A inteligência artificial pode ampliar o PIB dos Estados Unidos para US$ 44,4 trilhões até 2030, segundo o cenário mais extremo de um modelo econômico desenvolvido pela Anthropic. O valor representa uma economia 32,4% maior do que seria sem o avanço da tecnologia, mas a expansão não seria distribuída de forma proporcional entre trabalhadores e proprietários do capital. No mesmo cenário, a participação do trabalho na renda nacional cairia para 45,2%, enquanto a parcela destinada ao capital subiria para 54,8%.
O estudo da empresa de inteligência artificial não apresenta esse resultado como uma previsão única. A ferramenta, denominada “Scenarios for our Economic Future”, simula três trajetórias para a economia americana até 2030, de acordo com hipóteses sobre capacidade dos sistemas de IA, velocidade de adoção pelas empresas, autonomia dos modelos, ganhos de produtividade e facilidade de recolocação dos trabalhadores.
Na hipótese considerada extrema, a tecnologia passa a executar grande parte das tarefas de trabalho intelectual e a adoção ocorre rapidamente. O PIB chegaria a US$ 44,4 trilhões, contra US$ 36,3 trilhões no cenário considerado substancial e US$ 34,1 trilhões no cenário modesto. Os valores são calculados a preços de 2025.
A diferença entre os dois cenários mais transformadores é de US$ 8,1 trilhões. Isso significa que a economia projetada no cenário extremo seria cerca de 22,3% maior do que no cenário substancial. A comparação mostra que, para a Anthropic, a velocidade e a profundidade da adoção da IA são determinantes para o tamanho do ganho econômico.
Modelo coloca produtividade e emprego em trajetórias diferentes
No cenário modesto, o PIB alcançaria US$ 34,1 trilhões, alta de 1,6% em relação a uma economia sem IA. Na hipótese substancial, chegaria a US$ 36,3 trilhões, avanço de 8,3%. Já na extrema, alcançaria US$ 44,4 trilhões, crescimento de 32,4%.
O salto não significa, porém, que a mesma proporção de riqueza chegaria aos salários. A própria estrutura do modelo mostra uma mudança progressiva na distribuição do produto entre trabalho e capital.
No cenário modesto, 59,4% do PIB seriam atribuídos ao trabalho e 40,6% ao capital. Na hipótese substancial, a participação do trabalho cairia para 56,1%, enquanto o capital ficaria com 43,9%. No cenário extremo, a relação se inverteria: 45,2% para o trabalho e 54,8% para o capital.
Entre o cenário modesto e o extremo, portanto, a participação do capital aumentaria 14,2 pontos percentuais. A parcela correspondente ao trabalho cairia 14,2 pontos. A Anthropic ressalta que isso não significa necessariamente queda nominal dos salários de todos os trabalhadores. O efeito agregado indica que uma parcela menor do crescimento econômico seria apropriada pelo fator trabalho.
A diferença é importante porque uma economia pode crescer rapidamente sem que a renda dos trabalhadores aumente na mesma velocidade. No modelo, alguns profissionais poderiam obter ganhos salariais relevantes com a utilização da IA, enquanto outros enfrentariam redução de demanda por suas competências.
Trabalhadores de conhecimento são os mais expostos
A principal ruptura projetada pelo modelo está no mercado de trabalho. A Anthropic divide as atividades econômicas em tarefas que podem ser automatizadas, tarefas que podem ser ampliadas pela IA e novas tarefas criadas pela própria tecnologia.
O efeito não seria uniforme entre as ocupações. Trabalhadores de conhecimento, como programadores e profissionais de atendimento, aparecem entre os grupos mais expostos à substituição de tarefas. Em cenários de transformação mais rápida, parte desses trabalhadores teria de migrar para ocupações com menor exposição à IA.
A própria ferramenta da Anthropic usa eletricistas e enfermeiros como exemplos de profissões para as quais trabalhadores deslocados poderiam migrar. A mudança, contudo, não seria automática: envolve formação, licenciamento profissional em algumas áreas, adaptação e tempo para encontrar uma nova colocação.
Dados recentes do Departamento de Trabalho dos EUA ajudam a dimensionar essa diferença. O Bureau of Labor Statistics projeta crescimento de 9% no emprego de eletricistas entre 2025 e 2035, com cerca de 75,9 mil novas vagas no período. Para enfermeiros registrados, a projeção é de alta de 6%, com aproximadamente 194,7 mil novos postos.
As duas ocupações também apresentam características distintas das funções cognitivas que podem ser automatizadas por software. Eletricistas trabalham diretamente com instalações físicas, equipamentos e infraestrutura. Enfermeiros executam atividades que envolvem atendimento presencial, cuidado clínico, comunicação com pacientes e tomada de decisões em ambientes físicos.
Isso não significa que essas profissões estejam protegidas da IA. O próprio modelo da Anthropic considera que sistemas inteligentes também podem assumir parte das tarefas realizadas por enfermeiros, como registro de sinais vitais, organização de suprimentos e apoio a planos de atendimento. Nesse caso, a tecnologia aumenta a produtividade do profissional sem necessariamente eliminar a ocupação.
Demanda por eletricidade cria efeito adicional da IA
A relação entre inteligência artificial e empregos físicos também aparece na infraestrutura necessária para sustentar os sistemas. O avanço de modelos de IA exige centros de dados, servidores, redes de transmissão e maior capacidade de geração e distribuição de eletricidade.
As projeções mais recentes do Bureau of Labor Statistics apontam que a adoção de IA e a expansão dos centros de dados devem contribuir para o aumento da demanda por eletricidade nos Estados Unidos. O órgão estima que quatro dos dez setores de crescimento mais rápido entre 2025 e 2035 serão impulsionados em grande medida pela demanda elétrica.
Nesse processo, a expansão da infraestrutura pode criar empregos justamente em segmentos menos suscetíveis à automação de software. O BLS projeta aumento de 9% para eletricistas, acima do crescimento de 3,5% previsto para o emprego total americano no período.
Esse contraste ajuda a explicar por que a transformação provocada pela IA não deve ser interpretada apenas como uma relação direta entre tecnologia e desemprego. A substituição de determinadas tarefas pode gerar demanda em outras áreas, inclusive fora do setor de tecnologia.
O problema econômico passa, então, pela velocidade da transição. Um trabalhador que perde sua ocupação e precisa adquirir uma nova qualificação não necessariamente consegue fazer essa mudança no mesmo ritmo em que a tecnologia reduz a demanda pela atividade anterior.
Maioria dos americanos pesquisados prevê impacto menor
A Anthropic também submeteu o modelo às expectativas de 10.980 americanos entrevistados em agosto. As perguntas abordaram a capacidade que os sistemas de IA deverão alcançar, o grau de adoção pelas empresas, a autonomia das máquinas, o aumento de produtividade e o tempo necessário para que trabalhadores deslocados encontrem outra ocupação.
As respostas medianas ficaram próximas do cenário substancial, e não do extremo. Segundo a empresa, as expectativas do respondente típico implicariam uma economia aproximadamente 10% maior em 2030 do que seria sem IA, com taxa de desemprego em torno de 5%.
A diferença entre essa percepção e a hipótese extrema é relevante. O cenário de US$ 44,4 trilhões exige uma combinação de avanço acelerado das capacidades dos sistemas, adoção ampla e rápida e ganhos expressivos de produtividade.
A pesquisa também mostrou que cerca de 10% dos participantes apresentaram expectativas compatíveis com o cenário extremo. Isso indica que uma parcela relevante dos entrevistados considera plausível uma transformação muito mais profunda, embora não seja o resultado predominante na amostra.
A Anthropic deixa claro que o modelo não representa um mapa completo da economia. Entre os fatores não incorporados estão possibilidades envolvendo robôs altamente capazes e outras mudanças que poderiam alterar a relação entre automação, capital e trabalho.
Crescimento econômico não garante distribuição dos ganhos
A principal conclusão econômica do estudo está na diferença entre produzir mais e distribuir melhor o resultado dessa produção.
No cenário extremo, o PIB seria US$ 10,3 trilhões superior ao cenário modesto. Mesmo assim, a parcela atribuída ao trabalho seria menor. O resultado mostra que ganhos de produtividade podem aumentar a riqueza total enquanto alteram a distribuição da renda entre trabalhadores e proprietários de ativos e tecnologias.
Esse efeito também muda a natureza do debate sobre IA. A questão não se limita à quantidade de empregos eliminados ou criados. Envolve quem captura o ganho de produtividade, quanto tempo trabalhadores levam para mudar de ocupação e quais setores absorvem a mão de obra deslocada.
A própria Anthropic vem tratando essa questão como uma agenda econômica. Em julho, a empresa anunciou um fundo de US$ 200 milhões para financiar pesquisas sobre formas de preparar trabalhadores e instituições para os efeitos econômicos da IA. Entre os temas definidos estão programas de transição profissional, modernização de mecanismos de proteção de renda e formas de ampliar a participação dos trabalhadores nos ganhos gerados pela tecnologia.
A existência dessas iniciativas não altera as hipóteses do modelo, mas evidencia que a própria empresa considera a distribuição dos benefícios uma questão distinta do simples aumento de produtividade.
Transição profissional pode se tornar o principal gargalo
Os dados do mercado de trabalho americano mostram que a economia já possui mecanismos de criação e substituição de ocupações. O Bureau of Labor Statistics projeta a criação líquida de 5,9 milhões de empregos entre 2025 e 2035, levando o total de 170,3 milhões para 176,2 milhões de postos.
A questão colocada pela Anthropic é diferente: uma transformação tecnológica acelerada pode alterar a composição das ocupações mais rapidamente do que os trabalhadores conseguem se adaptar.
Nesse contexto, a necessidade de formação passa a ter impacto macroeconômico. A migração de um programador para uma profissão técnica, por exemplo, não envolve apenas a existência de vagas. Pode exigir treinamento, certificação, mudança geográfica e período sem renda.
O risco é maior no cenário extremo porque a velocidade de substituição supera a capacidade de ajuste do mercado de trabalho. A consequência projetada é uma elevação significativa do desemprego entre trabalhadores de conhecimento, enquanto ocupações menos expostas à automação absorvem parte da mão de obra.
O estudo, portanto, apresenta dois números que precisam ser analisados em conjunto: US$ 44,4 trilhões de PIB e uma participação do trabalho de apenas 45,2%. O primeiro mede o potencial de expansão da economia; o segundo indica como essa expansão poderia ser distribuída.
Para empresas e governos, o resultado desloca parte da discussão da capacidade tecnológica para a capacidade de adaptação. Quanto mais rapidamente a IA for incorporada à produção, maior será a importância de mecanismos capazes de reduzir o intervalo entre a perda de uma ocupação e a entrada em outra.
A trajetória até 2030, contudo, permanece aberta. A própria Anthropic define seus três caminhos como cenários condicionados a hipóteses, e não como previsões determinísticas. O resultado efetivo dependerá da evolução dos modelos, da velocidade de adoção, da resposta das empresas, da disponibilidade de infraestrutura, das regras públicas e da capacidade dos trabalhadores de acompanhar a mudança tecnológica.
Fontes:
Anthropic – modelo Scenarios for our Economic Future, com projeções de PIB, produtividade, emprego, salários e distribuição entre trabalho e capital até 2030
Anthropic – Economic Futures Research Fund e agenda de pesquisas sobre impactos econômicos da inteligência artificial
U.S. Bureau of Labor Statistics – projeções de emprego e características das ocupações para 2025 a 2035
U.S. Bureau of Labor Statistics – Occupational Outlook Handbook de eletricistas e enfermeiros registrados
U.S. Bureau of Labor Statistics – projeções de emprego relacionadas à adoção de inteligência artificial e expansão da infraestrutura de computação
U.S. Bureau of Economic Analysis – estimativas de crescimento do PIB americano em 2025
