JPMorgan: A IA não é uma substituta para empregos, mas sim um multiplicador de capacidade, sendo a expansão da demanda a chave para o emprego

Morgan Stanley aponta que a velocidade de difusão da IA supera em muito qualquer revolução tecnológica histórica, mas o mercado de trabalho ainda demonstra uma estabilidade incomum, sendo a IA atualmente mais um incrementador do que uma substituta.
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O economista-chefe do Morgan Stanley, Seth B. Carpenter, em sua mais recente pesquisa, oferece um alerta claro para a ansiedade coletiva que atualmente envolve o tema da IA. Ele posiciona a inteligência artificial como a sexta grande onda de inovação, após a mecanização, eletrificação, produção em massa, automação e revolução da TI, e destaca uma contradição central: a difusão da IA é muito mais rápida do que qualquer revolução tecnológica anterior, mas os indicadores do mercado de trabalho nas principais economias globais permanecem “incrivelmente estáveis”.

De crescimento do emprego, taxa de desemprego, até vagas e rotatividade, esses dados essenciais não mostram uma diferenciação sistemática entre setores altamente expostos à IA e setores menos expostos. Carpenter defende que as evidências atuais apoiam mais a tese de que “a IA é um incrementador, não uma substituta”.

Espelho da história: cada pânico tecnológico terminou de forma oposta

Ao revisitar as várias ondas de avanços tecnológicos desde a Revolução Industrial, cada uma foi acompanhada por preocupações profundas de que “máquinas substituiriam humanos”. No início do século XIX, os ludistas destruíram teares, nos anos 60 houve medo da automação, e no início dos anos 90, preocupações com o desaparecimento de empregos de colarinho branco na bolha da internet, todas essas reações foram posteriormente consideradas exageradas pela história.

Lições estruturais: avanços tecnológicos remodelam o trabalho, não o eliminam

Carpenter enfatiza que essas inovações tecnológicas de fato substituíram tarefas e posições específicas, mas seu impacto mais amplo foi a remodelação da composição do trabalho, ao invés do desaparecimento do trabalho em si. A mecanização levou a força de trabalho agrícola para as fábricas, a eletrificação impulsionou o crescimento do setor de serviços, e a revolução da TI criou novas profissões como programadores e analistas de dados. Após cada avanço, a demanda por força de trabalho não diminuiu, mas se expandiu em bases industriais mais amplas.

Ele aponta que um viés comum é entender a IA como “fazer mais com menos pessoas”, mas a mesma lógica também implica que “o mesmo número de pessoas pode gerar uma produção muito maior”. Essas duas afirmações são matematicamente equivalentes, mas o Morgan tende a acreditar que a segunda é mais plausível na realidade. Isso se deve ao efeito de aumento de produtividade que impulsiona a expansão da demanda total — quando o custo de bens e serviços diminui, o poder de compra real dos consumidores aumenta, criando novas demandas e, por sua vez, estimulando o emprego.

Evidências empíricas: aumento de produtividade impulsionado por produção, não por cortes

Com base nos dados atuais, Carpenter acredita que há motivos para manter uma postura cautelosamente otimista. No mercado de trabalho, indicadores como crescimento do emprego, taxa de desemprego, vagas e rotatividade não mostram uma diferenciação sistemática entre setores altamente expostos à IA e setores menos expostos. A alta na taxa de desemprego juvenil, frequentemente citada como impacto da IA, ao excluir fatores cíclicos de desaceleração de recrutamento nos EUA, mostra que o aumento excessivo na taxa de desemprego juvenil é apenas ligeiramente superior ao esperado pelos ciclos históricos, não configurando uma anomalia estrutural.

Expansão da produção precede: IA aumenta capacidade, não reduz pessoal

No que diz respeito à produtividade, os efeitos da IA já começam a se refletir nos dados. Setores com maior exposição à IA apresentam crescimento mais rápido na produtividade do trabalho, mas o ponto central é que esse crescimento é principalmente resultado da aceleração da expansão da produção, e não da redução de horas ou de pessoal. Essa distinção é crucial — ela indica que a IA, por enquanto, atua mais como um “incrementador” do que como um “substituto”. As empresas estão usando ferramentas de IA para melhorar a eficiência dos funcionários existentes, ao invés de simplesmente cortar empregos.

Risco principal: velocidade de difusão reduz janela de ajuste

Embora os dados iniciais sejam encorajadores, Carpenter deixa claro que o futuro permanece altamente incerto. Diferentemente de revoluções tecnológicas passadas, que se desenvolveram lentamente ao longo de décadas, a adoção da IA está comprimindo significativamente os ciclos de ajuste — essa é a maior diferença estrutural dessa nova onda de inovação.

Ele apresenta um cenário de alta preocupação: se as empresas realizarem rapidamente os ganhos de produtividade trazidos pela IA e esses efeitos se espalharem amplamente pela economia, a taxa de desemprego pode subir de forma semelhante a uma recessão — pelo menos até que o mercado de trabalho se ajuste. Essa “reação rápida” ao ajuste pode representar um desafio severo à estabilidade social e à distribuição de renda.

Mecanismos de buffer: seis linhas de defesa contra o impacto?

Por outro lado, Carpenter lista múltiplos mecanismos de amortecimento: o crescimento de renda impulsionado pela produtividade sustentará a demanda total; o efeito riqueza manterá o consumo; novas tarefas e funções surgirão dentro das empresas, absorvendo a força de trabalho substituída; a desaceleração cíclica do emprego e as pressões deflacionárias podem levar a políticas monetárias mais frouxas; se o espaço de política monetária se esgotar, há o “estabilizador automático” fiscal (como benefícios de desemprego, impostos progressivos) e “ferramentas fiscais discricionárias” que podem ser acionadas para suavizar o ciclo econômico. Ele defende que esses mecanismos de buffer tornarão o impacto do desemprego causado pela IA “menor, mais breve e mais controlável”.

Gargalos de infraestrutura: mais de 3 trilhões de dólares em investimentos ainda não realizados

Carpenter também destaca que a velocidade real de difusão da IA será limitada pelo progresso na construção de infraestrutura física. O estrategista do Morgan previu que, entre 2025 e 2028, os investimentos em data centers e infraestrutura relacionada ultrapassarão 3 trilhões de dólares, mas atualmente apenas cerca de um quarto desse montante foi efetivamente alocado.

Limites de hardware determinam velocidade de penetração: chips, redes elétricas, fibras ópticas são os limitadores

Isso significa que o impacto máximo da IA na produtividade e no mercado de trabalho ainda é “futuro”. O ritmo de construção da infraestrutura determinará a velocidade com que a IA penetra na economia real, influenciando o tempo de ajuste do mercado de trabalho. Desde a fabricação de chips até a expansão de data centers, da atualização das redes elétricas à instalação de fibras ópticas, esses gargalos físicos atuam como “limitadores de velocidade” na implementação da IA.

Resposta política: variáveis-chave que determinam a profundidade do impacto

Carpenter reforça que a profundidade e a duração do impacto da IA no mercado de trabalho dependerão em grande medida da capacidade de resposta das políticas públicas. Historicamente, as dores de ajuste trazidas por revoluções tecnológicas foram mitigadas por reformas na educação, fortalecimento das redes de proteção social e maior flexibilidade do mercado de trabalho. O desafio atual para os governos é: conseguir estabelecer sistemas de requalificação e redes de segurança social eficazes antes que a difusão da IA se torne irreversível.

De uma perspectiva global, as ferramentas políticas variam bastante entre os países. Os países nórdicos, com sindicatos fortes e políticas ativas de mercado de trabalho, podem facilitar uma transição mais suave de “destruição criativa”; enquanto economias com proteção insuficiente ao trabalhador e sistemas de proteção social frágeis podem enfrentar maiores tensões sociais.

Carpenter conclui que a Morgan continuará monitorando a velocidade de difusão da IA, a evolução do mercado de trabalho e as respostas políticas. “A história mostra que a produtividade, no final, vence, mas nem todos na sociedade compartilham os benefícios igualmente. As evidências iniciais são encorajadoras, mas a história ainda está sendo escrita.” Para investidores, isso significa acompanhar de perto os investimentos na cadeia de valor da IA, as taxas de adoção empresarial e o grau de intervenção política nos mercados de trabalho — esses fatores determinarão o rumo final da revolução da IA na economia.