Previsão dos efeitos econômicos da inteligência artificial

Em maio de 2026, a diretora do Federal Reserve, Lisa D Cook, realizou uma palestra especial no Instituto de Políticas Econômicas de Stanford, na qual explicou sistematicamente os efeitos duais da inteligência artificial na economia e no sistema financeiro dos Estados Unidos. A palestra, combinando com a atual situação macroeconômica, discorreu sobre a inteligência artificial (IA), elucidando a transmissão do boom de investimentos em IA para a inflação, emprego e crescimento, analisando o valor inovador e os riscos potenciais no setor financeiro, além de apresentar um caso prático do Federal Reserve na implementação de análises regulatórias com IA. Com uma postura otimista e prudente, propôs uma abordagem de desenvolvimento que equilibra inovação e gestão de riscos, oferecendo uma visão macro e referências práticas do setor. O Instituto de Tecnologia Financeira da Universidade Renmin da China traduziu a parte central da pesquisa.

Situação macroeconômica e os efeitos da inteligência artificial

Lisa iniciou sua palestra relacionando a atual dinâmica da economia americana, analisando os múltiplos impactos da IA com base nos objetivos duais do Federal Reserve (dual mandate), e interpretando a lógica de implementação da política monetária atual.

(1) Inflação: impacto de curto prazo e pressão duradoura

Atualmente, a inflação nos EUA é acentuada; até abril de 2026, o índice de preços ao consumidor (PCE, Personal Consumption Expenditures price index) aumentou 3,8% em doze meses, valor claramente acima da meta de 2% estabelecida pelo Federal Reserve. Excluindo alimentos e energia, que apresentam maior volatilidade, o índice de preços ao consumo básico (core PCE) subiu 3,3% em relação ao ano anterior, atingindo o maior nível desde 2023. A causa direta dessa alta inflacionária foi o aumento nos preços do petróleo refinado, impulsionado pela situação no Irã. Do ponto de vista teórico, conflitos tarifários e choques geopolíticos são considerados perturbações de curto prazo, e as expectativas de mercado indicam que os preços internacionais do petróleo devem recuar até o final do ano.

Lisa destacou que há riscos de que o impacto de curto prazo nos preços evolua para uma inflação de médio a longo prazo. As empresas tendem a incorporar aumentos temporários de preços em suas políticas de precificação padrão, e os trabalhadores, ao negociarem salários, levam em conta o nível atual de preços, o que pode gerar uma espiral salário-preço (wage-price spiral). Além disso, o boom de investimentos em IA intensifica o desequilíbrio entre oferta e demanda no mercado, com dados de empresas globais indicando que o total de planos de construção de data centers ultrapassou US$ 1,5 trilhão, ainda em fase de preparação, elevando continuamente os preços de chips, hardware e software de ponta. No último ano, salários em setores específicos de construção aumentaram significativamente, assim como os preços de eletricidade e água, que subiram cerca de 5%. Além dos data centers, investimentos em ativos fixos relacionados à IA, como robôs, continuarão a expandir-se, sustentando a pressão inflacionária de médio a longo prazo.

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(2) Mercado de trabalho: estabilidade aparente e riscos profundos

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O mercado de trabalho permanece relativamente estável, com a taxa de desemprego em abril de 2026 em 4,3%, praticamente sem variações desde o verão anterior, alinhada à taxa natural de desemprego, indicando equilíbrio entre oferta e demanda de trabalho. Apesar de notícias de demissões em várias empresas, o número de pedidos de seguro-desemprego continua baixo, e o mercado de emprego permanece estável por ora. Contudo, Lisa alertou que os riscos de deterioração do mercado de trabalho estão se acumulando. Conflitos no Oriente Médio criam incertezas econômicas que podem reduzir a demanda geral, levando as empresas a adiar contratações, resultando em um mercado de trabalho com baixa disposição de contratação. A longo prazo, a IA pode desencadear a maior reestruturação do emprego desde várias gerações, embora ainda não haja desemprego em larga escala, a velocidade de redução de postos de trabalho por IA provavelmente será maior que a criação de novas vagas, tornando a maior mobilidade de trabalhadores uma tendência inevitável. Segundo dados da pesquisa de crédito para pequenas empresas do Federal Reserve de 2025, a maioria das micro e pequenas empresas ainda não alterou seus custos de mão de obra devido à IA, mas muitas preveem que, no futuro, irão reformular completamente seus modelos de operação com base na tecnologia, e a transformação do mercado de trabalho é apenas uma questão de tempo.

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(3) Crescimento: otimismo na produtividade e dividendos da economia do conhecimento

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No aspecto do crescimento econômico, Lisa mantém uma postura otimista. Nos últimos doze meses, o PIB dos EUA cresceu vigorosamente, e a produtividade do trabalho superou os níveis pré-pandemia, com alta atividade empreendedora. Com base na teoria do crescimento endógeno, ela afirmou que a IA é uma tecnologia de valor revolucionário, e os investimentos de longo prazo na economia do conhecimento, que vêm desde a Segunda Guerra Mundial, estão agora se consolidando por meio da inovação impulsionada pela IA. Quando a IA for sistematicamente integrada aos processos produtivos das empresas, a produtividade do trabalho será ainda mais estimulada, apoiando o crescimento econômico estável de curto a médio prazo nos EUA.

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(4) Política monetária: postura de observação estável, tendência de aperto

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Com base na avaliação macroeconômica, Lisa explicou a estratégia atual de política monetária. Do ponto de vista de gestão de riscos, a melhor opção no momento é manter a taxa básica de juros inalterada. O risco de desequilíbrio na economia ainda favorece a inflação, que deve recuar gradualmente nos próximos meses, enquanto o mercado de trabalho permanecerá estável, sem necessidade de ajuste na taxa de juros. Contudo, o Fed está há cinco anos com inflação acima da meta, e a persistência de preços elevados, se consolidada nos mecanismos de precificação e salários, pode gerar riscos de longo prazo. Lisa afirmou que, se a inflação não diminuir conforme o esperado, o Fed aumentará as taxas; se o mercado de trabalho deteriorar-se significativamente, as taxas poderão ser reduzidas. As decisões de política dependerão totalmente dos dados econômicos.

Oportunidades de desenvolvimento do sistema financeiro com IA

Ao falar sobre o valor da IA para o sistema financeiro, Lisa afirmou que ela pode melhorar a eficiência produtiva, acelerar a inovação e criar novos empregos, ajudando a aliviar a pressão inflacionária de forma macroeconômica. Internamente, o Federal Reserve valoriza bastante a experimentação e a inovação, aprendendo com a experiência do Vale do Silício, liderando a construção de uma rede de pesquisa em economia de novas tecnologias, compartilhando resultados e experiências de implementação de IA em toda a estrutura do Fed, incentivando os funcionários a explorar novas aplicações e aceitando tentativas e erros no processo de inovação. Atualmente, o setor financeiro já aplica IA principalmente em áreas tradicionais de alta intensidade de mão de obra e consumo de recursos, como auditoria de conformidade, call centers e operações de back-office, com melhorias significativas na eficiência. Ferramentas de IA também tornam a análise de dados mais ágil e flexível, usando técnicas de codificação inteligente para resolver problemas antigos, como atualização de códigos legados e integração de múltiplos sistemas. Grandes empresas de tecnologia e instituições financeiras usam IA para identificar vulnerabilidades de segurança cibernética, fortalecendo a proteção do sistema. A longo prazo, a IA tem potencial para transformar profundamente o setor financeiro: criar produtos financeiros personalizados, oferecer serviços diferenciados para diferentes clientes, ajudar investidores a detectar tendências e riscos mais cedo, e, com maior eficiência operacional, canalizar mais recursos para crédito e investimentos, estimulando a economia real e promovendo um ciclo econômico saudável.

Riscos financeiros e fragilidades do sistema causados pela IA

Lisa também destacou que toda inovação tecnológica traz riscos, e sem uma regulação eficaz, a IA pode ampliar vulnerabilidades existentes no sistema financeiro e gerar novos riscos. Os principais riscos relacionados à IA no setor financeiro incluem quatro categorias.

A primeira é o risco de mercado decorrente de negociações algorítmicas impulsionadas por IA, que usam algoritmos fixos ou regras simples para alta frequência, mas que, com IA generativa e aprendizado de máquina, podem ajustar estratégias dinamicamente com base em dados históricos, mercado em tempo real e textos não estruturados. Essa nova modalidade pode levar à homogeneização de comportamentos de mercado, facilitar conluio interno, aumentar a concentração de mercado, desorganizar a ordem financeira e ameaçar a estabilidade.

A segunda é o risco de transmissão de mudanças setoriais ao mercado de crédito. A disrupção de setores tradicionais por IA já afeta o mercado de títulos, com spreads de títulos especulativos se ampliando e preocupações crescentes sobre ativos de crédito de empresas de tecnologia, levando a saques em massa e impacto em títulos negociados e empresas de financiamento contínuo.

A terceira categoria refere-se ao endividamento gerado pela construção de infraestrutura de IA, como data centers, financiada por empresas de tecnologia por meio de dívidas, incluindo emissão de títulos de grau de investimento por grandes corporações e empréstimos por pequenas e médias empresas. O aumento do endividamento e o crescimento do leverage elevam o risco sistêmico, mesmo que atualmente os níveis ainda não tenham atingido o pico pré-crise de 2008.

A quarta é o risco de segurança cibernética, especialmente com o avanço de modelos de linguagem de grande escala (LLM) e agentes de IA, que podem ser usados tanto para proteger quanto para atacar sistemas. Ferramentas como Mythos, da Anthropic, podem identificar vulnerabilidades de software que antes passavam despercebidas, mas também podem ser exploradas por hackers, ameaçando a segurança de instituições financeiras e infraestrutura crítica. Além disso, a facilidade de escrever códigos aumenta a quantidade de software, sobrecarregando os sistemas de auditoria de segurança, e falhas de software podem causar interrupções nos serviços financeiros. Contudo, a IA também oferece recursos para construir defesas contra ataques cibernéticos, criando um jogo de avanço e defesa na segurança digital.

Prática do Federal Reserve na aplicação de IA

Lisa detalhou as iniciativas do Fed na implementação de IA. Embora o Comitê Federal de Mercado Aberto (FOMC) ainda não utilize IA na formulação de política monetária, diversos departamentos do Fed já empregam IA em monitoramento de estabilidade financeira e análise de riscos. Com ferramentas próprias, as agências reguladoras podem identificar riscos emergentes relacionados à IA e detectar vulnerabilidades que os métodos tradicionais poderiam não captar.

A prática do Fed em IA se divide em duas áreas principais. A primeira é a formação de equipes especializadas em segurança cibernética, IA e computação quântica, que usam modelos de linguagem para simular impactos na conduta de investidores, demonstrando que agentes de IA tendem a basear suas decisões em dados e lógica, reduzindo comportamentos de manada e riscos de bolhas. Essas equipes também desenvolvem modelos leves de IA, com redução de custos computacionais em 80%, capazes de processar grandes volumes de textos não estruturados, como relatórios, notícias e documentos regulatórios, usando processamento de linguagem natural (PLN). Além disso, analisando textos históricos do Beige Book, confirmaram que o sentimento econômico extraído desses textos pode prever recessões, aprimorando a capacidade de alertar riscos macroeconômicos.

A segunda área é a realização de exercícios práticos com equipes do Conselho do Federal Reserve e dos 12 bancos regionais, usando agentes de IA para simular riscos de estabilidade financeira. Esses agentes podem raciocinar, escolher métodos de análise e realizar tarefas complexas de forma autônoma, superando métodos tradicionais de análise manual na identificação de riscos de rede. Como esses sistemas podem realizar simulações de cenários de estabilidade financeira em grande escala, economizando tempo e esforço, o Fed implementa mecanismos de validação cruzada, com múltiplos agentes de IA verificando resultados e incorporando opiniões contrárias, antes de uma revisão final por analistas humanos, combinando eficiência e precisão.

Conclusão e postura de desenvolvimento

Por fim, Lisa afirmou que o avanço da IA deve se fundamentar em experimentação, regulação e gestão de riscos. Com a rápida adoção de IA por instituições financeiras e empresas de tecnologia, a velocidade de inovação aumenta, e os reguladores precisam praticar e compreender profundamente o funcionamento do sistema para identificar riscos com precisão e orientar o setor de forma saudável.

A IA possui grande potencial analítico para ampliar as capacidades humanas, mas seu uso deve estar apoiado por uma estrutura de governança sólida. A abordagem ideal atualmente é a colaboração homem-máquina, usando IA para fortalecer o julgamento humano, com mecanismos de verificação embutidos na base do sistema para evitar vieses algorítmicos e erros de decisão. Em um momento de transformação tecnológica, o Federal Reserve mantém uma postura otimista quanto ao desenvolvimento da IA, mas com princípios de prudência, incentivando a inovação ao mesmo tempo em que preserva a estabilidade macroeconômica e financeira.