Goldman Sachs: IA pode elevar produtividade por uma década

Resposta rápida: Sim. Segundo o banco Goldman Sachs, a inteligência artificial generativa — a tecnologia que cria textos e imagens, como o ChatGPT — pode elevar a produtividade do trabalho de forma sustentada por cerca de uma década. O estudo usou a Índia como exemplo, mas o efeito, se confirmado, tende a alcançar economias do mundo inteiro, inclusive o Brasil.

• O Goldman Sachs, um dos maiores bancos do mundo, projeta ganhos de produtividade com IA sustentados por cerca de dez anos.
• A Índia foi o exemplo do estudo por ter uma força de trabalho enorme e jovem, pronta para usar a tecnologia.
• Produtividade maior significa cada pessoa entregando mais resultado no mesmo tempo — o que pode movimentar economias inteiras.
• Na nossa leitura, o ganho é real, mas será desigual: quem aprender a usar a ferramenta larga na frente.

O que o Goldman Sachs afirmou sobre a IA generativa?

O Goldman Sachs, um dos maiores bancos de investimento do planeta, publicou uma análise afirmando que a inteligência artificial generativa tem potencial para elevar a produtividade do trabalho de maneira sustentada ao longo de aproximadamente dez anos. A informação foi divulgada pelo portal Brasil 247. Em resumo: não se trata de um pico rápido que some no ano seguinte, e sim de um ganho que se espalha por uma década.

Vale explicar o termo. IA generativa é o tipo de inteligência artificial que produz conteúdo novo — textos, planilhas, imagens, resumos — a partir de um pedido escrito em linguagem comum. O ChatGPT é o exemplo mais conhecido no Brasil. Não é um robô físico; é um programa que responde e cria.

Por que isso importa para o brasileiro comum? Porque quando um banco desse tamanho fala em produtividade por uma década, ele está falando, no fundo, sobre salários, preços e empregos. Produtividade é o motor silencioso que define se a sua vida vai ficando mais fácil ou mais apertada ao longo dos anos. E agora esse motor ganhou um combustível novo.

O que significa "produtividade" e por que dez anos é tanto tempo?

Produtividade é, em uma frase, quanto resultado cada trabalhador entrega no mesmo tempo. Se você fazia dez tarefas por dia e passa a fazer quinze com o mesmo esforço, sua produtividade subiu. É isso que o Goldman Sachs projeta que a IA generativa pode fazer em larga escala.

Pense na cozinha de um restaurante. Antes, o cozinheiro descascava batata com a faca, uma a uma. Chega um descascador elétrico e ele faz o mesmo serviço em um terço do tempo. Ele não foi demitido: agora tem tempo para caprichar no prato, atender mais mesas e faturar mais. A IA generativa é o descascador de tarefas repetitivas do trabalho de escritório — e-mails, relatórios, resumos, planilhas.

A parte surpreendente da análise não é o "se", e sim o "por quanto tempo". Ganhos de produtividade costumam vir em ondas curtas. Falar em uma década sustentada é dizer que a tecnologia ainda está no começo e vai melhorando ano após ano. Para comparar: a internet comercial levou mais de dez anos, dos anos 1990 até os 2000, para mudar de verdade o comércio, os bancos e o trabalho. O Goldman Sachs enxerga a IA numa trilha parecida.

Para o leitor, o desdobramento prático é simples de entender. Uma década de produtividade em alta tende a significar empresas mais lucrativas, novos serviços surgindo e — este é o ponto sensível — uma corrida para ver quem aprende a usar a ferramenta primeiro.

Por que o Goldman Sachs escolheu a Índia como exemplo?

O banco usou a Índia como vitrine por um motivo direto: é um país com uma força de trabalho gigantesca, jovem e cada vez mais conectada à internet. Quando você tem centenas de milhões de pessoas em idade de trabalhar, qualquer ferramenta que aumente o rendimento de cada uma tem um efeito somado enorme na economia.

Imagine um estádio de futebol lotado. Se cada torcedor cantar um pouquinho mais alto, o barulho não cresce um pouco — ele explode, porque são milhares de vozes juntas. É esse o raciocínio do estudo com a Índia: multiplique um pequeno ganho individual por uma multidão de trabalhadores e o resultado nacional fica expressivo.

A Índia também tem um setor de serviços e tecnologia forte, com muita gente em funções de escritório e atendimento — justamente as áreas em que a IA generativa mais ajuda hoje. Não é coincidência. O banco escolheu o terreno onde a semente tende a germinar mais rápido.

Mas o próprio estudo, segundo o Brasil 247, deixa claro que o impacto pode ser global. A Índia é o exemplo, não o limite. É como testar uma receita numa panela grande para depois servir o país inteiro.

A IA generativa vai fazer o mesmo no Brasil?

O potencial existe, mas o Brasil parte de condições próprias. Assim como a Índia, temos uma população grande, um setor de serviços que emprega muita gente e um uso crescente de celular e internet. Isso nos coloca no mapa dos países que podem colher o ganho de produtividade que o Goldman Sachs descreve.

Por outro lado, há um obstáculo conhecido: a desigualdade no acesso à tecnologia e à formação. De nada adianta uma ferramenta poderosa se metade das pessoas não sabe usá-la ou não tem internet estável para isso. Aqui, a diferença entre quem domina a IA e quem nem ouviu falar dela pode virar uma nova linha de largada desigual.

Há também um detalhe importante, e que merece cautela: nem todo mundo concorda que o ganho vai aparecer rápido. Vale a pena entender por que a IA ainda não entregou todo o ganho de produtividade prometido, porque a promessa de dez anos convive com resultados que, por enquanto, aparecem devagar em muitas empresas.

O desdobramento para o brasileiro comum é este: a tecnologia chega, mas o benefício não cai do céu. Ele vai para quem se mexer — trabalhador, pequeno negócio ou governo que decidir aprender e aplicar.

Como a IA generativa aumenta a produtividade na prática?

Na prática, a IA generativa acelera tarefas que consomem tempo e não exigem, sozinhas, o julgamento humano final. Ela funciona como um assistente que faz o primeiro rascunho, e a pessoa revisa e decide. O mecanismo é sempre o mesmo: você pede em português comum e a ferramenta devolve um ponto de partida pronto.

Imagine uma secretária de uma clínica pequena. Todo dia ela escreve dezenas de mensagens confirmando consultas, responde as mesmas dúvidas e organiza a agenda. Com a IA, ela dita o que precisa e recebe os textos prontos em segundos. O trabalho de duas horas cai para vinte minutos. Sobra tempo para atender melhor quem chega ao balcão.

Esse é o padrão que se repete em escritórios, comércios e repartições: resumir documentos longos, traduzir textos, montar planilhas, responder clientes, criar anúncios. Nenhuma dessas tarefas some — elas ficam mais rápidas. E é a soma dessas pequenas economias de tempo, todos os dias, que forma o ganho de produtividade de uma década de que fala o Goldman Sachs.

Um alerta honesto: a IA erra. Ela pode inventar dados com cara de verdade. Por isso a revisão humana continua sendo obrigatória. A ferramenta acelera o trabalho; ela não substitui a responsabilidade de quem assina.

Quem ganha e quem perde com uma década de IA?

Ganha, primeiro, quem aprende a usar a ferramenta cedo — do estagiário ao dono do pequeno negócio. Perde, no curto prazo, quem faz apenas tarefas repetitivas e não se adapta. Essa é a nossa leitura direta do cenário que o estudo desenha, e ela vale tanto para a Índia quanto para o Brasil.

Empresas que dependem muito de tarefas de escritório tendem a ficar mais enxutas e ágeis. Já profissões que envolvem contato humano, criatividade final e decisão de risco ganham um reforço: a IA faz o trabalho braçal e a pessoa foca no que a máquina não faz. É a diferença entre o descascador elétrico e o chef que decide o tempero.

Há um risco social que a fonte não detalha, mas que precisa ser dito. Se o ganho de produtividade for capturado só pelas grandes empresas e pelos donos do capital, a desigualdade aumenta em vez de diminuir. A tecnologia é neutra; a distribuição do bolo, não. Esse é um ângulo que preferimos deixar explícito.

Já vimos esse filme antes. Quando o caixa eletrônico chegou, muita gente previu o fim do bancário. O que aconteceu foi diferente: as tarefas mudaram e novas funções apareceram. A IA tende a seguir esse roteiro — destruindo tarefas, não necessariamente pessoas, desde que haja requalificação.

O que pode dar errado nessa previsão de dez anos?

Pode dar errado de várias formas, e ignorar isso seria ingênuo. A primeira é o descompasso entre a promessa e a entrega: tecnologia nova sempre chega cercada de euforia, e a produtividade real pode demorar mais para aparecer nos números do que os otimistas esperam.

A segunda é a adoção. Uma ferramenta só gera ganho quando é usada de verdade, todos os dias, por gente treinada. Muitas empresas compram a tecnologia, colocam num canto e nada muda. Sem treinamento e sem mudança na forma de trabalhar, o descascador elétrico fica na gaveta enquanto todos continuam usando a faca.

A terceira é a confiança. Erros, vazamento de dados e uso mal-intencionado podem frear a adoção. Se as pessoas não confiarem no que a IA produz, elas não vão delegar tarefas a ela — e sem delegação não há ganho de tempo.

Por isso tratamos a projeção de uma década como um cenário possível e bem fundamentado, vindo de uma fonte séria, e não como uma certeza gravada em pedra. Previsão de banco é bússola, não mapa detalhado.

Como você pode se preparar para essa mudança?

O caminho mais seguro é simples: comece a usar a ferramenta agora, mesmo que seja só para tarefas pequenas. Você não precisa entender de programação. Precisa aprender a pedir bem — a escrever instruções claras para a IA, como quem explica um recado detalhado para um ajudante novo.

Comece pelo que já faz no trabalho ou na vida: pedir para resumir um texto longo, corrigir um e-mail, organizar uma lista de compras, montar um roteiro de viagem. Cada pequeno uso vira prática. Em poucas semanas, você percebe onde a ferramenta ajuda de verdade e onde é melhor não confiar.

Para donos de pequenos negócios, o conselho é ainda mais concreto: mapeie as três tarefas que mais consomem tempo da equipe e teste se a IA acelera cada uma. Atendimento, textos de venda e organização de planilhas costumam ser os primeiros ganhos fáceis. É por aí que o benefício de dez anos começa, na prática, dentro da sua realidade.

A produtividade de uma década que o Goldman Sachs enxerga não vai chegar de graça a ninguém: ela vai premiar quem aprender a usar a ferramenta e passar por cima de quem esperar sentado.

A leitura da Clube dos Cisnes: uma década de ganho, mas dividida de forma desigual

Na Clube dos Cisnes, entendemos que o estudo do Goldman Sachs acerta no diagnóstico e merece atenção, mas o número que mais importa não é "dez anos" — é "para quem". A nossa tese é direta: o ganho de produtividade da IA será real, porém profundamente desigual, e a linha que separa vencedores de perdedores não será o tamanho da empresa, e sim a velocidade de aprendizado.

A implicação original que gostaríamos de destacar é sobre o pequeno negócio brasileiro. Diferente do que muita gente pensa, a IA pode ser mais transformadora para o comércio da esquina do que para a multinacional. A multinacional já tem equipe, sistema e processo. O pequeno negócio ganha, de graça ou quase, um assistente que ele nunca teve condições de contratar. É uma rara janela em que o menor pode encurtar distância para o maior.

Para ilustrar — e deixamos claro que é um exemplo ilustrativo, baseado na nossa experiência, não a citação de um cliente real específico —, imagine um pequeno comércio de bairro que gastava tardes inteiras montando anúncios e respondendo mensagens repetidas de clientes. Ao adotar uma ferramenta de IA generativa gratuita para rascunhar textos e respostas, esse tipo de negócio consegue devolver várias horas por semana ao dono. Pela nossa estimativa interna, e é uma estimativa da CDC e não um dado verificado de terceiros, o investimento inicial para uma micro ou pequena empresa começar a colher ganhos assim fica, na maioria dos casos, entre R$ 0 e algumas centenas de reais por mês em ferramentas — o custo maior é de tempo e aprendizado, não de dinheiro.

Nossa previsão fundamentada: nos próximos anos, veremos no Brasil uma separação clara entre negócios e trabalhadores "fluentes em IA" e os que ficaram de fora. O ganho de produtividade projetado pelo Goldman Sachs vai se concretizar aos poucos, de forma irregular, e quem tratar a ferramenta como brincadeira passageira vai pagar caro por ter subestimado a década que já começou.

No fim, a máquina não vai decidir o seu futuro. Quem decide é o que você faz com ela a partir de hoje.