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Embora possa levar até a década de 2030 para que a IA possibilite grandes ganhos de produtividade em toda a economia, já existem evidências do impacto positivo
O termo "inteligência artificial" (IA) inundou os mercados financeiros internacionais, em especial o americano, no qual a expressão IA se tornou indispensável para os times de gestão durante a temporada de resultados do primeiro trimestre de 2023.
Em 2017 e 2021, os termos obrigatórios eram "blockchain" e "metaverso", respectivamente. Agora, em 2023, foi a vez da inteligência artificial dominar as conversas, despertando um maior interesse das empresas em um mundo onde investidores anseiam por destravar bilhões de dólares com essa nova tecnologia.
Para se ter uma ideia do que estou falando, até o momento, as empresas do índice S&P 500 já fizeram mais de 1.000 menções à IA em seus resultados deste ano. Ora, dar destaque às capacidades da IA faz sentido financeiro.
Afinal, estimativas apontam que as empresas que adotam essa tecnologia estão gerando 0,4% de retorno diário a mais para os acionistas em comparação com aquelas com menor exposição à IA nos meses após o lançamento do ChatGPT, o modelo de linguagem mais popular atualmente.
Um exemplo notável é a Microsoft, que desde seu envolvimento com a OpenAI, fabricante do ChatGPT, através de um investimento de US$ 10 bilhões em janeiro, viu o preço de suas ações disparar 28%.
Mas esse entusiasmo não é de hoje.
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Para ilustrar com o que estamos lidando, a consultoria estratégica BCA Research criou uma cesta personalizada de IA generativa que inclui empresas que estão diretamente envolvidas no desenvolvimento de aplicativos do gênero ou fazem parte de seu ecossistema.
O desempenho pode ser visto abaixo.

Em outras palavras, a temática já chama a atenção dos investidores há alguns anos, mas ganhou uma nova proporção com as ferramentas aplicadas de modelos de linguagem mais recentes. Não à toa, as grandes empresas de tecnologia são as grandes responsáveis pela alta nos ativos americanos neste ano.
Isso já ocorreu com inovações verdadeiramente revolucionárias, assim como com tecnologias que não conseguiram corresponder às expectativas geradas. Ainda é um caso em aberto, embora promissor, que demanda análise cautelosa.
Para ilustrar, podemos avaliar a ascensão da economia japonesa nos anos 1980, amplamente reconhecida como uma bolha sem precedentes, quando o mercado de ações experimentou um crescimento exponencial, superando até mesmo o desempenho dos EUA.
O colapso resultante teve um impacto significativo na economia japonesa, levando mais de três décadas para se recuperar completamente. O impacto do Grande Crash de 1929, uma das maiores bolhas da história, foi ainda mais devastador.
Sim, há um risco iminente de que a IA possa desencadear uma nova bolha.
No entanto, isso ainda não ocorreu. Michael Hartnett, estrategista do Bank of America (BofA), oferece uma comparação entre as bolhas das últimas décadas em termos de valorização percentual antes do pico. Portanto, podemos afirmar que, se a inteligência artificial for uma bolha, ela está apenas começando a deixar sua marca.

Isso não significa que eu considere IA uma bolha, apenas que eu estou a observando cautelosamente para não cairmos novamente em uma. Até mesmo porque existe um grande entusiasmo em relação à inteligência artificial.
O Goldman Sachs, por exemplo, expressa confiança de que essa tecnologia tem o potencial de impulsionar os lucros do S&P 500 nos próximos 10 anos, contribuindo para um aumento anual de produtividade em torno de 1,5%.
Com base nessa previsão, os lucros do S&P 500 poderiam experimentar um crescimento de até 30% ao longo da próxima década.
Essa revolução na produtividade, contudo, ainda não começou.

Assim como ocorreu com as planilhas, processadores e a interface gráfica, que impulsionaram a produtividade dos negócios nas décadas de 1980 e 1990, foi somente quando os computadores foram conectados à Internet que o verdadeiro potencial dessas tecnologias foi percebido.
Se a inteligência artificial seguir a mesma trajetória das grandes revoluções tecnológicas anteriores, é possível que não vejamos ganhos significativos de produtividade em toda a economia até a década de 2030.
No entanto, existem razões para acreditar que o impacto da IA possa ocorrer muito mais cedo. Um estudo recente conduzido por Erik Brynjolfsson revelou um aumento de 14% na produtividade entre os funcionários de atendimento ao cliente em uma grande empresa de software após a adoção de ferramentas de inteligência artificial generativas.
Resumidamente, o diferencial das revoluções tecnológicas anteriores é que elas se concentraram na aplicação e disseminação do conhecimento pré-existente. Em contraste, a revolução da inteligência artificial tem o potencial de criar novos conhecimentos, desta vez gerados por máquinas e não por seres humanos.
Essa capacidade de gerar conhecimento inovador pode acelerar a adoção e o impacto da IA em diferentes setores da economia. Se houver uma grande revolução de produtividade, como aconteceu na Era Clinton na década de 1990, talvez possamos estar diante de uma grande oportunidade para expansão dos múltiplos das empresas, o que sustentaria os múltiplos da Bolsa dos EUA em patamares elevados por mais tempo, sem que necessariamente haja uma grande correção.
Além disso, o cenário é favorável, uma vez que o Federal Reserve dos EUA parece ter concluído grande parte do ciclo de aperto da política monetária. Isso tira pressão das teses de crescimento, como seria o caso aqui.
Por isso, as perspectivas para a IA permanecem positivas no geral, fornecendo margem para múltiplos considerados caros sob a desculpa de que multiplicaremos desproporcionalmente os lucros corporativos com as ferramentas até a década de 2030.
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