JPMorgan: IA não é uma substituição de empregos, é um multiplicador de capacidade, a expansão da demanda é a chave para o emprego

Morgan Stanley apontou que a velocidade de difusão da IA supera em muito qualquer revolução tecnológica histórica, mas o mercado de trabalho ainda demonstra uma estabilidade incomum, com a IA atualmente mais como um incremental do que como um substituto.
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O economista-chefe do Morgan Stanley, Seth B. Carpenter, em sua pesquisa mais recente, deu um banho de realidade na ansiedade coletiva que envolve o tema da IA. Ele posiciona a inteligência artificial como a sexta grande onda de inovação, após mecanização, eletrificação, produção em massa, automação e revolução de TI, e aponta uma contradição central: a velocidade de difusão da IA supera qualquer revolução tecnológica na história, mas os indicadores do mercado de trabalho nas principais economias globais permanecem “incrivelmente estáveis”.

De crescimento do emprego, taxa de desemprego, 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 incremental, não um substituto”.

Espelho da história: cada pânico tecnológico terminou de forma oposta

Ao revisitar as várias ondas de avanço tecnológico desde a Revolução Industrial, cada uma foi acompanhada por temores profundos de que “máquinas substituiriam humanos”. No início do século XIX, os Ludistas destruíram teares, nos anos 60 houve medo da automação, e na década de 90, o pânico com o estouro da bolha da internet sobre o desaparecimento de empregos de colarinho branco, todos esses episódios foram posteriormente considerados respostas exageradas pela história.

Lições estruturais: a mudança tecnológica remodela o trabalho, não o elimina

Carpenter enfatiza que essas tecnologias de fato substituíram tarefas e posições específicas, mas o 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 de TI criou novas profissões como programadores e analistas de dados. Cada avanço tecnológico resultou em uma demanda total por trabalho que não encolheu, mas se expandiu em bases industriais mais amplas.

No relatório, ele destaca um viés cognitivo frequentemente ignorado: muitas pessoas interpretam a IA como “fazer mais com menos pessoas”, mas o mesmo mecanismo também significa que “o mesmo número de pessoas pode gerar uma produção muito maior”. Essas duas afirmações são matematicamente equivalentes, mas o Morgan Stanley tende a acreditar que a segunda é mais plausível na prática. Por trás disso, está o efeito de expansão da demanda total impulsionada pelo aumento de produtividade — quando o custo de bens e serviços cai, 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 de pessoal

Com base nos dados atuais, Carpenter acredita que há motivos para manter uma postura cautelosamente otimista. No que diz respeito ao 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 é frequentemente citada como evidência do impacto da IA no emprego, mas, ao excluir fatores cíclicos relacionados à desaceleração geral do recrutamento nos EUA, o aumento excessivo da taxa de desemprego juvenil fica apenas um pouco acima do esperado pelos ciclos históricos, não configurando uma anomalia estrutural.

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

No aspecto da produtividade, os efeitos da IA já começam a se refletir nos dados. Setores altamente expostos à IA apresentam uma taxa de crescimento de produtividade do trabalho mais rápida, mas o ponto central é que esse crescimento vem principalmente 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 ora, 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 demitir.

Risco principal: velocidade de difusão reduz a janela de ajuste

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

Ele apresenta um cenário de alta vulnerabilidade: 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 equidade na distribuição de renda.

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

Por outro lado, Carpenter lista múltiplos mecanismos de amortecimento: o crescimento da 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 associadas podem levar a políticas monetárias mais acomodatícias; 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 a existência desses mecanismos tornará o impacto do desemprego causado pela IA “menor, mais breve e mais controlável”.

Infraestrutura como limitador: mais de 3 trilhões de dólares em investimentos ainda não realizados

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

Limites físicos determinam a velocidade de penetração: chips, redes elétricas e fibras ópticas são os principais 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 poderá penetrar na economia real, influenciando o tempo de ajuste do mercado de trabalho. Desde a fabricação de chips até a construção 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, antes que a difusão da IA se acelere, sistemas eficazes de requalificação e redes de segurança social.

De uma perspectiva global, as ferramentas políticas variam bastante entre os países. Países nórdicos, com sindicatos fortes e políticas ativas de mercado de trabalho, podem fazer uma transição mais suave através da “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 compartilharão os benefícios de forma igualitária. 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.