Sabemos exatamente quanto custa a IA, mas não conseguimos medir seus resultados – e isso é um problema sério

Estamos muito familiarizados com o custo do desenvolvimento da IA: os gigantescos data centers, o consumo de eletricidade em alta, os gastos de capital exorbitantes das empresas de tecnologia... O problema é que parece que tudo isso não está gerando retorno, ou não o suficiente para justificar um investimento tão grande. O medo de uma bolha é justificado, mas talvez estejamos enganados e o problema seja outro: nossa régua de medição está quebrada.

Produção oculta

Em uma análise extensa e aprofundada no boletim informativo da Semianalisys, o termo "produção oculta" é usado para se referir ao valor econômico gerado pela IA, que os sistemas de medição atuais não refletem com precisão e, portanto, não impactam o PIB. Essa produção oculta tem dois aspectos:

• Produção oculta por substituição: São trabalhos que antes eram realizados por humanos mediante pagamento e que a IA agora pode executar por uma fração desse custo. Um exemplo muito claro é a elaboração de testamentos, uma tarefa que historicamente custava US$ 400, valor que caiu para US$ 150 e que, em apenas um ano, a IA reduziu para US$ 0,50. O trabalho é feito, mas a transação econômica desaparece dos dados.
• Nova produção que permanece oculta: Por outro lado, existem trabalhos que não eram realizados por serem muito caros, mas que a IA tornou tão baratos que agora podem ser executados. O exemplo fornecido pela Semianalisys são as revisões de literatura, que costumavam custar até US$ 2 mil, tornando-as um serviço muito exclusivo. Agora, com IA, essas avaliações podem ser feitas para todos os tipos de projetos. O problema é que o rastro financeiro é inexistente, exceto pelo uso de tokens ou taxas de assinatura.

Por que isso importa?

A tese da análise é que não estamos diante de uma bolha, mas sim que não estamos medindo adequadamente o retorno gerado pela IA, e esse é um problema que vai muito além de um simples debate estatístico. Os dados macroeconômicos são a métrica com a qual os investidores detectam o crescimento real, os bancos centrais ajustam as taxas de juros e as empresas decidem se devem contratar ou automatizar. Tomar decisões dessa magnitude com base em dados imprecisos pode ter sérias consequências.

A dificuldade de avaliar

Serviços e trabalho intelectual são muito mais difíceis de mensurar do que bens físicos. Uma fábrica de móveis pode facilmente medir se novas máquinas permitem fabricar mais cadeiras em menos tempo. A IA auxilia em tarefas como programação, redação de documentos, resumos e criação de briefings, e a forma como mensuramos isso é por meio do consumo de tokens. O problema é que consumir mais tokens pode gerar enormes benefícios para a empresa, mas também pode produzir código ruim e resumos deficientes. O valor reside no resultado, não no que gastamos para alcançá-lo.

Precedentes

Algo semelhante aconteceu durante o boom da informática nas décadas de 1980 e 1990. Naquela época, os dados macroeconômicos não conseguiam detectar o impacto da revolução da informática. A solução só surgiu em 2013, quando a P&D e o investimento em propriedade intelectual foram incluídos no cálculo do PIB. O resultado foi a adição retroativa de US$ 3,6 trilhões, demonstrando que, somente em 2000, isso representou 30% do PIB.

Outro precedente é a chamada economia do cuidado, que se refere a todo o trabalho doméstico e de cuidado não remunerado realizado principalmente por mulheres. A Organização Internacional do Trabalho estimou, em 2018, que foram realizadas 16,4 bilhões de horas de trabalho de cuidado não remunerado, o equivalente a US$ 11 trilhões ou 9% do PIB global.

Um porém

A necessidade de atualizar nossos parâmetros de medição não diminui o fato de que o investimento em infraestrutura de IA é realmente impressionante. Em 2025, as grandes empresas de tecnologia investiram US$ 410 bilhões em IA, e o plano é ultrapassar US$ 650 bilhões até 2026. O economista-chefe do Goldman Sachs afirmou que a contribuição de todo esse investimento extravagante para o PIB dos EUA foi "basicamente zero". Nesse sentido, é tão arriscado afirmar que estamos diante de uma bolha prestes a estourar devido a gastos excessivos quanto presumir que existe uma imensa riqueza oculta que justifique cada dólar investido.

Imagem | Xataka com Gemini