Os impactos da Inteligência Artificial na economia global

Entenda como IA pode impulsionar o crescimento econômico e a produtividade

Marco Cavallo

24/01/2019

 

A Inteligência Artificial (IA) está destinada a transformar profundamente os mercados, modelos de negócios e metodologia de trabalho em maneiras que não são observadas desde o impacto que a tecnologia da computação e a automação teve no final do século 20. À medida que a IA se torna mais acessível para as organizações, mudando a natureza das operações e do próprio trabalho, torna-se essencial mensurar e monitorar seu impacto na economia global. O efeito transformacional e disruptivo da combinação de tecnologias como a IA, Cloud Computing e Analytics já começou a mudar como seres humanos e computadores realizam as tarefas diárias em suas ocupações, assim como a forma com a qual as organizações interagem com os consumidores de maneira surpreendentes.

 

Conforme a IA amadurece, ela pode impulsionar o crescimento econômico e potencialmente servir como um poderoso recurso para impulsionar a produtividade estagnada e escassez de mão de obra que pôde ser observado nas últimas décadas em diversas partes do mundo. Por outro lado, existe uma grande (e crescente) preocupação com a questão laboral. Enquanto diversos institutos de pesquisa mostram que haverá mais benefícios com a IA, outros mostram alguns impactos que podem ser interpretados com maior preocupação, como o caso de uma recente Pesquisa da IBM que mostra que, até 2021, cerca de 120 milhões de trabalhadores atuando nas 10 maiores economias do mundo irão precisar passar por programas de reciclagem ou de capacitação para novas habilidades como resultado da implementação de sistemas de IA e de automação inteligente dentro de suas organizações.

 

Para que seja possível simular o impacto da IA ​​na economia mundial, devemos observar cinco importantes cenários. O primeiro cenário baseia-se na compreensão do comportamento das empresas e na dinâmica de diferentes setores para desenvolver uma visão de como adotar e absorver tecnologias de IA. O segundo cenário leva em consideração as prováveis ​​disrupções que os países, as empresas e os trabalhadores provavelmente experimentarão durante o processo de transição para a IA, uma importante análise para verificar como os ganhos e perdas econômicos provavelmente serão distribuídos entre estes e como tal distribuição poderia influenciar ou colocar em risco os potenciais benefícios da IA. O terceiro cenário verifica o impacto direto da IA no PIB dos países, em especial nas maiores economias do mundo atualmente, e como ela pode alavancar ou estagnar possíveis ganhos. O quarto cenário está diretamente relacionado com o futuro do trabalho e como a natureza não somente das funções e ocupações, mas também dos locais de trabalho irá ser impactada pela IA e automação. O quinto e último cenário talvez seja o mais crítico. Dado o potencial da IA para aumentar a produtividade por um lado, e o potencial disruptivo na força de trabalho por outro, será importante assegurar que existam políticas apropriadas em vigor.

Potencial para contribuir para a Economia Global

 

Tendo como base os estudos dos autores Jacques Bughin, Jeongmin Seong, James Manyika, Michael Chui, e Raoul Joshi, abordamos cinco grandes categorias de Inteligência Artificial: Visão Computacional, Linguagem Natural, Assistentes Virtuais, Automação de Processos Robóticos (RPA) e Advanced Machine Learning, as quais são utilizadas de forma diferente e em graus variados nas organizações. Provavelmente algumas organizações em fase de estudo e adoção irão ter uma abordagem oportunista, testando apenas uma das tecnologias mencionadas em funções específicas e não diretamente relacionada com o seu core business. Em outros casos, algumas podem ser mais ousadas, adotando todos os cinco e depois absorvendo-os em toda a organização (uma abordagem que chamamos de absorção total). Entre esses dois polos, haverá muitas empresas em diferentes estágios de adoção; o modelo também captura esse impacto parcial.

O impacto econômico da IA depende amplamente da velocidade com que essas tecnologias são adotadas por entidades econômicas e absorvidas por suas organizações. As decisões de investir nessas tecnologias não ocorrem sem um grande embasamento, tendo em consideração diversas variáveis importantes que determinam o argumento econômico e competitivo para adoção e absorção. Um recente estudo da McKinsey mostrou que, em 2030, estima-se que cerca de 70% das empresas já poderão ter adotado ao menos um tipo de tecnologia de IA, índice que atualmente está em 33% aproximadamente. Porém, menos da metade terá absorvido totalmente as cinco categorias anteriormente descritas, cerca de 35% das organizações, mas já representa um salto muito grande em relação aos 3% atuais. O padrão de adoção e absorção total pode ser relativamente rápido, basicamente no limite superior do que foi observado com os padrões de adoção de outras tecnologias. O gráfico abaixo mostra um espectro da evolução do percentual de organizações na adoção e na absorção de IA em comparação com a absorção de outras tecnologias digitais para o período de 2017-2035:

 

 

 

Há uma série de barreiras que podem dificultar ou retardar a adoção e absorção das tecnologias de IA, podendo variar desde a cultura corporativa a até mesmo o ecossistema tecnológico do segmento que a organização atua. Essas barreira têm consequências visíveis no médio ou longo prazo, como, por exemplo, os adeptos tardios das tecnologias de IA irão encontrar dificuldades em gerar impacto a partir destas, uma vez que presume-se que os principais concorrentes ou players do segmento que tiveram seu processo de adoção mais cedo já capturaram as oportunidades da IA, causando grandes atrasos e possíveis dificuldades no desenvolvimento de capacidades organizacionais, mercadológicas e até mesmo na atração de talentos. Os principais fatores que catalisam o processo de absorção da IA são a concorrência mercadológica e o quão cedo a empresa adotou a digitalização de seus processos.

 

A absorção total das tecnologias de IA demanda tempo, conforme mostrado no gráfico anterior. Porém, tanto a adoção como a absorção da IA podem ser mais rápidas devido à amplitude das formas como a organização as utiliza em suas operações, inclusive em segmentos onde a digitalização ainda é baixa, tais como a automação de serviços e a automatização inteligente dos processos de manufatura. Outra razão pela qual a IA pode ser adotada e absorvida mais rapidamente do que as tecnologias anteriormente implementadas nas organizações é que seus retornos tendem a ser grandes e trazer significativa vantagem competitiva e poder de resposta mais rápido e eficiente contra ações de concorrentes. No entanto, a adoção e a absorção da IA podem ser limitadas por sua dependência da infraestrutura técnica necessária para seu uso efetivo. Dois aspectos que merecem destaque como possíveis catalisadores são o nível de digitalização e a concorrência do mercado.

 

Quando se avalia a questão de como as empresas irão adotar as tecnologias de IA, um dos pontos mais importantes a ser observados é se as tecnologias digitais anteriores já estão implementadas e em utilização, pois estas são a “espinha dorsal” técnica para que uma empresa possa efetivamente implementar a IA. Um bom exemplo é o Machine Learning, que atualmente suporta uma grande gama das tecnologias de IA, e exige que a vasta maioria dos algoritmos utilizados para esta tecnologia estejam em Big Data, assim como uma arquitetura digital (via cloud ou on premise) já implementada. Ainda sim, é importante compreender que a adoção e a absorção das tecnologias de IA não necessariamente significa apenas um aumento no desempenho corporativo, a não ser que muitas atividades correlacionadas mudem de forma significativa. Mesmo quando a base tecnológica esteja presente e em pleno funcionamento, as empresas não irão gerar o valor esperado a partir da adoção da IA sem a qualificação e a experiência necessária para explorar suas oportunidades e mobilizar as mudanças exigidas dentro das organizações. A correlação entre a absorção da IA e a maturidade digital de uma empresa revela que as empresas mais maduras digitalmente têm absorção total da IA até 12% ao ano acima das empresas mais imaturas digitalmente, conforme mostra o gráfico abaixo:

 

 

 

Há muitos anos, diversos economistas estudam e analisam a interação que existe entre a inovação tecnológica e a concorrência de mercado. Muitas análises e teorias disruptivas do mercado apontam que a adoção da tecnologia é tipicamente impulsionada pela concorrência, uma vez que esta pode construir uma vantagem competitiva para as organizações pioneiras se o desempenho da tecnologia for forte o suficiente para compensar toda a incerteza em torno de sua adoção. Um exemplo comumente utilizado por alguns economistas para ilustrar a afirmação anterior é demonstrado por meio do fato de que a concorrência foi o fator mais importante na adoção de PCs pela empresas no passado. Muita organizações optaram por adotar a IA em um movimento preventivo, como forma de mitigar possíveis riscos e/ou disrupções trazidas por concorrentes ou como uma resposta direta a um novo concorrente.

 

O gráfico a seguir simula até que ponto as empresas estão considerando implementar as tecnologias de Inteligência Artificial em funções específicas ou em toda a organização em resposta a mudanças competitivas feitas por outras empresas do mesmo setor e geografia, levando em consideração outros fatores determinantes como o impacto da IA na lucratividade e a existência de casos de uso tangíveis. Tendo em vista estes efeitos microeconômicos, estima-se que a pressão competitiva pode aumentar o nível de absorção da IA nas organizações em cerca de 13% até 2030:

 

 

 

Como a Inteligência Artificial poderá afetar diferentes países

 

Os potenciais benefícios da IA são enormes e possuem um grande poder disruptivo. Porém é muito provável que não serão distribuídos igualmente entre as diferentes nações por uma série de razões. Para que se possa estimar o impacto da IA na economia mundial é necessário fazer uma análise dos efeitos das tecnologias que a compõem em diferentes geografias, indústrias, economias e organizações. Tal análise detalhada precisa levar em consideração as diferenças sensíveis em cada um dos fatores para não limitar ou estimar de forma errônea seus impactos econômicos.

 

De acordo com um estudo da McKinsey, pode haver quatro grupos diferentes onde os países compartilham graus de preparação para a adoção e absorção de IA relativamente semelhantes. Nota-se que o impacto econômico da IA não é garantido em nenhum destes países meramente por estar em um grupo em particular que parecem mais promissores em termos de sua prontidão ou infraestrutura para receber a IA. A passividade pode significar que, mesmo que o país e seus indicadores mostrem que este esteja apto para a rápida adoção da IA, a materialização dos benefícios econômicos é improvável. Mais adiante, tais grupos não são fixos, uma vez que os países poderiam passar de um para outro ao longo do tempo, dependendo das escolhas que fazem e das ações que tomam. Na verdade, as economias em desenvolvimento poderiam potencialmente ultrapassar as avançadas, se quisessem fortalecer seus principais facilitadores, tais como a ausência de legado, ineficiências em várias partes de suas economia e o papel do capital inteligente na superação de problemas de habilidades. Os quatro grupos definidos são:

 

  • Líderes Globais Ativos (EUA e China): Estes dois países estão atualmente liderando a corrida para fornecer IA, e eles têm pontos fortes únicos que os diferenciam de todos os outros. Os efeitos de escala permitem um investimento mais significativo, e os efeitos de rede permitem que essas economias atraiam o talento necessário para aproveitar ao máximo a IA. Juntos, eles são responsáveis ​​pela grande maioria das atividades de pesquisa relacionadas à IA e estão muito à frente de outros países em patentes, publicações e inovações, alcançadas por meio de investimentos substanciais. Neste quesito, os Estados Unidos representaram 25%, enquanto a China ficou em segundo lugar com 22% em volume de investimentos 2018. Porém o país oriental está crescendo rapidamente em sua capacidade de inovação e sua economia está se digitalizando rapidamente, o que faz com que os investimentos em IA sejam mais substanciais a cada ano.

 

  • Economias Sólidas: Uma grande variedade de países pertence a esse grupo, incluindo Canadá, França, Coreia do Sul e Suécia. Este grupo compreende países que estão relativamente bem posicionados para capturar os benefícios da IA em suas economias devido à sua base geralmente robusta de facilitadores, além de estarem altamente motivadas para adotar a IA porque estão experimentando um crescimento lento em sua produtividade. Outro incentivo é o fato de que os custos trabalhistas tendem a ser altos nessas economias, especialmente as avançadas. Várias grandes economias pertencem a esse grupo — incluindo Alemanha, Japão e Reino Unido — que têm a capacidade de impulsionar a inovação em grande escala e acelerar a comercialização de soluções de IA. Economias menores e globalmente conectadas, como Finlândia, Cingapura, Coreia do Sul e Suécia, geralmente têm uma alta capacidade em promoverem ambientes produtivos onde novos modelos de negócios podem prosperar.

 

  • Economias de Fundações Moderadas: Este grupo, que inclui Índia, Brasil, Itália e Malásia, tem uma capacidade moderada de capturar os benefícios econômicos da IA. Embora o potencial para ganhos econômicos seja amplamente positivo, esses países estão em uma posição inicial menos favorável do que os dois primeiros grupos, mas exibem pontos fortes em áreas específicas. A Índia, por exemplo, tem infraestrutura digital relativamente subdesenvolvida e atualmente tem um potencial de automação baixo, mas produz cerca de 1,7 milhão de graduados por ano em Ciências, Tecnologia, Engenharia e Matemática, o que representa mais do que o total de graduados produzidos por todos os países do G-7. Além disso, uma grande parte das exportações da Índia estão relacionadas à tecnologia.

 

  • Economias em Desenvolvimento: Esses países, que incluem Paquistão, Colômbia, Indonésia e Zâmbia, são relativamente limitados em sua capacidade de capturar os benefícios econômicos da IA por terem potencial de automação um tanto limitado, uma vez que os salários tendem a ser bastante baixos e, portanto, o incentivo para automatizar o trabalho de mão de obra e aumentar a produtividade é baixo. Os países deste grupo também têm infraestrutura digital, capacidade de inovação e investimento e habilidades digitais relativamente subdesenvolvidos, e são comparativamente isolados do comércio global e dos fluxos de dados. Essas economias tendem a priorizar o estímulo ao crescimento econômico, a redução da pobreza e o desenvolvimento da agricultura, manufatura e serviços básicos. Iniciativas para alcançar as melhores práticas podem gerar um maior retorno sobre o investimento, em vez de fazer investimentos substanciais em tecnologias avançadas que estão atualmente além de seu alcance. No entanto, o risco é que eles possam ficar para trás à medida que outros países adotam a IA.

 

Apesar dos grupos acima não serem estáticos, é inevitável que os países desenvolvidos estejam sempre na vanguarda da adoção e da capitalização dos impactos econômicos e sociais da IA, ao passo que os países em desenvolvimento ficam para trás a cada ano. Os países que adotarem medidas ativas para fortalecer suas fundações econômicas, capacidades digitais e infraestrutura podem mudar suas trajetórias de adoção de IA. O impacto econômico potencial pode ser sensível ao ritmo de adoção e dos investimento relacionados à IA, assim como a capacidade de inovação. Conforme os níveis de absorção de IA variam, as economias com maior estrutura para se beneficiar podem atingir níveis de absorção cerca de 11% superiores aos de países menos estruturados até 2023, e essa lacuna deve aumentar para cerca de 23% até 2030. Isso indica que, assim como o gap já existente em relação ao nível de digitalização, um novo gap referente à IA pode emergir entre as economias avançadas e as em desenvolvimento. O gráfico abaixo ilustra este distanciamento ao longo dos anos:

 

 

 

Assim como os níveis de absorção da IA divergem entre os grupos de países, o mesmo acontece com o seu potencial impacto econômico. Os ganhos econômicos que podem ser obtidos vão se compondo ao longo do tempo de acordo com os facilitadores de cada país, de forma que o gap do impacto econômico líquido entre os grupos de países com os maiores ganhos econômicos e aqueles com os menores provavelmente se tornará maior. De acordo com um recente estudo da Accenture, o impacto econômico da IA para as 12 economias mais desenvolvidas do mundo, que juntas geram mais de 50% da produção econômica mundial, quando comparam-se um cenário que mostra o crescimento econômico esperado sob as suposições atuais e um cenário que mostra o crescimento esperado uma vez que o impacto da IA tenha sido absorvido pela economia em 2035, pode-se verificar que a IA gerava os maiores benefícios econômicos para os Estados Unidos, aumentando a taxa de crescimento anual do seu PIB de 2,6% para 4,6%, o que significa um adicional de US$8.3 trilhões. No Reino Unido, a AI poderia adicionar mais US$ 814 bilhões à economia até 2035, aumentando a taxa de crescimento anual do seu PIB de 2,5 para 3,9%. O Japão tem o potencial para mais do que triplicar a taxa de crescimento anual do seu PIB até 2035, e a Finlândia, Suécia, Holanda, Alemanha e Áustria podem ver suas taxas de crescimento dobrarem.

 

Esse potencial será amplamente impulsionado por tecnologias inovadoras de IA que permitam às pessoas fazer um uso mais eficiente de seu tempo e fazer o que os humanos fazem de melhor – criar, imaginar e inovar. O aumento da produtividade reduz drasticamente o número de anos necessários para os 12 países analisados dobrarem o tamanho de seu PIB. Esse “tempo de duplicação” é um indicador do desenvolvimento econômico e os resultados são principalmente motivados pela capacidade de um país de difundir inovações tecnológicas em sua infraestrutura econômica mais ampla. O gráfico abaixo mostra a comparação dos cenários com e sem os impactos da absorção de IA nestes 12 países:

 

 

Embora a Inteligência Artificial e muitas das tecnologias nela contidas ainda estejam em um estágio embrionário, seu potencial já cativou as mentes não apenas de cientistas e filósofos, mas também de políticos e líderes empresariais. A razão é muito simples: a IA se tornará um setor massivo que desencadeia uma “avalanche” de oportunidades econômicas e fornecerá aos líderes deste mercado uma vantagem tecnológica incomparável e jamais vista. Qualquer que seja a forma que a IA assuma, sua jornada será carregada de preocupações éticas e, simultaneamente, recebida com medo e celebração. Alguns se preocuparão com problemas relacionados ao trabalho, privacidade e controle, enquanto outros anunciarão o próximo passo na grandeza humana. Independentemente da sua postura, a IA, sem dúvida, irá mudar a forma como vivemos e a economia do nosso planeta de várias maneiras, portanto, é fundamental saber observar as mutações deste mercado e estar preparado para o que virá à frente, pois esta jornada está apenas 1% concluída.