Menos alarmismo, mais barreiras: o que 87 estudos dizem sobre a IA no Brasil
Para entender os impactos econômicos da inteligência artificial no Brasil, o Reglab analisou 87 estudos publicados entre maio de 2022 e maio de 2026. A pesquisa, comissionada pela Meta Brasil, não encontrou projeções de impacto negativo sobre o PIB ou a produtividade. Contudo, grande parte das evidências ainda se baseia em modelos teóricos, e não em resultados práticos.
O que as evidências destacam é que o aproveitamento da IA no país depende menos da tecnologia em si e mais da superação de alguns gargalos históricos, como a concentração do uso em grandes empresas, o crédito caro combinado à falta de qualificação profissional, a conectividade desigual, a alta informalidade (que afeta 42% dos trabalhadores) e a dependência de infraestrutura estrangeira, que faz com que o valor gerado saia do país enquanto os custos ficam no Brasil.
Quanto a IA pode somar ao PIB
O tamanho do ganho depende do modelo. Em outro estudo do Reglab, Costa Filho e Palanca (2026) adaptaram o modelo de Acemoglu (2025) a 12 setores da economia brasileira e projetaram R$ 986,7 bilhões adicionais ao PIB entre 2027 e 2030, em valor presente.
Dois terços do efeito vêm de trabalhadores mais produtivos; o restante, de máquinas e equipamentos mais eficientes. O cenário supõe difusão mais lenta que a das economias avançadas, pelo custo do crédito e pelas lacunas de qualificação.
Essa média nacional esconde realidades muito distintas. A indústria de transformação lidera em valor (R$ 264,2 bilhões), com o ganho dividido entre trabalho e capital. Na agropecuária, 92% do efeito chega pelo capital, como sensores, drones e maquinário, e não pelos trabalhadores. Esse contraste revela uma falha frequente nos debates sobre o tema: ao medir a IA apenas pelo grau de exposição das profissões, costuma-se subestimar seu impacto real em setores intensivos em capital.
Exposição não é desemprego
No trabalho, o conceito-chave é a exposição. Em escala global, um em cada quatro trabalhadores está em funções com algum contato com a IA generativa, mas apenas 3,3% ocupam cargos com alto potencial de automação (Gmyrek et al., 2025). Na América Latina, esse contato atinge entre 30% e 40% dos empregos, embora a automação plena fique restrita a uma faixa de 2% a 5%, a depender do país (Gmyrek et al., 2024). A própria Organização Internacional do Trabalho (OIT) ressalta: exposição não é impacto efetivo sobre o emprego.
No Brasil, o avanço da tecnologia segue uma lógica oposta à das revoluções industriais anteriores: em vez de afetar o trabalho manual, a IA generativa atinge em cheio o trabalho de escritório e os profissionais de maior escolaridade. Enquanto apenas 10,2% dos trabalhadores sem instrução estão expostos, o índice salta para 42,7% entre os graduados (Barbosa Filho et al., 2026).
Dados do Fundo Monetário Internacional (FMI) reforçam esse cenário: tanto no Brasil quanto no Reino Unido, mais de 85% dos profissionais diplomados ocupam hoje funções fortemente expostas às novas ferramentas (Cazzaniga et al., 2024).
Quem consegue usar
No Brasil, a adoção da inteligência artificial avançou, mas de forma desigual. Em 2025, 17% das empresas com dez ou mais funcionários utilizavam IA (ante 13% em 2024). Esse uso, contudo, é concentrado: alcança 50% das grandes empresas, cai para 32% nas médias e chega a apenas 15% nas pequenas — sendo que 80% das contratantes adquirem soluções prontas no mercado, sem desenvolvimento próprio (CGI.br, 2026).
Essa assimetria se repete dentro dos próprios setores. Nas redações jornalísticas, por exemplo, o Reglab identificou que veículos estruturados usam a IA para criar produtos inovadores, como chatbots de acervos verificados e checagem de desinformação, enquanto veículos menores enfrentam uso fragmentado e riscos de segurança de dados (Queiroz; Ribeiro, 2026).
As assimetrias passam também por gênero e raça. No 3º trimestre de 2025, 35,4% das mulheres ocupadas estavam expostas à IA generativa, ante cerca de 25% dos homens (Barbosa Filho; Feijó; Peruchetti, 2026). E 10,6 milhões de afro-brasileiros não têm cobertura de internet; entre os conectados, a maioria acessa a rede apenas pelo celular, dependendo de pacotes de dados (Irazábal Briceño; Serrano; Santana, 2024).
A informalidade, que alcança quase 42% dos trabalhadores, completa o quadro. O FMI avalia que o risco de um “duplo golpe” – perder o emprego formal e a proteção social ao mesmo tempo – é baixo para quem consegue migrar direto para outra ocupação, mas cresce quando a transição passa pelo desemprego (Cazzaniga et al., 2024).
A tecnologia é de quem, e quem paga a conta?
A dependência começa na própria tecnologia. Em 2023, mais de 80% dos pedidos de patentes de invenção no país vieram de estrangeiros, concentrados em áreas avançadas como comunicação digital e biotecnologia (Soares, 2025). Em IA, enquanto os EUA registraram 43 mil patentes em 2019, o Brasil registrou apenas 550 – e todas as 20 maiores depositantes no país eram empresas estrangeiras (Grohmann et al., 2025). Para piorar, de 264 pedidos de patente que citavam “IA” entre 2019 e 2024, apenas oito haviam sido concedidos (Nexus, 2025).
A assimetria também é física. Embora o Brasil seja o principal polo de data centers da América Latina – com 554 instalações mapeadas pelo Cetic.br e aportes bilionários de gigantes como Microsoft (R$ 14,7 bi) e AWS (R$ 10,1 bi) –, o consumo energético é colossal.
Em setembro de 2026, o Ministério Público Federal (MPF) e a Defensoria Pública da União (DPU) foram à Justiça para suspender o projeto do Data Center do TikTok no Pecém (CE), empreendimento de 300 MW com 120 geradores a diesel e captação de água subterrânea próximo à terra indígena Anacé, exigindo estudos de impacto e consulta à comunidade (MPF, 2026).
Para onde estão direcionadas as políticas públicas?
A proposta do Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (PBIA 2024-2028) prevê R$ 23 bilhões em cinco eixos, mas distribui os recursos de forma muito desigual: inovação empresarial fica com 59,9%; infraestrutura e desenvolvimento de IA, com 25,1%; serviços públicos, com 7,6%; difusão, formação e capacitação, com 5%; e apoio regulatório e de governança, com 0,4%. Os 1,9% restantes vão para ações de impacto imediato (MCTI, 2024).
Com a indústria e a infraestrutura no topo, a redução da dependência tecnológica está no centro do plano. Já a principal ação voltada a micro e pequenas empresas, onde a adoção é menor, soma R$ 305 milhões, cerca de 1% do total, e a conectividade aparece apenas em projetos-piloto de inclusão digital em três estados. O desenho repete um padrão que já apontamos nesta coluna: governos priorizam digitalizar o Estado sem garantir que a população tenha acesso a ele (Ribeiro; Pichinin, 2026), e a IA corre o risco de ampliar a produtividade de quem já está no topo antes de chegar à base (Garrote; Palanca, 2026).
Se o ganho da IA depende de quem consegue adotá-la, o próximo ciclo político precisa seguir a mesma ordem: metas de adoção por porte e região, crédito e assistência técnica desenhados para pequenas empresas, e conectividade e qualificação tratadas como política prioritária de desenvolvimento de IA.
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