Relatórios recentes da Anthropic, empresa por trás do modelo Claude, trazem novas evidências sobre o impacto da inteligência artificial no trabalho.

Os números são impressionantes: tarefas realizadas com auxílio de IA podem ser concluídas, em média, 80% mais rapidamente, e, sob certas hipóteses, a difusão dessas ferramentas poderia elevar o crescimento da produtividade do trabalho na economia americana para cerca de 3,2% ao ano na próxima década —aproximadamente o dobro do ritmo observado de 2021 a 2025, de 1,4% ao ano.

À primeira vista, trata-se de uma transformação revolucionária, ainda que os ganhos em potencial variem substancialmente entre ocupações e tarefas.

Para professores, por exemplo, estima-se que a elaboração de um conteúdo programático —que levaria cerca de quatro horas e meia— possa ser realizada até 96% mais rapidamente com o Claude, em pouco mais de dez minutos. Já para assistentes administrativos, tarefas como a produção de relatórios e textos apresentam economias de tempo em torno de 60%.

Há, entretanto, motivos para cautela quanto à magnitude desses ganhos. As estimativas não consideram, por exemplo, o tempo que os trabalhadores levam para verificar e refinar os resultados gerados pela IA. Além disso, tarefas que não se beneficiam diretamente da tecnologia tendem a se tornar gargalos, limitando os efeitos sobre a produtividade agregada.

Mais importante, porém, é que esses resultados pressupõem uma adoção ampla da IA na economia. Na prática, a difusão dessa tecnologia tem sido altamente desigual. Seu uso é mais intenso em países de renda elevada, com quase metade do uso global per capita concentrado em um grupo restrito de 20 países.

Mesmo dentro dos países, a adoção se concentra em regiões e setores com maior presença de profissionais de formação técnica, como computação e matemática. O nível educacional do trabalhador importa, já que tarefas mais complexas exigem maior capacidade de interação com a ferramenta.

Essa desigualdade de adoção traz implicações maiores. Se há uma curva de aprendizado no uso da IA, os primeiros países e indivíduos a adotá-la tendem a ser justamente os que mais se beneficiam dela —e a evidência disponível aponta nessa direção.

Isso ocorre porque a ferramenta exige habilidades que são adquiridas por meio de uso e experimentação. Em outras palavras, quem sai na frente tende a permanecer à frente, já que a capacidade de extrair valor dessas tecnologias depende, de forma decisiva, do domínio acumulado no seu uso.

Usuários mais familiarizados com a tecnologia não apenas a utilizam com maior frequência em atividades produtivas como também obtêm melhores resultados. Direcionam a ferramenta para tarefas mais complexas e de maior valor econômico e interagem de forma mais complementar à tecnologia. Aprendem, portanto, a usá-la melhor —e, ao fazê-lo, ampliam os ganhos que podem extrair dela.

Assim, para que os ganhos do uso da IA se materializem de forma ampla, é importante que empresas e trabalhadores consigam incorporá-la ao processo produtivo.

No caso brasileiro, os dados sugerem que estamos ficando para trás. Em termos de uso, o país ocupa a 61ª posição entre 116 economias, com um índice de utilização de 0,79, enquanto os Estados Unidos —quinto colocado— atingem 4,58.

A conta de não termos avançado em uma educação de qualidade tende a se tornar cada vez mais elevada, já que os ganhos da adoção inicial da IA tendem a se perpetuar ao longo do tempo, amplificando as desigualdades.

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