Durante os anos 1980 e 1990, economistas enfrentaram um fenômeno curioso: computadores se espalhavam por escritórios, fábricas e residências, mas os ganhos de produtividade quase não apareciam nas estatísticas.

A contradição ficou famosa na frase do célebre economista Robert Solow: "Você pode ver a era dos computadores em todos os lugares, menos nos dados de produtividade".

Décadas depois, o mercado acabou reconhecendo aquele valor embutido nas máquinas que invadiram a vida cotidiana. As gigantes americanas de tecnologia, por consequência, hoje valem quase duas vezes mais do que todo o mercado acionário europeu.

Com o surgimento da inteligência artificial, um grupo de pesquisadores acredita que pode estar sendo gestada uma distorção ainda maior e fora do radar.

A tese foi apresentada pela consultoria SemiAnalysis sob o conceito de "Dark Output", ou "produção invisível". A ideia é simples: a IA já estaria gerando valor econômico real em larga escala, mas os indicadores tradicionais de PIB, produtividade e inflação não conseguem capturar adequadamente esse fenômeno.

O problema não seria pequeno. Segundo os autores, ele pode ser maior do que qualquer erro de mensuração observado durante a revolução da internet.

O que é a "produção invisível"

Quando uma fábrica produz mais parafusos usando menos trabalhadores, os institutos de estatística conseguem medir facilmente o ganho de produtividade. Há unidades físicas para contar, preços para comparar e produção para registrar.

Serviços funcionam de maneira diferente. Não existe uma unidade universal para medir uma consulta jurídica, uma análise financeira, uma pesquisa acadêmica ou uma revisão de código. Em geral, a produtividade desses setores é estimada a partir de salários, receitas e horas trabalhadas.

É justamente aí que a IA começa a criar um problema. Imagine que uma empresa pagava US$ 10 mil por um parecer jurídico produzido por advogados. Agora, o mesmo trabalho pode ser executado por um modelo de IA consumindo poucos dólares em tokens computacionais.

O valor econômico continua existindo. O documento continua sendo produzido. Mas a receita do escritório desaparece das estatísticas e é substituída por um gasto muito menor com software.

Na prática, parte da atividade econômica parece evaporar dos indicadores.

O conceito de "PIB fantasma"

Os pesquisadores chamam esse fenômeno de "Ghost GDP", ou PIB fantasma. Nesse cenário, produtividade e produção aumentam, mas a riqueza não circula da mesma forma pela economia porque menos valor passa pelos salários e mais valor fica concentrado em capital, infraestrutura computacional e propriedade intelectual.

O resultado é uma situação em que a economia parece crescer menos do que realmente cresce. Os números oficiais mostram desaceleração, enquanto empresas e consumidores continuam recebendo benefícios significativos da automação.

Como observou Kevin Warsh, ex-diretor do Federal Reserve e apontado como um dos nomes mais influentes da política monetária americana, os dados atuais podem estar olhando para o retrovisor justamente quando a economia passa por uma transformação estrutural.

Quando o trabalho não existia antes

Existe uma segunda camada do problema. Nem todo o valor criado pela IA substitui uma atividade humana existente.

Muitas tarefas simplesmente não eram realizadas porque custavam caro demais. Um levantamento bibliográfico que exigiria dias de trabalho e milhares de dólares pode hoje ser produzido em minutos. O mesmo vale para análises de documentos, pesquisas de mercado, resumos de reuniões e processamento de grandes volumes de informação.

Nesses casos, não existe uma atividade anterior sendo substituída. Existe trabalho novo sendo criado. A dificuldade é que boa parte desse valor aparece apenas como alguns centavos em consumo de tokens ou uma assinatura mensal de software.

O benefício econômico gerado pode ser muito superior ao gasto registrado. A SemiAnalysis argumenta que alguns efeitos já começam a surgir nos dados. Um deles é uma aparente contradição observada em profissões altamente expostas à IA.

O emprego cresce mais lentamente ou começa a cair, enquanto os salários médios continuam subindo. Segundo a análise, isso pode acontecer porque trabalhadores mais juniores são substituídos primeiro. Com menos profissionais de entrada na estatística, a média salarial sobe mesmo sem aumentos reais para quem permaneceu empregado.

É um efeito semelhante ao que ocorreria se uma empresa demitisse todos os funcionários mais jovens e mantivesse apenas os mais experientes.

A discussão vai além da produtividade. Os Estados modernos dependem fortemente da tributação sobre salários e renda do trabalho.

Se uma parcela crescente da produção migrar para sistemas automatizados, a arrecadação pode crescer em ritmo menor justamente quando governos precisarem lidar com transições no mercado de trabalho. O debate lembra discussões anteriores sobre robotização, mas em uma escala potencialmente maior, já que a IA afeta profissões intelectuais que historicamente permaneceram protegidas da automação.

A crítica aos indicadores tradicionais

Para os autores, o risco não é apenas econômico, mas também estatístico. Investidores, bancos centrais e governos utilizam os mesmos indicadores para tomar decisões sobre juros, investimentos e políticas públicas.

Se parte crescente da atividade econômica estiver escapando das métricas convencionais, decisões importantes podem ser tomadas com base em uma fotografia incompleta da economia. A provocação central do estudo é que o mundo talvez esteja repetindo o erro cometido durante a revolução dos computadores, mas em uma escala muito maior, e numa velocidade nunca vista antes.