Neste mês, a equipe de economia da Anthropic divulgou um modelo econômico baseado em tarefas, acompanhado de uma ferramenta de exploração de cenários, para projetar o impacto da IA sobre crescimento, emprego e salários nos EUA até 2030. A ferramenta está na versão 1.0 e o artigo por trás dela é assinado por Korinek e coautores. O modelo apresenta três cenários, sem uma previsão central única.
| Cenário | PIB em 2030 | Crescimento relativo | Taxa de desemprego | Salários de trabalhadores do conhecimento |
|---|---|---|---|---|
| Moderado | US$ 34,1 trilhões | +1,6% | Dentro da faixa histórica | Estáveis ou em alta conforme o setor |
| Significativo | US$ 36,3 trilhões | +8,3% | Sobe para cerca de 5% | Praticamente estáveis |
| Extremo | US$ 44,4 trilhões | +32,4% | Sobe a máximas históricas | Caem mais de 10% até 2030 |
No cenário moderado, a magnitude do impacto da IA se aproxima da causada pela internet, com 2,5% dos trabalhadores do conhecimento substituídos entre 2026 e 2030. O cenário significativo pressupõe que, até 2030, a IA seja capaz de assumir metade do trabalho de conhecimento, operando em grande parte de forma autônoma; nesse caso, 59,7% dos trabalhadores do conhecimento permaneceriam em seus cargos originais, 39,6% migrariam para outras funções, enquanto os salários dos trabalhadores não ligados ao conhecimento subiriam. O cenário extremo exige o surgimento de uma IA capaz de se autoaperfeiçoar recursivamente e ser adotada rapidamente, com o crescimento anual do PIB atingindo 15% e a economia dobrando de tamanho a cada 4,5 anos.
A distribuição muda mais rápido do que o total
Entre os três cenários, a maior variação está na distribuição. A participação do trabalho e do capital no PIB é de 59,4% contra 40,6% no cenário moderado, 56,1% contra 43,9% no significativo e 45,2% contra 54,8% no extremo — o lado do capital fica 14,8 pontos percentuais acima do nível atual, ultrapassando a metade.
Com base nos números de PIB dos três cenários, o cenário extremo gera cerca de US$ 10,3 trilhões a mais em produção anual do que o moderado, quase um terço do tamanho atual da economia americana. No mesmo modelo, essa produção adicional vem acompanhada de uma queda de mais de 10% nos salários dos trabalhadores do conhecimento e de uma taxa de desemprego que sobe a máximas históricas. Total e distribuição não caminham na mesma direção nessa projeção, e essa é justamente a principal utilidade de apresentar os três cenários lado a lado.
Como o modelo foi construído
O framework representa a economia como um conjunto de tarefas, executadas por diferentes ocupações, com a classificação das tarefas seguindo o sistema O*NET do Departamento do Trabalho dos EUA. O efeito da IA sobre cada tarefa é dividido em quatro tipos: nenhum impacto, aumento (executar mais rápido ou melhor), automação e criação de novas tarefas. O modelo também incorpora mudanças de produtividade no nível das tarefas, o custo e o tempo de transição entre ocupações, diferenças na velocidade de adoção entre setores e a substituição de trabalho por capital.
A pesquisa que acompanha o modelo reuniu 10.980 respondentes; a expectativa mediana coincide com o cenário significativo, e cerca de 10% dos participantes deram respostas próximas ao cenário extremo.
"The main challenge is not achieving economic growth, but making sure the benefits are broadly shared and the costs aren't unequally dispersed."
O principal desafio não é alcançar o crescimento econômico, mas garantir que os benefícios sejam amplamente compartilhados e que os custos não sejam distribuídos de forma desigual.
O que o modelo deixa de fora
Essa lista merece mais atenção do que os próprios cenários. O modelo não inclui respostas de política econômica, ciclos econômicos, choques no nível da demanda agregada ou dos mercados financeiros, riscos catastróficos, nem robôs de capacidade extrema, e também não acompanha trabalhadores individualmente — a análise para no nível agregado das ocupações. Além disso, ficam de fora o possível crescimento das próprias ocupações com alta exposição à IA, os efeitos de demanda gerados pela construção de data centers e a aceleração do próprio ritmo de progresso tecnológico.
Nas palavras dos autores: "Like every model, it is a stark simplification of a complex reality: it isolates a few key forces and omits many others that may become relevant."
Fontes: página oficial de pesquisa econômica da Anthropic, CocoLoop; os números de PIB de cada cenário, as faixas de desemprego e salários, os pontos percentuais de participação entre trabalho e capital e o tamanho da amostra da pesquisa foram conferidos conforme a documentação do modelo, e a diferença entre os cenários foi calculada de forma aproximada por este site.