso cria um desafio para o presidente do Fed, Kevin Warsh, enquanto autoridades discutem se a inflação provocada pela IA é do tipo que exige aumento dos juros.
Foto: Magnific
Líderes do Vale do Silício, de Elon Musk ao CEO da OpenAI, Sam Altman, têm destacado os efeitos deflacionários do avanço da I.A.
Líderes do Vale do Silício, de Elon Musk ao CEO da OpenAI, Sam Altman, têm destacado os efeitos deflacionários do avanço da inteligência artificial.
“Uma inteligência tão barata que nem precisará ser medida está ao nosso alcance”, escreveu Altman recentemente.
Musk, CEO da Tesla e da SpaceX e a pessoa mais rica do mundo, argumenta que a I.A e a robótica vão criar uma abundância extrema e reduzir os custos. Masayoshi Son, presidente do SoftBank, afirmou esperar uma queda de 40% nos preços e disse que “trabalhos desnecessariamente difíceis, trabalhos que exigem esforço físico, não seriam mais necessários”.
Nenhum desses sonhos está perto de se concretizar.
Em vez disso, a I.A está esbarrando na inércia das empresas à medida que se espalha pela economia — provocando alguma inflação no curto prazo e produzindo poucas evidências de um aumento sustentado de produtividade.
A adoção pelas empresas tem sido mais lenta do que alguns defensores da tecnologia previam. Enquanto isso, os investimentos de trilhões de dólares da indústria de tecnologia em data centers e infraestrutura de I.A têm provocado gargalos nas cadeias de suprimentos.
Os gastos para ampliar a infraestrutura de I.A estão elevando os preços em setores como o de eletricidade. Os custos estão se acumulando antes que os benefícios em larga escala cheguem. Isso cria um dilema para o Federal Reserve, que precisa tomar decisões sobre como administrar a inflação.
Alguns dos custos imediatos da I.A são mais fáceis de identificar do que seus possíveis benefícios, afirmou Ronnie Chatterji, economista-chefe da OpenAI.
“Para impactar a economia, ela precisa ser adotada pelas organizações. Essas organizações precisam perceber valor”, disse Chatterji.
Enquanto isso acontece, ele reconheceu que “ainda vai levar algum tempo até vermos isso claramente refletido nas estatísticas de produtividade”.
Os gastos de capital com a expansão da infraestrutura de IA devem chegar a US$ 581 bilhões nos Estados Unidos neste ano, e a até US$ 1 trilhão globalmente, segundo estimativa recente da Goldman Sachs Research. Os gastos apenas nos EUA equivalem a 1,8% do Produto Interno Bruto (PIB), proporção que, segundo a instituição, deve chegar a 2,8% até 2028.
Uma pesquisa do Census Bureau publicada em maio mostrou que entre 17% e 20% das empresas americanas relataram usar IA, com uma adoção muito mais disseminada entre grandes companhias do que entre pequenas empresas.
Peter Boockvar, da One Point BFG Wealth Partners, comparou a I.A ao último grande salto de produtividade impulsionado pela tecnologia: a internet. Mesmo durante aquele período de automação, os Estados Unidos registraram um ganho de apenas 1,5% na produtividade ao longo de 30 anos, afirmou Boockvar. Considerando um período de 50 anos, a média foi de 2,5%.
“É difícil imaginar que a I.A generativa vá proporcionar esse nível de avanço à economia em comparação com a internet”, disse Boockvar. “A tecnologia sempre tornou as pessoas mais produtivas. Mas a I.A generativa representa vários saltos de produtividade em relação ao que já vimos? Simplesmente não sabemos.”
“A tecnologia existe”
Dentro das empresas, alguns executivos que implementaram a I.A em larga escala alertam que as promessas da indústria precisam ser analisadas com cautela.
“A realidade é que a tecnologia existe”, afirmou Julie Averill, ex-diretora de tecnologia da Lululemon, que supervisionou a adoção de I.A na empresa. “O exagero está na facilidade de implementar essa tecnologia em uma grande organização.”
A Lululemon utilizou I.A para ajudar executivos a prever onde os produtos teriam maior potencial de vendas. O processo foi muito mais complexo do que simplesmente utilizar um chatbot.
“As coisas que sempre tornaram as implementações difíceis em grandes empresas continuam existindo, e são as pessoas”, disse Averill. “Fazer as pessoas mudarem seus comportamentos, acompanhá-las durante o processo e fazer com que confiem no modelo é difícil.”
Chatterji afirmou ter observado padrões semelhantes nos dados da OpenAI. Segundo ele, as empresas que mais utilizam I.A a empregam a uma taxa oito vezes maior do que a média das companhias, considerando o número de tokens utilizados por usuário. A diferença era de duas vezes há três meses, quando a OpenAI publicou um relatório sobre o assunto.
“Essa diferença entre as empresas de ponta e as companhias típicas está crescendo incrivelmente rápido”, disse Chatterji. “As empresas que estão reorganizando seus fluxos de trabalho em torno da I.A e mudando a forma como trabalham para incorporá-la estão obtendo mais sucesso.”
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Economistas que estudam a I.A têm um termo para o que Averill vivenciou: elos fracos. A expressão se refere a tarefas que não podem ser facilmente automatizadas.
A I.A aumenta a produtividade ao automatizar trabalhos como a leitura de exames radiológicos — algo que a tecnologia consegue fazer muito bem. Mas os empregos são, na realidade, conjuntos de tarefas, e algumas são mais fáceis de automatizar do que outras, segundo Charles Jones, professor de Stanford e um dos principais pesquisadores sobre os efeitos da I.A no crescimento econômico. Atualmente, ele está afastado da universidade para trabalhar na Anthropic.
O cientista e ganhador do Nobel Geoffrey Hinton previu em 2016 que os radiologistas não seriam mais necessários dentro de cinco a dez anos. Em vez disso, o número desses profissionais continuou crescendo à medida que a I.A tornou seu trabalho mais valioso para a economia.
“Descobriu-se que os radiologistas fazem mais do que apenas analisar exames, e as ferramentas de I.A complementam essas outras habilidades ao automatizar uma fração das tarefas realizadas por esses profissionais”, escreveu Jones. As demais atividades dos radiologistas — como conversar com pacientes e trabalhar com colegas — entram na categoria dos elos fracos.
A dimensão desses elos fracos só ficará clara quando as empresas adotarem a I.A em uma escala maior.
No mês passado, o presidente do Fed, Kevin Warsh, nomeou Jones para uma força-tarefa que ajudará a instituição a avaliar os efeitos da I.A sobre a economia. O capitalista de risco Marc Andreessen, cuja empresa investe agressivamente em startups de IA, também integra o grupo e está entre os que preveem uma era de “hiperdeflação”.
Quando Jones, Andreessen e os demais integrantes apresentarem suas conclusões, daqui a alguns meses, eles se juntarão a um intenso debate dentro do Fed sobre os efeitos da I.A.
Warsh escreveu em novembro, antes de ser confirmado no cargo, que o Fed precisava elevar suas projeções de crescimento para incorporar os efeitos da I.A.
“A I.A será uma força significativa de desinflação, aumentando a produtividade e fortalecendo a competitividade americana”, escreveu.
A posição ajudou a fortalecer sua relação com o presidente Donald Trump, que pressiona por juros mais baixos.
Os novos colegas de Warsh no Fed, porém, não estão convencidos. As autoridades do banco central americano votaram em julho para manter os juros no intervalo entre 3,5% e 3,75%. A decisão não foi unânime, já que alguns dirigentes manifestaram preocupação de que seria necessário desacelerar a economia para conter aumentos de preços impulsionados pela I.A.
“O enorme investimento em data centers também adicionou um novo componente de demanda à inflação elevada que os americanos estão enfrentando”, afirmou o presidente do Fed de Minneapolis, Neel Kashkari, ao explicar sua decisão de votar pela elevação dos juros.
A corrida para construir data centers que consomem grandes quantidades de energia está contribuindo para o aumento das contas de luz de muitos americanos. Os preços da eletricidade residencial subiram 10,1% nos dois anos encerrados em junho, avanço superior à alta de 6,3% dos preços em geral no mesmo período, segundo dados do índice de preços ao consumidor do Bureau of Labor Statistics.
Outras autoridades do Fed também demonstraram preocupação com as restrições nas cadeias de suprimentos de servidores necessários para alimentar modelos avançados de I.A, à medida que as empresas do setor compram todos os chips que conseguem de fabricantes como a Nvidia. As fabricantes de chips não têm conseguido ampliar a produção em ritmo suficiente para atender à demanda.
Os preços de determinados produtos dispararam. O custo das memórias de acesso aleatório dinâmico, ou DRAM, terá subido 400% até o fim do ano em relação a 2024, segundo estimativa do JPMorgan Chase.
Dados do índice de preços ao consumidor mostram que o custo de softwares e acessórios de informática subiu 22,9% desde junho de 2024, incluindo uma alta de 17,4% apenas no último ano.
O cenário levou Warsh a adotar um tom mais cauteloso. Os enormes investimentos das empresas em I.A estão preparando o terreno para o crescimento futuro, afirmou o presidente do Fed em julho. Mas, por enquanto, “o momento exato e a magnitude dos efeitos sobre o lado da oferta continuam difíceis de prever”.
“O custo e o aspecto inflacionário estão realmente complicando o trabalho de Kevin Warsh”, disse Boockvar. “Ele quer acreditar nos ganhos de produtividade que virão no futuro, mas não é algo ao qual ele possa reagir agora.”
Em outras palavras, a I.A pode eventualmente cumprir as promessas feitas por seus defensores. Mas, por enquanto, os custos são muito reais.
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