IA pode adicionar R$ 1 trilhão ao PIB brasileiro até 2030, aponta estudo

Um estudo encomendado pela OpenAI projeta que a inteligência artificial pode injetar quase R$ 1 trilhão na economia brasileira entre 2027 e 2030. O número representa a soma, em valor presente, dos ganhos de produção esperados ao longo desses quatro anos — uma cifra que equivale a 7,6% do PIB estimado para 2026.

O trabalho foi desenvolvido pelo Reglab, Centro de Estratégia e Regulação, e adapta para o Brasil a metodologia criada pelo economista Daron Acemoglu, ganhador do Prêmio Nobel em 2025, que havia feito projeção semelhante para os Estados Unidos. A abordagem de Acemoglu parte de um banco de dados governamental americano que detalha as tarefas executadas em cada profissão — redigir documentos, atender clientes, analisar dados — e as cruza com pesquisas anteriores sobre quais dessas atividades poderiam ser aceleradas pela IA. Como o Brasil não dispõe de um repositório equivalente, o Reglab utilizou a base americana e a cruzou com dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua do IBGE, embora esse levantamento não especifique quais tarefas os trabalhadores brasileiros realizam no dia a dia.

No cenário central do relatório, a IA elevaria o PIB em 2,77% durante o período, uma média de 0,69 ponto percentual ao ano. A maior parte desse efeito — 65% — viria do aumento da produtividade dos trabalhadores. Os 35% restantes resultariam da incorporação da tecnologia em máquinas, equipamentos e outros ativos produtivos. Os ganhos não se distribuem uniformemente pela economia. A indústria de transformação concentraria o maior benefício, com R$ 264 bilhões, seguida por outras atividades de serviços, que receberiam R$ 165 bilhões, e pelo comércio, com R$ 131 bilhões.

O impacto varia significativamente conforme o setor. Na agropecuária, 92% do ganho estimado em R$ 48 bilhões viria de equipamentos inteligentes, drones e sensores — tecnologias que aumentam a eficiência produtiva no campo. Em finanças, comunicação e administração pública, predominaria o aumento de produtividade de profissionais que passariam a analisar documentos, produzir código e organizar informações em menos tempo. O estudo abrange projeções em 12 áreas da economia brasileira.

Pedro Henrique Ramos, diretor-executivo do Reglab, reconhece que os números carregam uma dose de conservadorismo. "Nenhum estudo consegue captar a transformação das atividades que podem surgir a partir da IA," afirma. Ele aponta que profissões inteiramente novas estão emergindo — como especialistas em 'vibe coding' ou engenheiros de prompt — que não podem ser previstas porque não existem nos dados históricos. Essa limitação metodológica significa que os ganhos reais podem ser ainda maiores do que as projeções indicam.

Os cálculos do Reglab pressupõem uma incorporação gradual dessas ferramentas. Para 2030, o modelo estima que 66% do potencial de ganho relacionado ao trabalho terá sido aproveitado, assim como 62% daquele ligado ao capital. A velocidade de adoção seria menor que em economias avançadas, devido a fatores estruturais brasileiros: crédito caro, disparidades entre empresas, deficiências de infraestrutura e lacunas na qualificação profissional.

Este não é o primeiro exercício de projeção sobre o impacto da IA no PIB brasileiro. Em 2024, o FMI estimou que a tecnologia poderia aumentar a produção brasileira em cerca de 5% no longo prazo, ou quase 8% em um cenário ampliado. A consultoria PwC, por sua vez, calculou no ano passado que a IA poderia adicionar entre 0,6% e 13% ao PIB até 2035. A amplitude dessas diferenças reflete o fato de que cada estudo trabalha com metodologias, critérios e hipóteses distintas. O resultado final depende da velocidade de adoção, das atividades afetadas e dos ganhos de produtividade esperados.

A transposição da base de tarefas americana utilizada por Acemoglu é um método respeitado em estudos internacionais e não invalida o exercício do Reglab, mas pode criar pontos cegos. Uma mesma profissão pode reunir tarefas, tecnologias e condições de trabalho diferentes nos Estados Unidos e no Brasil, o que significa que as projeções podem não captar integralmente a realidade brasileira. O relatório também deixa claro que os ganhos são potenciais. Sua concretização dependerá de conectividade no campo, requalificação de trabalhadores, apoio a pequenas empresas, acesso a crédito e regras previsíveis — desafios estruturais que o país ainda enfrenta.