Mais de metade da perda de dinamismo decorre da desaceleração da produtividade; a inovação existe, mas não escala com velocidade suficiente para atingir o cotidiano de empresas, setores e trabalhadores. Assim começou o painel sobre produtividade na era digital.
A preocupação: pequenas e médias empresas, que concentram o emprego, enfrentam barreiras significativas para adotar IA e escalar ganhos. Motivos: carências de infraestrutura (eletricidade e conectividade), escassez de capital e qualificação, além de incerteza regulatória. Sem apoio direcionado, a automação tende a empurrar trabalhadores para funções de menor remuneração e amplia a desigualdade dentro e entre países.
Esses obstáculos já se refletem em um quadro de crescimento contido e riscos de divergência. De acordo com os painelistas, a IA pode adicionar de 0,1 p.p. a 0,8 p.p. ao crescimento, mas somente se a inovação sair do laboratório e do data center para transformar tarefas, processos e serviços. Caso contrário, os ganhos se concentram nas economias mais preparadas e na mão-de-obra mais qualificada, alijando o resto do mundo e ampliando desigualdades.
Recomendações: difusão inclusiva da IA e governança macro com foco em estabilidade financeira e trabalho.
Na primeira frente, o foco deve ser eliminar barreiras à adoção e acelerar a difusão tecnológica. Isso inclui i) investir em acessibilidade (eletricidade e conectividade), ii) ampliar a formação e requalificação contínua para preparar trabalhadores para novas tarefas de maior valor, e iii) adotar uma regulação de duplo mandato: proteger contra riscos (desigualdade, falta de ética) e habilitar a inovação (ambiente pró-empreendedor, pilotos e sandboxes).
Casos práticos do benefício da adoção de IA citados no painel: diagnósticos precoces em saúde, redução de tarefas administrativas em enfermagem, ampliando o tempo com os pacientes, e mobilidade autônoma, reduzindo os acidentes automobilísticos.
Modelagens e evidências discutidas indicam que a velocidade da difusão depende de reorganização organizacional: como na eletrificação histórica, é preciso redesenhar processos para capturar produtividade. Sem criação deliberada de novas tarefas humanas, a automação pura deprime salários e limita a renda.
Na segunda frente, a governança macro precisa integrar monitoramento de riscos e alocação eficiente de recursos públicos. Recomenda-se usar um Índice de Preparação para IA (infraestrutura digital; habilidades/mercado de trabalho; difusão da inovação; regulação/ética) para orientar prioridades; condicionar incentivos a resultados mensuráveis; e reforçar a vigilância sobre estabilidade financeira, dado que 75% dos ativos financeiros globais estão concentrados nos EUA, com risco de instabilidade se expectativas ligadas à IA frustrarem. No mercado de trabalho, preparar-se para um “tsunami” de tarefas — impacto em 60% dos empregos nas economias avançadas, 40% nos emergentes e 26% nos países de baixa renda — requer políticas de requalificação em escala e apoio específico às pequenas e médias empresas.
Avaliação de Kristalina Georgieva sobre tecnologia e recomendações: a IA é transformadora, mas não tornará o mundo melhor por inércia. Prioridades: acelerar a adaptação global (difusão setorial ampla), fortalecer habilidades e flexibilidade do mercado de trabalho, usar o espaço fiscal para capacitação dos indivíduos e adoção da IA nos processos e incorporar riscos de IA ao monitoramento financeiro. Essas prioridades devem ser implementadas de forma acelerada; não há tempo a perder e a cooperação é essencial para que países e pessoas não fiquem para trás.
Opinião do Ministro da Fazenda da Arábia Saudita: a lacuna entre e dentro dos países está se ampliando e a IA pode acentuá-la sem ação pública. É crítico garantir requalificação dos indivíduos para os impactados, apoiar pequenas e médias empresas (as menos adaptáveis, mas maiores empregadoras) e adotar uma postura de aprender fazendo: iniciar planos pilotos, aceitar erros e iterar, evitando subsídios sem contrapartidas. É necessário que os incentivos com métricas de desempenho.
Pontuações de Ruth Porat (Google): é preciso ter realismo otimista ancorado na difusão. Propõe o “triângulo” da adoção (conectividade, educação/treinamento e serviços/soluções) e liderança executiva para selecionar e escalar casos de alto impacto (saúde, educação, cibersegurança, mobilidade). Destacou casos de benefício com IA: cerca de 30% de redução nas tarefas administrativas na enfermagem para liberar tempo ao paciente e os relatos de crescimento do faturamento em dois dígitos de pequenas e médias empresas que usam IA.
Por fim, recomenda-se vincular apoios e incentivos públicos a resultados concretos, onde a difusão seja mensurável e a qualificação dos indivíduos seja efetiva.
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