Inteligência Artificial no mundo real: o que muda em países de baixa, média e alta renda?

Disciplina: Redes Sociais e Virtuais EGC5020-09318/10316 (20251)

Autor: Ane Caroline Schuh Debald

Matrícula: 21100624

Muito se fala sobre a Inteligência Artificial (IA) no mercado de trabalho, afinal, de acordo com o relatório The Future of Jobs Repot 2025, 40% dos empregadores prevê reduzir sua força de trabalho onde a IA pode automatizar tarefas (WEF, 2025). Fato é que com impacto direto em um fator de produção tão importante – o trabalho – a IA promete revolucionar economias em todo o mundo. 

Mas será que seus efeitos serão iguais para todos? 

Um estudo de Freire (2025) simulou o impacto da IA em países de baixa, média e alta renda, pressupondo no modelo que a IA é uma tecnologia que pode (1) aumentar o ritmo da inovação (de processo e produto) por meio da complementaridade com o trabalho cognitivo no setor de P&D e (2) aumentar as oportunidades para a combinação de tecnologias, elevando também o ritmo da inovação. Os resultados mostram um cenário paradoxal, embora não surpreendente: enquanto o PIB global pode crescer, a desigualdade entre nações tende a aumentar. 

A IA em três mundos

O artigo de Clovis Freire (2025) compara os efeitos da adoção de IA em países de baixa, média e alta renda, com base em dados agregados sobre emprego e produtividade. Os resultados mostram que: 

(i) Nos países de baixa renda, o efeito tende a ser negativo tanto no PIB quanto no emprego, com a automação reduzindo postos de trabalho sem gerar contrapartidas em novos setores, exceto em cenários de automação extrema;

(ii) Já nos países de média renda, o impacto no PIB é ligeiramente negativo, com perda moderada de empregos principalmente em setores operacionais; ganhos aparecem apenas em áreas de P&D em cenários de automação mais avançada;

(iii) Por outro lado, os países de alta renda experimentam um impacto positivo no PIB, impulsionado por ganhos de produtividade e inovação, e embora haja perda de empregos em setores tradicionais, há compensação com a criação de novas funções em tecnologia e pesquisa.

O ponto é que a IA tende a beneficiar mais os países que já possuem estrutura de capital humano e tecnológico avançados. Já os países em desenvolvimento, com alta informalidade e baixa digitalização, podem ter seus empregos destruídos sem compensações claras em produtividade (Freire, 2025). 

Onde mora o problema? 

Para Freire (2025), a capacidade de um país manter o emprego agregado frente à IA depende de sua capacidade de transferir empregos do setor de produção para o setor de P&D. A questão é que o estudo indica haver um nível de investimento em P&D necessário para que ele seja eficaz em compensar a perda de empregos, que pode não ser alcançado em países de baixa renda em certos cenários.

A realidade, portanto, é a de que países de baixa renda, mesmo ao ter um crescimento acelerado no PIB via inovação, podem experimentar um crescimento sem criação de empregos significativa, onde o aumento do PIB supera o aumento do número de empregos Freire (2025). Isso não é novidade: o que chamamos de jobless growth é um fenômeno que já ocorre quando, apesar da economia em expansão, o desemprego permanece o mesmo ou piora, e possui múltiplas causas (WEF, s.d) – mas o estudo de Freire (2025) sugere que pode ser ampliado com a IA nos países de renda baixa. 

Tudo isso sem contar todas as limitações em suas suposições: como o acesso simultâneo à IA por todos os países, a capacidade imediata de adoção e adaptação da tecnologia, a mobilidade perfeita da mão de obra entre setores de produção e P&D, e o investimento de todos os lucros em P&D (Freire, 2025). Relaxar essas suposições, especialmente para países de baixa renda que estão em desvantagem em termos de sistemas de inovação e força de trabalho qualificada, poderia acentuar os efeitos negativos.

Novas tecnologias, mesmos desafios...

A análise também destaca que o efeito da IA pode não ser diferente do impacto de revoluções tecnológicas anteriores e que o alcance por países de média e baixa renda continua a exigir ação estratégica para aumentar as capacidades produtivas.

Essa conjuntura não é inédita: Schumpeter em sua teoria da destruição criativa, já apontava que inovações disruptivas frequentemente desestabilizam estruturas econômicas estabelecidas, gerando ciclos de crescimento, obsolescência e concentração de poder tecnológico (Uctu et al, 2024). Assim como nas transformações passadas, os ganhos gerados por essas inovações tendem a ser concentrados, especialmente nos estágios iniciais de difusão tecnológica – e o cenário hoje corrobora essa conjuntura, já que, segundo relatório recente da UNCTAD (2025), em 2022, dois países detêm 60% de todas as patentes de IA.Na prática, retomando Freire (2025), isso significa que países de média e baixa renda continuam enfrentando barreiras estruturais para apropriação dos benefícios da IA no PIB e emprego, o que reforça a necessidade de políticas industriais coordenadas para ampliação de suas capacidades no setor. No entanto, dados da UNCATD (2025) mostram uma realidade em que países menos desenvolvidos são justamente os que mais carecem estratégias nacionais no setor. 

Fonte: UNCTAD (2025)

Conclusão

Freire (2025) demonstra com um método robusto que a introdução da IA teria um impacto marginal nos resultados macroeconômicos agregados (PIB e emprego), mas resultaria em aumento da desigualdade entre países e uma mudança significativa na distribuição de empregos entre produção e P&D. 

O impacto seria negativo para países que não consigam adotar, disseminar e adaptar a IA para criar novos setores de produção ou facilitar o movimento de trabalhadores para setores de P&D. Ou seja: sugere que a IA não causaria desemprego tecnológico em massa, mas sim grandes mudanças distribucionais entre os países. 

A dúvida que fica: isso é um elemento único da IA ou consequência de uma arquitetura global desigual? A resposta, provavelmente, é ambivalente e sugere a importância de estudos em ordem comparativa de outras tecnologias disruptivas e seus respectivos comportamentos. 

REFERÊNCIAS

FREIRE, Clovis. Is this time different? Impact of AI in output, employment and inequality across low, middle and high-income countries. Structural Change and Economic Dynamics, v. 73, p. 136–157, 2025.

WORLD ECONOMIC FORUM (WEF). What is jobless growth and how can we fix it? WEF, s.d. Vídeo (1min30s). Disponível em: https://www.weforum.org/videos/what-is-jobless-growth-and-how-can-we-fix-it/. Acesso em: 11 jun. 2025.

WORLD ECONOMIC FORUM (WEF). The Future of Jobs Report 2025. Genebra: WEF, 2025. Disponível em: https://www.weforum.org/publications/the-future-of-jobs-report-2025/. Acesso em: 11 jun. 2025.

UNITED NATIONS CONFERENCE ON TRADE AND DEVELOPMENT (UNCTAD). AI market projected to hit $4.8 trillion by 2033, emerging as dominant frontier technology. UNCTAD, 2025. Disponível em: https://unctad.org/news/ai-market-projected-hit-48-trillion-2033-emerging-dominant-frontier-technology. Acesso em: 11 jun. 2025.

UCTU, Ramazan; TULUCE, Nadide Sevil Halici; AYKAC, Mustafa. Creative destruction and artificial intelligence: The transformation of industries during the sixth wave. Journal of Economy and Technology, [S. l.], v. 2, p. 296–309, nov. 2024. Disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S294994882400043X. Acesso em: 11 jun. 2025.

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