A economia mundial enfrenta duas forças opostas. A guerra no Oriente Médio encarece energia e transporte, enquanto empresas aceleram a construção da infraestrutura necessária para a inteligência artificial. Em outubro de 2026, o Fundo Monetário Internacional (FMI) apontou esse contraste para explicar parte da resistência da atividade econômica diante do choque energético.

Na atualização divulgada em 13 de outubro, o Fundo passou a projetar crescimento mundial de 3,1% em 2026, ante 3,0% na previsão de julho, e manteve 3,4% para 2027. São projeções, não resultados já realizados. A diretora-gerente Kristalina Georgieva destacou que os investimentos associados à IA estão ajudando a sustentar a demanda global, especialmente nas economias integradas à sua cadeia produtiva.

Mas crescimento econômico e prosperidade compartilhada não são sinônimos. Quem fabrica os equipamentos pode ganhar antes de quem utiliza a tecnologia. Quem possui as empresas pode receber lucros diferentes dos aumentos salariais obtidos pelos trabalhadores. E países capazes de comprar ferramentas de IA nem sempre conseguem adaptá-las para produzir mais. A questão é compreender como esses benefícios surgem — e por que podem ficar concentrados.

Imagine uma companhia anunciando um novo data center. Antes de qualquer cliente ganhar tempo com um sistema inteligente, alguém precisa fabricar chips, montar servidores, construir instalações, conectar a rede elétrica e instalar equipamentos de refrigeração. Esse conjunto de gastos de capital, conhecido como CAPEX, gera pedidos à indústria, contratos de engenharia e demanda por serviços no presente.

É o primeiro mecanismo: expectativa de uso futuro da IA transforma-se imediatamente em investimento e atividade econômica. Ele ajuda a explicar por que setores ligados a semicondutores e equipamentos computacionais se beneficiam do ciclo tecnológico mesmo antes de ser possível medir o impacto da IA na produtividade do conjunto da economia.

Há uma diferença contábil importante. Se uma empresa americana compra servidores fabricados no exterior, o investimento aparece na demanda dos Estados Unidos, mas a importação correspondente é descontada no cálculo do PIB americano. Parte da atividade produtiva e da renda fica com os países fornecedores. Por isso, o mesmo boom pode estimular fábricas asiáticas, construtoras locais e provedores de energia em proporções diferentes.

Esse impulso, porém, não garante lucros. Construir mais capacidade computacional não prova que haverá clientes suficientes, preços rentáveis ou receitas capazes de recuperar todo o capital investido.

O segundo mecanismo começa quando a tecnologia entra no trabalho cotidiano. Uma empresa pode usar IA para identificar falhas em máquinas, acelerar análise de documentos ou apoiar decisões logísticas. Se conseguir produzir mais ou prestar serviços melhores com recursos semelhantes, haverá ganho de produtividade. Mas isso exige integrar sistemas, treinar pessoas, reorganizar processos e corrigir erros.

Comprar uma ferramenta não elimina essas etapas. Em algumas atividades, o custo de implementação, supervisão e adaptação pode consumir grande parte da economia esperada. Em outras, a complementaridade entre pessoas e IA pode gerar ganhos relevantes sem substituir integralmente os trabalhadores.

Um estudo do FMI publicado em agosto de 2026, por Natasha Che, Weining Xin e Taichi Yoshida, simula que a adoção de IA poderia acrescentar, no longo prazo, entre 0,5 e 1 ponto percentual ao crescimento anual de economias avançadas asiáticas e entre 0,2 e 0,8 ponto às economias emergentes e em desenvolvimento da região. Os intervalos dependem de cenários de avanço tecnológico e velocidade de adoção: não são contribuições já medidas em 2026.

O estudo também identifica uma dificuldade menos visível. Economias que adotam IA mais lentamente podem enfrentar custos de capital maiores antes de capturar ganhos semelhantes aos dos países tecnologicamente preparados. A divergência não decorre apenas de possuir chips; envolve financiamento, competências e capacidade de reorganizar a produção.

Mesmo quando a IA eleva a produtividade, nada determina antecipadamente como o valor criado será repartido. Empresas que controlam infraestrutura ou aplicações podem aumentar margens; investidores podem receber dividendos e valorização; trabalhadores cujas competências se tornam mais produtivas podem negociar remuneração maior. Em mercados competitivos, parte da eficiência também pode chegar aos consumidores por preços menores ou melhores serviços.

O resultado depende do poder de negociação de cada grupo, da concorrência e de quem possui os ativos mais valorizados. O estudo asiático do FMI identifica cenários em que pessoas com maior patrimônio e trabalhadores altamente qualificados capturam vantagens maiores, enquanto outros enfrentam adaptação mais difícil. Trata-se de um risco distributivo modelado, não de um destino inevitável em todas as economias.

O debate sobre empregos exige cuidado semelhante. Em janeiro de 2024, um estudo do FMI estimou que quase 40% do emprego mundial estava exposto à IA; nas economias avançadas, a proporção chegava a aproximadamente 60%. Exposição significa que tarefas podem ser alteradas pela tecnologia. Não significa que 40% das vagas desaparecerão.

Em maio de 2025, a Organização Internacional do Trabalho estimou que cerca de um quarto do emprego mundial estava potencialmente exposto à IA generativa. Não é uma queda de 40% para 25%: os estudos avaliam tecnologias, tarefas e classificações diferentes. A OIT considera a transformação das funções mais provável do que a substituição completa da maioria das ocupações.

Há preocupação específica com postos de entrada, que tradicionalmente permitem a jovens adquirir experiência. Nas reuniões de Bangkok, o presidente de Singapura, Tharman Shanmugaratnam, alertou para esse risco; Ajay Banga, do Banco Mundial, contestou a ideia de que a IA necessariamente destruirá essas oportunidades nos países emergentes. São avaliações distintas diante de resultados ainda incertos, não uma contagem definitiva de empregos perdidos.

A expansão tecnológica depende de expectativas sobre demanda futura. Se empresas construírem capacidade acima da procura real ou se a monetização ficar aquém do previsto, projetos podem render menos que o necessário para remunerar os investidores. Uma revisão dessas expectativas poderia reduzir novas despesas, pressionar ações e afetar financiamentos.

O Global Financial Stability Report de outubro de 2026, do FMI, identifica uma possível correção de mercado relacionada à IA como risco à estabilidade financeira, sobretudo se os lucros e os retornos não corresponderem ao otimismo. Isso não é uma previsão de colapso do setor: é um cenário adverso que precisa ser distinguido do crescimento projetado como cenário principal.

Também existe o lado positivo. Ferramentas confiáveis e competitivas podem elevar eficiência, estimular novos serviços e criar demandas profissionais hoje difíceis de antecipar. Uma correção nos preços de ações não provaria, por si só, que a tecnologia perdeu utilidade econômica. Rentabilidade do investimento, preço dos ativos e produtividade são três indicadores diferentes.

O Banco Mundial argumenta, em seu World Development Report 2026, que economias em desenvolvimento não precisam construir os maiores modelos ou data centers do mundo para obter benefícios da IA. Ferramentas menores e adaptadas às necessidades locais podem apoiar saúde, educação, agricultura e serviços públicos. O potencial existe; sua escala e seus efeitos dependem das condições de cada país.

Para o Brasil, isso abre possibilidades em agronegócio, indústria, logística, saúde e serviços financeiros. A tecnologia pode apoiar previsão de demanda, organização de informações e identificação de padrões, desde que os resultados sejam supervisionados e economicamente úteis. Não há, nesta apuração, base para atribuir ganhos específicos de PIB ou um saldo líquido de empregos brasileiros à IA.

O Banco Mundial resume as condições de adoção em quatro fundamentos: conectividade, que inclui acesso digital e energia confiável; computação, ou capacidade de processamento; contexto, com dados e aplicações adequados à realidade local; e competências, para desenvolver, utilizar e supervisionar sistemas. Sem essas bases, o acesso a ferramentas pode não se converter em produtividade relevante.

O que merece acompanhamento agora não é apenas quanto será gasto em chips ou data centers, mas quanto desse investimento se transformará em produção efetiva, lucros sustentáveis, serviços melhores e oportunidades para trabalhadores. A diferença entre países dependerá também da velocidade com que conseguirem adotar e adaptar a tecnologia.

A IA pode ampliar o tamanho da economia sem distribuir seus ganhos automaticamente. O desfecho dependerá menos de quem anuncia mais investimentos e mais de quem consegue transformar capacidade tecnológica em valor — e de como esse valor será repartido.

FONTES E REFERÊNCIAS