A Anthropic acaba de colocar números em uma discussão que costuma ficar presa entre dois extremos: a inteligência artificial vai destruir empregos ou vai aumentar a produtividade de todo mundo?
O modelo econômico apresentado pela empresa aponta para uma resposta bem mais desconfortável.
A IA pode fazer a economia crescer muito, aumentar a produtividade e elevar a riqueza produzida por um país. Ao mesmo tempo, dependendo da velocidade de adoção e da capacidade dos sistemas, trabalhadores de conhecimento podem enfrentar estagnação salarial, perda de empregos e uma transição profissional difícil.
O estudo da Anthropic projeta três cenários para a economia dos Estados Unidos até 2030. No cenário mais moderado, o impacto da IA seria semelhante ao da internet.
No cenário substancial, a tecnologia provocaria uma transformação muito maior no trabalho de conhecimento. No cenário extremo, a economia entraria em uma trajetória de crescimento sem precedente recente, acompanhada por uma forte redução na demanda por determinados profissionais.
O mais interessante, para mim, está justamente nessa contradição.
Uma economia pode ficar mais rica enquanto uma parcela dos trabalhadores perde poder econômico.
O modelo da Anthropic não tenta prever um único futuro
A ferramenta criada pela Anthropic, chamada Scenarios for our Economic Future, não apresenta uma previsão única para 2030.
Ela funciona como um modelo para explorar diferentes combinações entre capacidade da IA, adoção pelas empresas e trabalhadores, autonomia dos sistemas, produtividade e criação de novas tarefas.
A economia é representada como um conjunto gigantesco de tarefas.
Uma profissão, nessa visão, não é uma atividade indivisível. Ela é formada por diversas tarefas que podem permanecer humanas, ser ampliadas pela IA, ser automatizadas ou até dar origem a novas atividades.
É uma forma particularmente útil de analisar a transformação do trabalho porque evita uma simplificação comum: imaginar que uma profissão inteira desaparece de uma vez.
Um enfermeiro, por exemplo, pode continuar exercendo sua profissão enquanto algumas tarefas são automatizadas e outras passam a ser realizadas com assistência de IA. O mesmo raciocínio vale para programadores, profissionais de marketing, analistas, designers, contadores e praticamente qualquer ocupação baseada em conhecimento.
A diferença entre os cenários está em quanto dessas tarefas a IA consegue executar, com que autonomia e com que velocidade as organizações incorporam essa capacidade.
Os três cenários da Anthropic para 2030
Os números chamam atenção porque a diferença entre os cenários é enorme.
| Cenário | PIB dos EUA em 2030 | Diferença em relação ao cenário sem IA |
|---|---|---|
| Modesto | US$ 34,1 trilhões | +1,6% |
| Substancial | US$ 36,3 trilhões | +8,3% |
| Extremo | US$ 44,4 trilhões | +32,4% |
Os valores são calculados pela Anthropic em preços de 2025. Eles representam o tamanho da economia em cada cenário comparado com uma economia contrafactual sem os efeitos da IA.
Cenário modesto
Aqui, a inteligência artificial teria um impacto econômico comparável ao da internet.
Haveria ganhos reais de produtividade, mas dentro de padrões historicamente observados em grandes ondas tecnológicas.
O efeito seria gradual e relativamente absorvível pelo mercado de trabalho.
A projeção coloca o PIB americano em US$ 34,1 trilhões em 2030, 1,6% acima do que seria sem IA.
Cenário substancial
Aqui a história começa a ficar mais interessante.
A Anthropic considera que a IA seria capaz de executar metade de todo o trabalho de conhecimento até 2030, sendo a maior parte desse trabalho realizada autonomamente.
Isso não significa que metade dos empregos desapareceria. O próprio modelo trabalha com tarefas, e não com a eliminação automática de profissões inteiras.
A adoção, entretanto, ainda seria incompleta. Grande parte do trabalho de conhecimento continuaria sendo realizada sem IA.
Nesse cenário, a economia cresceria aproximadamente duas vezes mais rápido que o ritmo normal, chegando a US$ 36,3 trilhões. Os salários dos trabalhadores de conhecimento ficariam essencialmente estagnados, enquanto outros grupos de trabalhadores teriam ganhos.
Cenário extremo
É aqui que o modelo deixa de representar uma simples evolução tecnológica e passa a descrever uma transformação econômica radical.
A IA seria mais produtiva que os humanos na grande maioria das tarefas de trabalho de conhecimento, executando quase todas de maneira autônoma.
O cenário provavelmente exigiria sistemas capazes de autoaperfeiçoamento recursivo e uma adoção extremamente rápida.
A consequência seria um crescimento anual do PIB que chegaria a 15%, fazendo a economia dobrar de tamanho aproximadamente a cada 4,5 anos.
O PIB chegaria a US$ 44,4 trilhões em 2030, 32,4% acima do cenário sem IA.
Mas existe um detalhe que considero muito mais importante que o tamanho do PIB.
A riqueza adicional não seria distribuída igualmente.
O problema não é apenas quantos empregos a IA elimina
Quando se fala em inteligência artificial e mercado de trabalho, normalmente a primeira pergunta é:
“Quantos empregos serão substituídos?”
O modelo da Anthropic sugere que precisamos fazer uma pergunta mais ampla:
Quem ficará com o valor econômico gerado pela automação?
Hoje, segundo o modelo, aproximadamente 60 centavos de cada dólar produzido pela economia americana vão para o trabalho e 40 centavos para o capital.
No cenário extremo, essa divisão mudaria radicalmente.
A participação do trabalho cairia para 45,2%, enquanto a participação do capital chegaria a 54,8%. No cenário substancial, a parcela do trabalho cairia para 56,1%.
Isso cria uma situação econômica bastante peculiar.
A economia pode produzir muito mais riqueza enquanto uma parcela menor dela vai para os trabalhadores.
Quem controla capital, infraestrutura, modelos de IA, computação e os negócios capazes de utilizar essa tecnologia em escala pode capturar uma parcela maior desse crescimento.
Essa talvez seja uma das questões econômicas mais importantes da próxima década.
Trabalhadores de conhecimento podem perder espaço justamente quando a economia cresce
Outro resultado do modelo merece atenção.
Nos três cenários, os salários médios aumentam. Mas esse crescimento não acontece de maneira uniforme.
No cenário substancial, os salários dos trabalhadores de conhecimento ficam praticamente estáveis.
No cenário extremo, eles caem mais de 10% até 2030.
Enquanto isso, trabalhadores de outras ocupações podem experimentar aumento de demanda e remuneração.
A lógica apresentada pela Anthropic é interessante.
Se a IA aumentar muito a produtividade de profissionais responsáveis por trabalho de conhecimento, isso pode reduzir a necessidade de determinadas atividades intelectuais. Ao mesmo tempo, a maior produtividade pode estimular outros setores.
Um exemplo utilizado no modelo é a infraestrutura.
Se projetos e processos de licenciamento puderem ser produzidos mais rapidamente com IA, isso pode viabilizar mais projetos de construção. A demanda por trabalhadores da construção civil poderia aumentar como consequência.
Isso mostra por que simplesmente dividir o mercado entre “empregos que a IA destrói” e “empregos que a IA cria” é insuficiente.
Existe uma terceira dimensão: empregos que se tornam mais produtivos e modificam a demanda por outros tipos de trabalho.
O profissional mais ameaçado pode não ser aquele que perde o emprego imediatamente
Existe uma consequência menos óbvia nesses cenários.
A dificuldade pode estar na transição.
Imagine um profissional altamente especializado em uma função de conhecimento que passa a ser fortemente automatizada.
Ele pode não conseguir simplesmente pegar suas habilidades atuais e transferi-las para uma ocupação com demanda crescente.
A Anthropic aponta justamente essa dificuldade. Em cenários mais transformadores, trabalhadores como programadores e atendentes de call center poderiam precisar migrar para ocupações menos expostas à IA, como eletricistas ou enfermeiros.
Mas mudar de profissão exige tempo, treinamento e uma oportunidade real de recolocação.
Essa questão deveria mudar a maneira como pensamos em qualificação profissional.
Aprender uma ferramenta de IA é importante. Aprender a trabalhar com agentes de IA é importante.
Mas existe uma camada anterior que considero ainda mais importante: entender como o próprio trabalho está estruturado em tarefas.
Se uma atividade profissional é composta por dez tarefas e a IA automatiza sete delas, o profissional precisa entender o que acontece com as três restantes.
Elas ganham valor?
Continuam iguais?
Também serão automatizadas depois?
Ou dão origem a uma nova função?
Essa capacidade de analisar o próprio trabalho pode se tornar uma competência profissional relevante.
Isso já muda a forma de pensar sobre carreira
Já escrevi sobre como a IA está transformando o mercado de trabalho e valorizando novas competências, além da escassez de profissionais capazes de combinar tecnologia e visão de negócio.
O cenário apresentado pela Anthropic reforça uma conclusão que considero especialmente importante para quem trabalha com negócios digitais.
Aprender IA não deveria significar apenas aprender a usar uma ferramenta.
O profissional precisa entender como utilizar a tecnologia para aumentar sua capacidade de resolver problemas.
Isso muda bastante a conversa.
Um profissional de marketing que apenas aprende a gerar textos com IA está aprendendo uma funcionalidade.
Um profissional que entende pesquisa de mercado, posicionamento, comportamento do consumidor, dados, automação, conteúdo, SEO e sabe utilizar IA para acelerar essas atividades está construindo uma capacidade muito mais difícil de substituir.
A diferença está no nível de abstração.
A habilidade mais valiosa pode ser decidir o que fazer com a IA
A tecnologia está ficando cada vez melhor em executar tarefas e isso aumenta o valor relativo de algumas atividades humanas, como:
- Definir objetivos.
- Interpretar contexto.
- Escolher prioridades.
- Avaliar riscos.
- Entender o cliente.
- Tomar decisões.
- Combinar conhecimentos de áreas diferentes.
- Questionar resultados produzidos por sistemas automatizados.
E principalmente identificar qual problema realmente vale a pena resolver.
Esse movimento também aparece em outros conteúdos do Blog Rod Lopes sobre habilidades profissionais e liderança na era da IA.
Não significa que habilidades técnicas perderão valor.
Pelo contrário.
O profissional precisará compreender tecnologia suficientemente bem para trabalhar com ela, avaliar seus limites e construir processos melhores.
O que tende a perder valor é o conhecimento operacional que pode ser reproduzido facilmente por sistemas cada vez mais capazes.
Existe uma ressalva importante sobre o estudo da Anthropic
Eu teria cuidado para não transformar esses três cenários em uma previsão do que necessariamente acontecerá em 2030.
A própria Anthropic deixa isso explícito. A versão 1.0 do modelo não considera respostas de políticas públicas, ciclos econômicos, possíveis disrupções nos mercados financeiros, efeitos de demanda agregada ou riscos catastróficos.
Também não considera robôs altamente capazes.
Além disso, revisores externos apontaram limitações importantes, incluindo o fato de que o modelo não acompanha trabalhadores individualmente. Isso limita a capacidade de estimar exatamente os custos humanos da realocação profissional.
Alguns revisores também consideraram o cenário extremo mais adequado como experimento mental do que como previsão provável.
Existe ainda outra questão que merece ser considerada.
A Anthropic é uma empresa que desenvolve sistemas de inteligência artificial. Portanto, suas pesquisas sobre o impacto econômico da própria tecnologia são relevantes, mas não devem ser tratadas como uma autoridade neutra sobre o futuro.
O valor do estudo está justamente em oferecer um modelo explícito, com premissas que podem ser analisadas e questionadas.
O que empresários e profissionais deveriam observar agora
Para quem empreende ou trabalha com marketing digital, tecnologia e negócios online, eu não usaria o estudo para tentar adivinhar se o cenário de 2030 será modesto, substancial ou extremo.
Usaria o modelo para fazer uma pergunta mais prática:
Quais partes do meu trabalho estão ficando mais fáceis de automatizar?
Depois faria quatro perguntas.
1. Quais tarefas eu executo que uma IA já consegue fazer?
Isso revela onde a automação provavelmente chegará primeiro.
2. Quais tarefas a IA consegue acelerar, mas ainda precisam de supervisão?
Esse espaço pode ser particularmente valioso no curto e médio prazo.
3. Quais decisões dependem de contexto, julgamento e responsabilidade?
Essas atividades tendem a exigir uma combinação diferente de habilidades.
4. O que eu poderia fazer se minha produtividade aumentasse dez vezes?
Essa última pergunta costuma ser esquecida.
Quando uma tecnologia aumenta produtividade, a consequência não precisa ser apenas redução de equipe.
Pode significar que uma pessoa ou uma pequena empresa consiga atender mercados que antes exigiam uma estrutura muito maior.
É justamente aí que a inteligência artificial pode criar oportunidades para empreendedores.
A IA pode criar uma economia maior sem criar uma economia melhor para todos
Essa é, para mim, a principal conclusão que emerge do modelo da Anthropic. O debate sobre IA costuma colocar crescimento econômico e emprego em lados opostos.
O estudo mostra que as duas coisas podem acontecer simultaneamente em direções diferentes.
A economia pode crescer. A produtividade pode aumentar. O PIB pode atingir níveis muito maiores. Alguns trabalhadores podem ganhar mais.
E, ainda assim, uma parcela relevante dos profissionais de conhecimento pode enfrentar estagnação salarial, perda de demanda ou períodos prolongados de desemprego.
Por isso, acompanhar apenas indicadores de produtividade será insuficiente para entender o impacto real da IA.
Precisaremos observar também:
- quem captura os ganhos de produtividade
- como os salários evoluem por ocupação
- quais tarefas estão sendo automatizadas
- quais novas tarefas aparecem
- quanto tempo os trabalhadores levam para mudar de profissão
- como empresas reorganizam suas equipes
- quanto capital passa a substituir trabalho
- quais competências passam a ter maior valor
O futuro econômico da IA não será determinado apenas pela capacidade dos modelos.
Será determinado também pela velocidade com que empresas adotarem essas tecnologias, pela capacidade das pessoas de se adaptarem e pela forma como os ganhos econômicos forem distribuídos.
E existe uma última provocação que considero especialmente relevante para quem está construindo uma carreira ou um negócio agora.
Se a IA conseguir executar uma parcela cada vez maior das tarefas que você realiza hoje, qual será o valor que continuará dependendo da sua capacidade de pensar, decidir e criar?
Essa talvez seja uma pergunta muito mais útil do que tentar descobrir qual profissão desaparecerá até 2030.
