Nobel de Economia compara a IA a um cavalo: o crescimento depende de quem aprende a conduzir

Philippe Aghion recorre a uma imagem pouco tecnológica para explicar a tecnologia mais comentada da década. A inteligência artificial, disse o economista francês a uma plateia da London School of Economics, se parece com um cavalo: pode levar o cavaleiro direto contra a parede ou conduzi-lo aonde ele quiser, desde que ele aprenda a guiá-lo. O relato é do jornalista Vincent Brousseau-Pouliot, do jornal canadense La Presse, que acompanhou a conferência em Londres¹.

A metáfora importa por causa de quem a formula. Aghion, professor do Collège de France e do INSEAD, dividiu o Nobel de Economia de 2025 com o canadense Peter Howitt e o americano-israelense Joel Mokyr. Em 1992, ele e Howitt construíram um modelo matemático de destruição criativa, o processo pelo qual produtos e tecnologias novos tornam obsoletos os antigos, e com ele explicaram por que o crescimento sustentado depende de inovação contínua². Quando um economista com essa trajetória fala de IA, fala do seu próprio objeto de estudo.

Um otimista com condições

Aghion se descreve como um otimista prudente. Sua tese, segundo a La Presse, cabe em uma frase condicional: a IA pode gerar crescimento econômico relevante se o país tiver uma população educada, uma rede de proteção social funcional e uma regulação necessária, mas não sufocante¹.

O argumento central do lado otimista é que a IA não se limita a automatizar a produção de bens e serviços. Ela também automatiza parte da produção de ideias, o que, na teoria do crescimento endógeno, é o motor de longo prazo da economia. Encontrar novas ideias fica mais barato, e cada nova ideia tende a desalojar a anterior, reiniciando o ciclo de destruição criativa.

Em números, Aghion estima que a IA pode acrescentar cerca de 0,7% ao ano ao crescimento econômico ao longo de uma década, cálculo que ele mesmo classifica como conservador. A título de comparação, a revolução das tecnologias da informação dos anos 1990 e 2000 teria acrescentado 0,8% ao ano à economia americana, e a eletricidade, ainda a invenção moderna de maior impacto, 1,3% ao ano¹.

Há evidência microeconômica que sustenta parte do otimismo. O estudo mais citado sobre o tema, de Erik Brynjolfsson, Danielle Li e Lindsey Raymond, acompanhou 5.179 atendentes de suporte ao cliente e constatou que o acesso a um assistente de IA generativa elevou a produtividade, medida em casos resolvidos por hora, em 14% na média. O detalhe mais revelador está na distribuição: o ganho chegou a 34% entre os profissionais novatos e menos qualificados e foi mínimo entre os mais experientes. O trabalho, originalmente um texto para discussão do NBER, foi publicado em 2025 no Quarterly Journal of Economics³.

Empregos: o efeito escala e seus limites

A pergunta que mais interessa ao público é se a IA vai eliminar empregos em massa. Aghion responde com uma regularidade que encontrou nos dados: empresas que automatizam não necessariamente encolhem. Ao se tornarem mais produtivas, elas baixam custos, ganham mercado e contratam mais.

A base empírica dessa afirmação é um estudo que ele assina com Céline Antonin, Simon Bunel e Xavier Jaravel, usando dados da indústria francesa entre 1994 e 2015. A pesquisa encontrou impacto positivo da automação sobre o emprego em todos os níveis analisados (fábrica, empresa e setor), inclusive para trabalhadores industriais pouco qualificados. Mas o próprio trabalho traz uma ressalva decisiva: no nível setorial, o efeito positivo só aparece com significância nos setores expostos à concorrência internacional⁴. Em outras palavras, parte do emprego que a empresa automatizada ganha vem de concorrentes, nacionais ou estrangeiros, que perdem espaço.

Por isso, quando perguntado diretamente sobre o saldo para o mercado de trabalho como um todo, Aghion evitou previsões. Segundo a La Presse, disse não ter bola de cristal e apontou o que considera as melhores apostas: uma população capaz de aprender a aprender e empresas que valorizem competências relacionais¹. É uma resposta honesta, e também uma admissão de que a teoria não garante o resultado.

Concorrência é a palavra que organiza o pensamento de Aghion sobre a IA: sem ela, grandes empresas usam o capital para comprar ou frear rivais.Síntese editorial do argumento apresentado na LSE

Concorrência, oligopólio e potências médias

O segundo eixo da conferência foi institucional. Para Aghion, a regulação é indispensável, mas em excesso vira barreira à entrada e protege quem já está no mercado. O problema é que o mercado de IA já nasce concentrado: os principais desenvolvedores de modelos são americanos ou chineses, e a computação em nuvem, infraestrutura essencial para a tecnologia, é dominada por Amazon, Google e Microsoft¹.

A proposta do economista é que a Europa reaja construindo centros de dados, estimulando novos entrantes e aproveitando vantagens próprias, como pesquisadores de ponta e energia nuclear relativamente barata. O jornal canadense registra ainda um desdobramento político: Aghion defende uma coalizão de países de porte médio com valores comuns, reunindo nações europeias e o Canadá, e aponta o primeiro-ministro canadense, Mark Carney, seu ex-aluno em Oxford, como figura central desse arranjo. Nas palavras dele, "l'homme clé, c'est Mark Carney" (o homem-chave é Mark Carney)¹. A ideia não é romper com as empresas americanas, das quais ainda haverá dependência por algum tempo, e sim construir alternativas.

O que a tese de Aghion diz ao Brasil

As três condições de Aghion (educação, proteção social, regulação calibrada) funcionam como um roteiro de leitura para o caso brasileiro. Na adoção, o país avança depressa. Segundo a PINTEC Semestral do IBGE, a parcela de empresas industriais com 100 ou mais empregados que usam inteligência artificial passou de 16,9% em 2022 para 41,9% em 2024, o maior crescimento entre as tecnologias digitais avançadas pesquisadas. Os usos se concentram em administração, comercialização e desenvolvimento de produtos e processos⁶.

A mesma pesquisa revela a desigualdade da difusão. Entre as indústrias com mais de 500 empregados, 57,5% usavam IA; entre as de 100 a 249, 36,1%. E apenas 9,1% das empresas declararam ter se beneficiado de programas públicos de apoio⁶. Se o efeito escala descrito por Aghion se confirmar, a tendência é que as maiores ganhem participação de mercado, o que torna a política de concorrência tão relevante quanto a de fomento.

No fomento, o instrumento é o Plano Brasileiro de Inteligência Artificial, que prevê R$ 23 bilhões entre 2024 e 2028. O maior eixo, de inovação empresarial, soma R$ 13,79 bilhões, com o BNDES operando a principal fatia dos recursos de crédito⁷. Segundo o Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação, o plano reúne 54 ações, das quais 56% já tinham entregas, como relatou a Convergência Digital, e a própria coordenação do plano reconhece que o governo não forma profissionais na velocidade necessária⁷. É exatamente a primeira condição de Aghion.

Na regulação, o Brasil segue sem lei geral. O PL 2338/2023, aprovado pelo Senado em dezembro de 2024, foi remetido à Câmara dos Deputados em março de 2025 e está em comissão especial, relatado pelo deputado Aguinaldo Ribeiro. O texto adota uma abordagem baseada em riscos e, se for alterado pelos deputados, volta ao Senado⁸. A advertência de Aghion se aplica aos dois lados do debate: regra frouxa demais favorece a concentração, e regra pesada demais impede a entrada de concorrentes nacionais.

Há ainda uma leitura geopolítica. O Brasil é, em escala global, uma potência média com mercado consumidor amplo, matriz elétrica majoritariamente renovável e ambição declarada de desenvolver modelos em língua portuguesa. A coalizão imaginada por Aghion inclui europeus e canadenses; a pergunta que fica para Brasília é se o país pretende participar de arranjos desse tipo ou apenas consumir a tecnologia desenvolvida nos dois polos dominantes.

A rédea, não o cavalo

A metáfora do cavalo carrega a conclusão mais útil da conferência. O potencial produtivo da IA parece real, as evidências de ganho no nível da tarefa são sólidas, e a magnitude macroeconômica ainda está em disputa entre economistas de primeira linha. O que define o resultado, na leitura de Aghion, são as instituições que cercam a tecnologia: escolas que ensinem a aprender, proteção para quem perde o posto na transição e mercados abertos a quem chega. Para o Brasil, que adota a ferramenta mais rápido do que constrói essas instituições, o risco não é ficar sem o cavalo. É montá-lo sem rédea.

Perguntas frequentes