Um estudo encomendado pela OpenAI e elaborado pelo Reglab aponta que a adoção de inteligência artificial (IA) no Brasil pode somar R$ 986,7 bilhões ao Produto Interno Bruto no período de 2027 a 2030. O montante foi calculado em termos presentes e descontado pela taxa Selic de 13% ao ano, e equivale a cerca de 7,6% do PIB estimado para 2026, de R$ 12,9 trilhões.
Como os ganhos foram estimados
O levantamento avalia o impacto da IA em 12 grandes setores da economia e separa os efeitos por dois canais principais: aumento da produtividade dos trabalhadores e ganho de eficiência do capital — máquinas, equipamentos e infraestrutura. No agregado, 65% do efeito previsto seria explicado por avanços na produtividade do trabalho, enquanto os demais 35% viriam da maior eficiência do capital.
Ao longo dos quatro anos, o estudo calcula um impacto acumulado equivalente a 2,77% do PIB, com uma expansão média de 0,69 ponto percentual por ano atribuída à tecnologia. Os autores ressaltam que os resultados devem surgir de forma gradual, à medida que empresas, trabalhadores e governos adotarem ferramentas de IA.
Setores que mais se beneficiam
Segundo o relatório, o setor de indústrias de transformação concentrou o maior ganho estimado, com R$ 264,2 bilhões. Em seguida aparecem outras atividades de serviços (R$ 165,4 bilhões) e o comércio (R$ 131,2 bilhões).
Setores com perfil mais voltado a capital, como a agropecuária, teriam predominância do efeito via máquinas e infraestrutura: o estudo estima R$ 48,2 bilhões para o campo, dos quais 92% advindos do capital. Já segmentos com maior concentração de tarefas cognitivas — por exemplo, o setor financeiro — apresentam participação maior do fator trabalho, com 87% do impacto ligado à produtividade de pessoas. O setor de informação e comunicação teve estimativa de R$ 49,3 bilhões, sendo 97% desse valor relacionado ao aumento da produtividade do trabalho.
Difusão gradual e condicionantes
O estudo considera que a difusão da IA no Brasil tende a ocorrer mais lentamente do que em economias avançadas, por conta da heterogeneidade empresarial, custo do crédito, lacunas de qualificação e limitações de infraestrutura. Pela projeção adotada, até 2030 já teriam se concretizado 66,6% dos ganhos ligados ao aumento da produtividade do trabalho e 62,4% dos ganhos atribuíveis ao capital.
Os autores listam medidas que podem favorecer a materialização desse potencial, como requalificação profissional, expansão da infraestrutura digital no campo, incentivos à adoção por empresas de baixa produtividade, um marco regulatório previsível, políticas de governança e dados abertos, e uso da tecnologia em serviços públicos.
Com informações de G1
