Tech Check: IA pode movimentar R$ 986 bilhões no Brasil até 2030, aponta Marina Garrote, diretora do Reglab

A aplicação da inteligência artificial pode gerar um impacto de R$ 986 bilhões no Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro entre 2027 e 2030, afirmou Marina Garrote, diretora de pesquisa e operações do Reglab, em entrevista ao programa Tech Check, do Times Brasil – Licenciado Exclusivo CNBC. A estimativa faz parte de um estudo elaborado pela consultoria sobre os efeitos econômicos da tecnologia.

“A gente fez um modelo econômico calculando esse impacto nos próximos três anos, entre 2027 e 2030. Esse impacto é de R$ 986 bilhões”, explicou. O levantamento considera a inteligência artificial de maneira ampla, e não exclusivamente a modalidade agêntica.

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Segundo Marina, os ganhos podem ocorrer tanto no trabalho cotidiano, com atividades como redigir e-mails e revisar planilhas, quanto no uso de máquinas. No agronegócio, por exemplo, a tecnologia pode identificar pragas e auxiliar na escolha do momento de plantio.

Autonomia exige controle proporcional ao risco

A diferença da IA agêntica, destacou a executiva, está na capacidade de realizar etapas sucessivas com mais autonomia. “Antes, se a IA generativa gerava conteúdo, a IA agêntica consegue ter maior autonomia para seguir alguns passos e ir executando algumas tarefas.”

Para definir os limites dessa atuação, Marina defende que as empresas avaliem a finalidade e as consequências de cada aplicação. O envio de uma primeira mensagem a um cliente, por exemplo, pode exigir apenas a revisão de uma amostra das comunicações.

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Já em atividades que envolvem emissão de boletos, notas fiscais ou revisão de exames médicos, a supervisão precisa ser maior. “Conforme vai aumentando o risco, conforme vão aumentando as consequências de quaisquer decisões, aí você vai precisando de uma supervisão humana”, afirmou.

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Dados confiáveis e autonomia tecnológica

Na avaliação da diretora, um dos principais riscos para as empresas é deixar de adotar inteligência artificial, mas a implementação isolada não garante produtividade. “Não adianta adotar só por adotar”, ressaltou. É necessário rever processos e capacitar os profissionais que usarão as ferramentas.

A executiva comparou a adoção sem planejamento à ampliação de uma via congestionada: acrescentar uma faixa pode aliviar um gargalo temporariamente, mas não necessariamente resolve o problema. Para obter resultados, a organização precisa repensar como trabalha.

Outro ponto essencial é a qualidade dos dados utilizados pelos sistemas. “A IA não é nada se os dados não são bons”, disse Marina. Planilhas desatualizadas e informações incorretas podem comprometer as respostas e decisões produzidas pela tecnologia.

Como reduzir a dependência de fornecedores

Marina também associou a chamada soberania em IA à capacidade de identificar onde a tecnologia está sendo usada, quais riscos oferece e quanto a empresa depende de cada fornecedor. Soluções com dados interoperáveis facilitam a eventual troca de plataformas.

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“Pensar soberania é pensar na sua autonomia. Qual é a sua autonomia em relação às tecnologias?”, questionou. Ela citou a necessidade de planos alternativos para situações como falta de energia, substituição de serviços de e-mail e recuperação de dados.

Para a diretora do Reglab, a empresa deve manter auditorias sobre seus fornecedores de tecnologia e conhecer suas fragilidades. A possibilidade de migrar de uma solução para outra, concluiu, é parte da estratégia para preservar a autonomia operacional.

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