Por que investir em IA não aumentou a produtividade?

Por que o investimento em IA (ainda) não gerou ganho de produtividade?

Lucas Reis*

Desde 2022, mais de US$ 1,6 tri foram investidos em inteligência artificial (IA), mas o ganho de produtividade registrado até agora é de apenas 1,3%. Esse fenômeno evoca o “paradoxo de Solow”, identificado na década de 1980, quando se observou o impacto da computação na economia, mas sem reflexos imediatos nas estatísticas de produtividade.

Esse padrão se repete ao longo do tempo: tecnologias de propósito geral, como a IA generativa, têm um impacto tardio, que depende mais da capacidade da sociedade de se reorganizar do que das próprias máquinas. A IA está no centro dessa transformação, particularmente nas áreas de trabalho que envolvem conhecimento, como publicidade, direito e medicina.

O Goldman Sachs prevê que a IA generativa pode impulsionar o PIB global em até 7%, representando aproximadamente US$ 7 trilhões. Da mesma forma, o Fórum Econômico Mundial estima que haverá um saldo positivo de 78 milhões de novas vagas até 2030, apesar da eliminação de 92 milhões de postos.

Mas por que os benefícios ainda não se consolidaram? Esse fenômeno é explicado pelos economistas através da curvatura J da produtividade, que revela que tecnologias desse tipo requerem investimentos complementares que muitas vezes são desconsiderados. Esses investimentos incluem o redesenho de processos, a requalificação da força de trabalho e a reestruturação organizacional, todos essenciais, embora não facilmente mensuráveis. Enquanto as empresas se dedicam a esses ajustes invisíveis, a produtividade pode até estagnar ou recuar temporariamente, até que os frutos das mudanças começem a aparecer.

Para superar esses desafios, é importante focar em três frentes principais:

1. Requalificação: Os trabalhadores precisam ser treinados para utilizar a IA de forma eficaz, maximizando seus conhecimentos nas respectivas áreas por meio dessas novas ferramentas.

2. Responsabilização legal: Com a adoção crescente de IA em tarefas que incluem decisões como contratações ou publicações, é fundamental estabelecer clareza sobre quem se responsabiliza por essas ações.

3. Reorganização do trabalho: A integração de agentes humanos e não humanos em um ambiente de trabalho híbrido altera as funções e responsabilidades. Enquanto as habilidades técnicas passam a ser responsabilidade das máquinas, as soft skills se tornam ainda mais valiosas para os humanos.

O dilema para os gestores é que, embora a IA tenha potencial para reorganizar o trabalho de conhecimento e gerar ganhos significativos, não está claro quando esse potencial será plenamente realizado. Portanto, é crucial que as empresas adotem uma postura proativa, incorporando a IA em sua cultura organizacional com respeito ao tempo necessário para essa transformação.

A mudança cultural é a chave para potencializar os benefícios da IA. Fomentar um ambiente que valorize a adoção gradual da tecnologia, através de treinamentos e projetos piloto, permitirá que as equipes se adaptem e se sintam motivadas a utilizar esses recursos à medida que a tecnologia evolui.

Assim, incentivar uma mentalidade aberta e inovadora pode acelerar os ganhos de produtividade que muitos esperam ver, beneficiando não apenas os motoristas e a mobilidade, mas também toda a estrutura organizacional envolvida em sua operação.

*PhD e chairman da Zygon. Este ensaio parte do estudo “Panorama de Agentic Advertising”, da Zygon Ventures.

Fonte: Carta de Logística