É comum imaginar que o impacto econômico da inteligência artificial virá principalmente de avanços em pesquisa e desenvolvimento. Mas essa visão parece superestimar onde, de fato, a transformação já está acontecendo.
Os dados sugerem outra coisa. Tomando os Estados Unidos como referência: desde 1988, apenas cerca de 20% do crescimento da produtividade do trabalho pode ser atribuído a P&D. A maior parte veio de fontes menos visíveis, como capital físico, melhorias de gestão, aprendizado prático e difusão de processos mais eficientes.
Essa lógica ajuda a entender onde a IA tende a ter mais impacto no curto e médio prazo. Não em descobertas científicas inéditas, e sim na automação de tarefas rotineiras. Processos como uso de sistemas internos, preenchimento de formulários, triagem de e-mails, suporte técnico, entrada de dados contábeis, pesquisa online. Tarefas que demandam tempo, mas pouca criatividade ou julgamento humano.
É aí que está o grosso do trabalho nas empresas e também o grosso do custo. A IA permite escalar esse tipo de atividade sem aumentar proporcionalmente o time. A produtividade cresce não porque os modelos pensam melhor, mas porque fazem mais, mais rápido e por mais tempo.
A transformação científica virá com o tempo. Mas a transformação operacional já começou: silenciosa, incremental e massiva.
