Tecnologia: Por que a IA ainda não elevou produtividade Por Lucas Reis, PhD e chairman da Zygon

Apesar de US$ 1,6 trilhão aportado em inteligência artificial desde 2022, o ganho de produtividade agregada medido é de apenas 1,3%. O motivo é um padrão já conhecido | Foto: divulgação/Magnific

04 de julho de 2026 – Em 1987, Robert Solow resumiu numa frase a frustração de uma década inteira: víamos a era dos computadores em toda parte, menos nas estatísticas de produtividade. Em outras palavras, o investimento em computação não tornou as empresas mais produtivas por décadas. O que ficou conhecido como “o paradoxo de Solow” também aconteceu anteriormente com a eletrificação e, posteriormente, com a internet.

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Tecnologias entregam impacto com atraso

É um padrão. Tecnologias de propósito geral entregam seu impacto com atraso, porque ele depende menos do que a máquina faz e mais do ritmo com que a sociedade consegue se reorganizar. Isso está acontecendo, neste momento, com a inteligência artificial. A IA generativa é a tecnologia de propósito geral de maior impacto sobre o trabalho de conhecimento — publicidade, direito, contabilidade, medicina — desde a digitalização.

O Goldman Sachs estima que a IA generativa possa elevar o PIB global em torno de 7% — algo próximo de US$ 7 trilhões. O Fórum Econômico Mundial projeta 170 milhões de vagas criadas e 92 milhões eliminadas até 2030 — saldo positivo de 78 milhões, com quase 40% das competências exigidas mudando no percurso.

Mas por que esse impacto todo ainda não se tornou realidade? Os economistas Erik Brynjolfsson, Daniel Rock e Chad Syverson deram a esse fenômeno o nome de curva J da produtividade: toda tecnologia de propósito geral exige investimentos complementares — redesenhar processos, requalificar pessoas e reestruturar a organização — que são caros, demorados e, por serem intangíveis, mal aparecem na contabilidade.

Enquanto a empresa faz esse investimento invisível, a produtividade medida primeiro estagna ou recua. Só mais tarde, quando os intangíveis amadurecem, ela sobe — e sobe mais do que os registros indicavam.

Três frentes de ajuste para a IA

Se o gargalo não é técnico, vale identificar onde ele está para agir. São, a meu ver, três frentes de ajuste.

A primeira é social: a requalificação. É preciso treinar os trabalhadores para usarem adequadamente a IA, para que o domínio que possuem sobre suas áreas seja potencializado pelo uso da ferramenta.

A segunda é legal: a responsabilização. Quando um agente passa a agir — pagar, publicar, contratar, alterar um registro —, alguém precisa responder pelo que ele faz. Essa é uma questão que trava a adoção nas empresas.

A terceira é comportamental: a reorganização do trabalho. Quando o ambiente de produção passa a ser híbrido, com agentes humanos e não humanos lado a lado, os papéis e atribuições mudam. As hard skills migram para os agentes de IA, que as exercem com custo e velocidade decrescentes. Ao humano cabem as soft skills.

Mas fica o dilema para os gestores. A IA vai reorganizar o trabalho de conhecimento, e o ganho econômico será grande. Só não sabemos quando, pois depende de mudanças comportamentais, legais e organizacionais. Então, é hora de se mover ou de aguardar?

Sem pressa, mas sem pausa

A melhor decisão é absorver o movimento, sem o frenesi dos alertas dos futurólogos, que faz todos se sentirem atrasados. A verdade é que essa transformação levará mais de uma década para amadurecer.

Até lá, ela vai gerar valor crescente, e a melhor forma de extraí-lo é naturalizar a sua adoção. Cultura muda tudo. Por isso, defendo incutir Agentic AI na cultura organizacional, com treinamentos e projetos-piloto, fazendo as pessoas se habituarem — e desejarem — usar seus recursos, na medida em que a tecnologia amadurece e faz entregas cada vez melhores. Sem pressa, mas sem pausa.

Lucas Reis é PhD e chairman da Zygon. Este ensaio parte do estudo “Panorama de Agentic Advertising”, da Zygon Ventures — braço de venture building em adtech e IA, posição que lhe dá interesse direto na fronteira que analisa.

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