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

Um levantamento conduzido pelo Reglab, a pedido da OpenAI, indica que a adoção de inteligência artificial (IA) pode acrescentar até R$986,7 bilhões ao Produto Interno Bruto (PIB) do Brasil entre 2027 e 2030. O potencial, calculado em valores presentes e descontado à taxa Selic de 13% ao ano, corresponde a cerca de 7,6% do PIB projetado para 2026, que é de R$12,9 trilhões.

O estudo projeta um acréscimo acumulado equivalente a 2,77% do PIB ao longo dos quatro anos, com uma expansão média de 0,69 ponto percentual anual na economia associada à tecnologia. Tal crescimento, embora significativo, dependerá da velocidade com que empresas, trabalhadores e governos adotarem as novas ferramentas.

Entre os 12 setores analisados, a indústria de transformação apresenta o maior potencial, estimado em R$264,2 bilhões. Seguem-se serviços, com R$165,4 bilhões, e comércio, com R$131,2 bilhões. O impacto total se divide em dois canais: 65% advém do aumento da produtividade do trabalho e 35% da maior eficiência do capital.

Em setores específicos, a distribuição varia consideravelmente. Na agropecuária, 92% do ganho seria gerado pela eficiência do capital, acumulando R$48,2 bilhões. Já nas finanças, 87% do impacto seria atribuído ao trabalho, enquanto no setor de informação e comunicação, 97% do efeito se concentraria no fator trabalho.

O levantamento também distingue entre exposição e substituição de tarefas. De cada 100 atividades cognitivamente expostas à IA, apenas 23 seriam candidatas à automação plena, enquanto 77 continuariam dependentes da intervenção humana, indicando que a IA tende a reorganizar funções em vez de eliminá-las totalmente.

Apesar do potencial, a pesquisa ressalta que a adoção no Brasil pode ser mais lenta que em economias avançadas, devido à heterogeneidade empresarial, altos custos de crédito, lacunas de qualificação e limitações de infraestrutura. Para converter o potencial em ganhos concretos, os autores sugerem requalificação profissional, expansão da infraestrutura digital no campo, incentivos a empresas de baixa produtividade, um marco regulatório previsível, governança de dados e o uso de IA nos serviços públicos.