A inteligência artificial poderá aumentar a produtividade europeia em cerca de 1% ao longo de cinco anos, mas aproximadamente 60% dos trabalhadores das economias europeias avançadas ocupam cargos altamente expostos à tecnologia, de acordo com um novo relatório do Fundo Monetário Internacional elaborado para os ministros das Finanças da União Europeia.
A avaliação, apresentada durante uma reunião ministerial informal em Dublin, define a IA como um choque económico potencialmente útil, mas desigual. O FMI afirmou que os ganhos podem concentrar-se em países mais ricos, regiões mais bem preparadas e empregos onde o software complementa os funcionários, enquanto outros trabalhadores enfrentam a automação e os sistemas de energia locais absorvem a crescente procura dos centros de dados. Os centros de dados europeus já consomem cerca de 3% da eletricidade do continente, segundo o documento.
Os números, divulgados no sábado pela Reuters, não representam uma previsão de que a IA trará automaticamente o crescimento ou eliminará uma fatia fixa de empregos. Descrevem a exposição e os efeitos modelados na produtividade sob hipóteses sobre a adoção, o investimento e o ajustamento económico. A principal questão política é saber se a Europa conseguirá distribuir os ganhos de forma suficientemente ampla para evitar que a IA agrave as lacunas existentes em termos de capital, competências e infraestruturas.
Um ganho modesto, distribuído de forma desigual
A estimativa do FMI de aproximadamente 1% é consistente com a sua análise anterior, que calculou o ganho cumulativo de produtividade da Europa com a adoção da IA em cerca de 1,1% ao longo de cinco anos, sem reformas mais profundas. Isto é significativo para uma região de crescimento lento, mas não é suficiente por si só para colmatar a antiga disparidade de produtividade entre a Europa e os Estados Unidos.
Os ganhos de produtividade surgem quando a IA ajuda os trabalhadores a completar tarefas mais rapidamente, melhora as decisões ou permite que as empresas produzam mais com a mesma mão-de-obra e capital. Estes ganhos podem ser diluídos quando as empresas não possuem dados fiáveis, pessoal qualificado, acesso a computadores ou a capacidade de reorganizar o trabalho em torno de novas ferramentas. Portanto, a adoção por si só não é sinónimo de resultado económico: comprar software não garante o aumento da produção, dos salários ou da rentabilidade.
A disparidade entre países é importante porque as empresas e as regiões mais produtivas da Europa possuem, geralmente, infraestruturas digitais mais robustas, mercados de capitais mais profundos e maiores contingentes de mão-de-obra especializada. Se estas vantagens determinarem onde o investimento em IA será aplicado, a tecnologia poderá impulsionar o crescimento agregado, deixando as regiões de menor produtividade ainda mais para trás.
A exposição do trabalhador não implica perda de emprego
O valor de 60% do FMI mede a exposição ocupacional, e não o desemprego esperado. Um emprego é considerado exposto quando a IA consegue executar ou alterar uma parcela significativa das suas tarefas. Em algumas ocupações, isto pode tornar os colaboradores mais produtivos; noutras, pode reduzir a procura de trabalho rotineiro. O resultado depende de as empresas utilizarem a IA principalmente para auxiliar as pessoas, substituí-las ou criar novos produtos que expandam a procura.
Esta distinção é fundamental para o argumento económico mais amplo do FMI de que as políticas devem concentrar-se no ajustamento, em vez de tratar a mudança tecnológica como um acontecimento isolado no mercado de trabalho. A formação, a mobilidade profissional, o seguro de desemprego e a proteção social podem influenciar se a deslocação se tornará uma deslocalização temporária ou uma exclusão prolongada. O ritmo de difusão da IA torna estas instituições ainda mais importantes, uma vez que os trabalhadores podem ter menos tempo para se adaptar do que tiveram durante as vagas anteriores de automação.
A eletricidade e a computação são restrições vinculativas
A estimativa do FMI de que os centros de dados consomem cerca de 3% da electricidade europeia realça um segundo problema de distribuição. A carga está concentrada em torno de pólos como Dublin, Frankfurt, Londres, Amesterdão e Paris, onde as filas de ligação e as restrições na rede podem surgir muito antes de a geração à escala continental se tornar escassa. A expansão da IA exige, portanto, não só mais energia, mas também transmissão, subestações, sistemas de refrigeração e regras para a alocação dos custos da rede.
O plano de ação da Comissão Europeia procura expandir a capacidade computacional nacional através de fábricas de IA e futuras gigafábricas, melhorar o acesso aos dados e acelerar a adoção. Esta estratégia aborda a dependência de infraestruturas estrangeiras, mas também levanta o desafio dos custos e do licenciamento identificado pelo FMI. A capacidade computacional pode ser anunciada mais rapidamente do que as redes elétricas, as equipas de construção qualificadas e os projetos de energia podem ser entregues.
A exposição da Europa a fornecedores de modelos americanos e chineses cria um risco estratégico relacionado. A dependência de empresas externas pode acelerar a adoção, uma vez que as empresas obtêm acesso imediato a ferramentas avançadas. No entanto, também pode transferir o poder de fixação de preços, os gastos com a cloud e os dados comerciais sensíveis para fornecedores regulados noutros países. A construção de capacidade nacional pode reduzir esta dependência, mas fazê-lo em grande escala exige capital paciente e um mercado suficientemente grande para suportar infra-estruturas dispendiosas.
O mercado único é o ponto de articulação
A solução do FMI não se centra tanto na escolha de vencedores, mas sim na redução das barreiras que impedem a disseminação de tecnologias bem-sucedidas. A fragmentação dos mercados de capitais, de trabalho e de energia dificulta o financiamento da expansão, a contratação internacional e o serviço a toda a UE como um mercado único por parte das empresas jovens. O relatório Draghi identificou a mesma combinação de baixa produtividade, elevados custos energéticos e investimento insuficiente como uma ameaça à competitividade.
A regulamentação faz parte deste cálculo, mas não é o único fator. A Lei da IA estabelece requisitos baseados no risco e um calendário faseado, enquanto as alterações recentes adiam algumas obrigações de alto risco. Regras claras podem apoiar a adoção, reduzindo a incerteza e limitando as utilizações prejudiciais; a implementação complexa ou inconsistente pode aumentar os custos fixos, que as empresas mais pequenas absorvem com mais dificuldade do que as grandes empresas já estabelecidas.
O que estabelece o relatório
O relatório do FMI reforça o argumento de que o debate sobre a IA na Europa não pode ser reduzido a inovação versus regulamentação. A mesma tecnologia pode aumentar a produção, desestabilizar postos de trabalho, sobrecarregar as redes eléctricas e aprofundar as dependências estratégicas em simultâneo. Os ganhos estimados são modelados e continuam condicionados à adoção, à reorganização empresarial e ao investimento público; os dados sobre o mercado de trabalho identificam a exposição a riscos, e não despedimentos inevitáveis.
O que muda agora é o parâmetro político. Os governos da UE têm uma estimativa quantificada de um modesto dividendo de produtividade em todo o continente e um alerta mais claro de que a sua distribuição pode ser tão importante como a sua magnitude. As próximas evidências virão da verificação se a adoção se estende para além das grandes empresas e dos polos tecnológicos, se o investimento complementar acompanha o ritmo e se os ganhos de produtividade se refletem na produção medida, e não apenas nos gastos com software.
