Desafio do paradoxo: por que a inteligência artificial ainda não impulsionou o crescimento econômico esperado?

Desde a década de 1980, economistas vêm observando um fenômeno que ficou conhecido como o Paradoxo de Solow: embora os computadores tenham se espalhado por todos os setores, os números de produtividade refletem um crescimento muito menor do que o esperado. Essa questão voltou a ganhar força com o avanço da inteligência artificial (IA), que, segundo relatos, tem potencial para revolucionar tarefas de análise, redação e desenvolvimento de software, aumentando a eficiência em até 50%.

Segundo fontes que acompanham o tema, experimentos realizados em atendimentos ao cliente indicam melhorias de até 15%, enquanto tarefas de análise e redação podem apresentar ganhos de 25% a 50%. Além disso, desenvolvedores de software relatam aumentos ainda maiores na produtividade ao usar IA generativa. Essas informações, no entanto, ainda não se refletem de forma proporcional nos números macroeconômicos.

Dados recentes do Bureau of Labor Statistics (BLS) apontam que a produtividade da economia americana cresceu apenas 0,8% em 2025, porcentagem considerada baixa diante do potencial da tecnologia. Para 2026, a previsão é de um crescimento de 1,1%, de acordo com o Congressional Budget Office (CBO). A discrepância entre os relatos micro e os números macro levanta a questão: por que o impacto da IA no crescimento econômico ainda é tão discreto?

Especialistas explicam que o efeito da tecnologia na produtividade de uma tarefa individual nem sempre se traduz imediatamente em aumento de produção na economia como um todo. Um exemplo simples é o de um programador cujo uso intensivo de IA aumenta sua produtividade em 40%. Ainda assim, se ele representa uma parcela pequena do total, o efeito no produto interno será limitado, podendo até se diluir a ponto de representar menos de 2% do crescimento total.

Pesquisas indicam que a adoção da IA por trabalhadores ainda é variável. Segundo um estudo do Federal Reserve, apenas 23% dos trabalhadores americanos usam IA generativa pelo menos uma vez por semana, e apenas 9% a utilizam diariamente. Além disso, há um atraso entre a melhora operacional e a concretização de resultados financeiros, o que pode explicar por que o aumento de produtividade técnico ainda não se reflete na economia global.

De acordo com uma pesquisa do National Bureau of Economic Research (NBER), quase 750 executivos americanos observam ganhos operacionais com IA superiores aos mensurados oficialmente, o que sugere que o impacto positivo na receita pode demorar a aparecer nos números oficiais. Ainda assim, o fenômeno levanta uma questão importante: se as empresas de tecnologia, que têm liderado a adoção de IA, crescem de forma exponencial, por que essa explosão de produtividade não está impulsionando o PIB na mesma intensidade? A resposta pode estar nas complexidades do caminho da inovação até sua manifestação em crescimento econômico real, envolvendo mudanças operacionais, culturais e de mercado.