IA pode adicionar quase R$ 1 trilhão ao PIB brasileiro até 2030, diz estudo inédito

A inteligência artificial (IA) pode adicionar quase R$ 1 trilhão ao Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro nos próximos quatro anos, segundo um levantamento inédito do Reglab. O impacto, que deve ser de exatos R$ 986,7 bilhões, é equivalente a cerca de 7,6% do PIB estimado de 2026.

"O efeito projetado da IA equivale mais ou menos a uma safra recorde de grãos, só que todo ano, por quatro anos seguidos", diz Pedro Henrique Ramos, diretor-executivo do Reglab, em entrevista à EXAME. "Mas é um potencial que depende de infraestrutura, crédito e qualificação, não é uma previsão automática."

A comparação, segundo Ramos, faz mais sentido em ritmo de crescimento do que em valores absolutos: a IA adicionaria, em média, 0,69 ponto percentual ao ano ao PIB.

Como o mercado projeta o Brasil crescendo entre 1,5% e 2% ao ano no período, a tecnologia responderia por algo entre um quarto e um terço de todo o crescimento esperado — "um dos maiores vetores de crescimento do período, mas não o único nem isoladamente o maior", segundo o executivo.

O estudo aponta que a IA impactará o PIB brasileiro por dois canais. O primeiro é o do trabalho: segundo a pesquisa, a IA cognitiva — que inclui assistentes de linguagem, ferramentas de análise de dados, geradores de texto e código — eleva a produtividade de parcelas da força de trabalho, complementando funções em vez de substituí-las por completo.

Chamado de "efeito-trabalhador", o fenômeno responde por 65% do impacto total projetado, o equivalente a 1,79 ponto percentual de crescimento acumulado em quatro anos.

O segundo canal é o do capital. A IA aplicada a equipamentos físicos — robótica, sensores, manufatura automatizada — torna cada unidade de capital mais produtiva, de acordo com a Reglab.

O "efeito-capital" responde pelos 35% restantes do impacto, ou 0,98 ponto percentual. Essa média nacional, porém, esconde variações grandes entre os 12 setores avaliados pelo estudo — de 99% de participação do trabalho, em administração pública, saúde e educação, a 93% de participação do capital, em atividades imobiliárias.

O capital pesa mais que o trabalho em cinco setores, de acordo com o estudo. São eles: atividades imobiliárias (93%), agropecuária (92%), construção (92%), indústria extrativa (81%) e energia, água e saneamento (64%).

"São setores onde a produção depende muito mais de máquinas e equipamentos e onde o trabalho é predominantemente manual", diz Ramos.

A proporção entre os dois efeitos varia muito conforme o setor. Na agropecuária, por exemplo, 92% do impacto projetado — R$ 48,2 bilhões em valor presente — vem do efeito-capital, via maquinário inteligente e sensores de precisão.

Já no setor de informação e comunicação, 97% do ganho estimado (R$ 49,3 bilhões) decorre do efeito sobre os trabalhadores — participação superada apenas pela de administração pública, saúde e educação, que chega a 99%.

Indústria de transformação lidera o ranking setorial

Entre os 12 setores analisados pelo estudo, a indústria de transformação concentra o maior impacto absoluto, com R$ 264,2 bilhões projetados até 2030 — resultado de uma exposição equilibrada entre trabalho (61%) e capital (39%).

"É o caso mais completo: pesa muito na estrutura produtiva e é o único setor grande em que os dois canais funcionam de forma equilibrada — o trabalhador fica mais produtivo, com inspeção visual automatizada e engenharia de processo, e a máquina também, com manutenção preditiva, robôs colaborativos e sensores ajustando a produção em tempo real", afirma.

Em seguida aparecem o grupo de outras atividades de serviços, com R$ 165,4 bilhões, e o comércio, com R$ 131,2 bilhões. Segundo o diretor-executivo do Reglab, os dois setores lideram por uma combinação diferente.

"Quase sempre um canal domina e o outro é fraco. Outras atividades de serviços e comércio lideram por tamanho combinado com alta intensidade de mão de obra cognitiva — é trabalho de escritório, atendimento, análise, tudo diretamente exposto às ferramentas de IA", diz.

Nenhum dos 12 setores avaliados teve impacto nulo ou negativo no modelo — uma característica da própria metodologia, segundo Ramos, e não necessariamente um retrato de que toda a economia será beneficiada na mesma proporção.

O levantamento também estima que, das tarefas cognitivas hoje expostas à IA, apenas 23 em cada 100 devem ser plenamente automatizadas na próxima década — as outras 77 seguem como complemento ao trabalho humano.

Para essas tarefas, o ganho médio de produtividade estimado é de 27%. No efeito-capital, a premissa é de que 15% do estoque de máquinas e equipamentos seja afetado pela IA, com ganho de eficiência de 18%.

"Não importa o quanto uma profissão está exposta à IA, e sim que tipo de tarefa é feita. O estudo ainda não diz qual profissão específica ganha mais — o resultado sai por setor, não por ocupação", afirma.

Impacto chega aos poucos, não de uma vez

Os pesquisadores projetam que a adoção da tecnologia siga uma curva gradual — mais lenta que em economias desenvolvidas, segundo o estudo, por causa da heterogeneidade entre empresas brasileiras, do custo de crédito mais alto e das lacunas de qualificação profissional.

"A ideia é que a IA não vai explodir de uma vez na economia. Primeiro vem uma fase lenta, porque poucas empresas adotam: custa caro, falta gente treinada e ainda existe dúvida se realmente funciona. Depois, quando a tecnologia fica mais barata e os casos de uso ficam claros, a adoção acelera e chega num ponto de virada", diz.

Em 2030, estima-se que 66,6% do potencial do efeito-trabalhador e 62,4% do efeito-capital já tenham se materializado — ante 26% e 28%, respectivamente, já em 2028.

Segundo Ramos, o efeito sobre as máquinas demora mais para aparecer "porque trocar equipamentos é mais caro e lento do que adotar software", e o impacto da IA pode não ficar imediatamente visível nos números oficiais do PIB, já que é pequeno ano a ano e tende a se misturar a revisões e outras variações normais dos dados.

O cálculo do valor presente considera a taxa Selic de 13% ao ano e um PIB de 2026 estimado em R$ 12,9 trilhões.

O estudo estende ao Brasil a metodologia do economista Daron Acemoglu, do Massachusetts Institute of Technology (MIT), publicada em 2025.

Brasil adota tecnologia em ritmo mais lento que EUA

O relatório não quantifica quanto do PIB o país deixa de ganhar por adotar IA mais devagar que economias avançadas, mas Ramos afirma que a defasagem é mensurável em outros termos.

"Essa diferença tem sido reduzida por tecnologias digitais, mas ainda é persistente. No caso da IA, o Brasil hoje possui uma taxa de adoção semelhante à que os Estados Unidos possuíam dois anos atrás", diz.

Regulação e infraestrutura como condição para o ganho

O relatório lista requalificação profissional, expansão da conectividade rural, apoio a pequenas empresas e um marco regulatório previsível como condições para que o ganho projetado se concretize.

Sobre a agropecuária, Ramos é direto: "os R$ 48,2 bilhões da agropecuária dependem de conectividade rural para se concretizarem — e, considerando o quanto sensores, drones e colheitadeiras conectadas são essenciais para esse potencial, é razoável concluir que o investimento na infraestrutura do campo é essencial para a projeção."

O estudo cita ainda o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial, com R$ 23 bilhões previstos até 2028 para saúde, educação e gestão pública, como um vetor de demanda tecnológica do setor público.

Os autores ressaltam que o número final depende de escolhas de política pública: regulação excessivamente fragmentada, desigualdade no acesso à infraestrutura digital ou baixo investimento em qualificação podem reduzir o impacto projetado.