Previsão dos efeitos económicos 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 expôs sistematicamente os efeitos duais da inteligência artificial na economia e no sistema financeiro dos Estados Unidos. A palestra, combinando com o atual cenário macroeconômico, discute a partir da inteligência artificial (IA), elucidando o impacto da febre de investimentos em IA na inflação, no emprego e no crescimento, analisando o valor inovador e os diversos riscos potenciais no setor financeiro, além de apresentar um caso prático do Federal Reserve na implementação de análises regulatórias com IA, propondo uma abordagem de desenvolvimento que equilibra inovação e gestão de riscos, com uma visão macro e referências práticas do setor. O Instituto de Tecnologia Financeira da Universidade Popular da China realizou a tradução da parte central da pesquisa.

Situação macroeconômica atual e os efeitos da inteligência artificial na transmissão

Lisa, em sua palestra, primeiramente relaciona a situação atual da economia dos EUA, analisando os múltiplos efeitos da IA com base nos objetivos duais de política do Federal Reserve, e interpreta a lógica de implementação da política monetária vigente.

(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 enfatiza que, apesar do impacto de curto prazo nos preços, há riscos de que essa pressão evolua para uma inflação de médio a longo prazo. As empresas tendem a incorporar aumentos temporários de preços em suas políticas de precificação, 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, a febre de investimentos em IA intensifica o desequilíbrio entre oferta e demanda no mercado, com dados de centros de dados de empresas globais totalizando mais de 1,5 trilhão de dólares em planos de construção, ainda em grande parte em fase de preparação, alimentando a alta de preços de componentes, softwares avançados e hardware 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 centros de dados, investimentos em ativos fixos relacionados à IA, como robôs, continuarão a expandir-se, sustentando a pressão de demanda de médio a longo prazo sobre os preços.

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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 nos EUA em 4,3% em abril de 2026, praticamente sem variações desde o verão passado, alinhada à taxa natural de desemprego, indicando equilíbrio geral 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, por ora, mantém-se estável. Contudo, Lisa aponta que os riscos de deterioração do mercado de trabalho estão se acumulando, com conflitos no Oriente Médio gerando incertezas econômicas que podem suprimir a demanda agregada, levando as empresas a adiar contratações, o que caracteriza uma baixa disposição de contratação atualmente. A longo prazo, a inteligência artificial 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 do que a criação de novas vagas, tornando a mobilidade da força de trabalho uma tendência inevitável. Segundo dados da pesquisa de crédito para pequenas empresas do Federal Reserve em 2025, a maioria das micro e pequenas empresas ainda não alterou seus custos de mão de obra devido à IA, mas a previsão é de que, no futuro, muitas irão reformular seus modelos de negócio com base na tecnologia, tornando a transformação do mercado de trabalho 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 apresentou forte ritmo de expansão, e a produtividade do trabalho superou os níveis pré-pandemia, com alta atividade empreendedora sustentada. Com base na teoria do crescimento endógeno, ela argumenta que a IA é uma tecnologia de valor revolucionário, e os investimentos de longo prazo na economia do conhecimento, desde a Segunda Guerra Mundial, estão agora concentrando seus frutos 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 cautelosa, inclinada ao aperto

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Com base na avaliação geral da macroeconomia, Lisa explica 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 alta da inflação ainda é o principal desafio, pois, segundo previsões, a inflação deve diminuir gradualmente nos próximos meses, e o mercado de trabalho permanecerá estável, sem necessidade de ajuste na taxa de juros por ora. Contudo, a inflação tem se mantido acima da meta por cinco anos consecutivos, e sua fixação nos mecanismos de precificação e salários pode gerar riscos de longo prazo. Lisa afirma que, se a inflação não recuar conforme o esperado, o Federal Reserve adotará o aumento de juros; por outro lado, se o mercado de trabalho deteriorar-se de forma significativa, a taxa de juros poderá ser reduzida oportunamente, com ajustes baseados em dados econômicos.

Oportunidades de desenvolvimento do sistema financeiro com a inteligência artificial

Ao discutir o valor da IA para o sistema financeiro, Lisa afirma que ela pode melhorar a eficiência produtiva, acelerar a inovação e criar novos empregos, ajudando a aliviar a pressão inflacionária de forma macroeconômica. 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 sua estrutura, incentivando os funcionários a explorar novas aplicações e tolerando tentativas e erros durante o processo de inovação. Atualmente, o setor financeiro já lidera a aplicação de IA em áreas tradicionais de alta intensidade de mão de obra e consumo de recursos, como auditoria de conformidade, call centers de clientes e operações de back-office, com melhorias significativas na eficiência. As ferramentas de IA também tornam a análise de dados mais ágil e flexível, com tecnologias de codificação inteligente ajudando a resolver problemas de 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, o potencial de transformação do setor financeiro pela IA é vasto: criação de produtos financeiros personalizados, serviços diferenciados para diferentes clientes, ferramentas de análise para investidores de varejo identificarem tendências e riscos mais cedo, além de maior fluxo de recursos para crédito e investimentos, estimulando a economia real e promovendo um ciclo econômico saudável.

Riscos financeiros e fragilidade do sistema causados pela inteligência artificial

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

A primeira é o risco de mercado decorrente do trading algorítmico impulsionado por IA, que, tradicionalmente, depende de códigos fixos e regras simples para operações de alta frequência, com modelos rígidos. Com a IA generativa e o aprendizado de máquina, que possuem capacidade de autoaprendizado, estratégias de negociação podem se ajustar dinamicamente com base em dados históricos, mercado em tempo real e informações não estruturadas, como textos. Essa nova abordagem pode levar à homogeneização do comportamento de mercado, facilitar conluio interno, reduzir barreiras à manipulação de mercado, aumentar a concentração de mercado, desorganizar a ordem financeira e ameaçar a estabilidade.

A segunda categoria é o risco de transmissão de mudanças setoriais ao mercado de crédito. A disrupção de setores tradicionais por IA já se manifesta no mercado de títulos, com aumento na diferença de spreads de títulos de grau especulativo, e preocupações crescentes sobre ativos de crédito de empresas de tecnologia, levando a saques em massa e impacto negativo em títulos negociados e empresas de desenvolvimento de negócios de longo prazo.

A terceira é o risco de alavancagem decorrente da construção de infraestrutura de IA, como data centers, financiada por dívidas. Grandes empresas de tecnologia emitem títulos de grau de investimento, enquanto pequenas e médias dependem de empréstimos privados e mercados de ativos. O aumento do endividamento e a escalada do nível de alavancagem podem gerar riscos sistêmicos, mesmo que atualmente o nível geral ainda não tenha atingido o pico pré-crise financeira global.

A quarta categoria é o risco de segurança cibernética, que tem recebido atenção crescente. Modelos de linguagem de grande porte (LLM) e IA de agentes inteligentes podem ser usados tanto para proteger quanto para atacar sistemas. Por exemplo, o Mythos, da Anthropic, consegue identificar vulnerabilidades de software que antes eram invisíveis, mas, se exploradas por hackers, podem ameaçar a segurança de instituições financeiras e infraestrutura crítica. Além disso, a facilidade de escrever códigos com IA aumenta a quantidade de software, sobrecarregando os sistemas de auditoria de segurança, e falhas de software, mesmo não intencionais, podem causar interrupções nos serviços financeiros. Contudo, a IA também oferece ferramentas avançadas de defesa contra ataques cibernéticos, criando um jogo de avanço e retrocesso na tecnologia de ataque e defesa.

Práticas do Federal Reserve na aplicação de IA

Lisa detalha as iniciativas do Federal Reserve na implementação de IA. Embora o Comitê Federal de Mercado Aberto (FOMC) ainda não utilize IA para definir a política monetária, seus departamentos já empregam amplamente IA na monitorização da estabilidade financeira e na análise de riscos. Com o desenvolvimento de ferramentas inteligentes, as agências reguladoras podem identificar riscos emergentes relacionados à IA com maior precisão e detectar vulnerabilidades que os métodos tradicionais poderiam deixar passar.

A prática do Fed em IA divide-se em duas áreas principais. A primeira é a formação de equipes técnicas especializadas em segurança cibernética, IA e computação quântica, que usam modelos de linguagem para realizar experimentos simulados, investigando o impacto da IA no comportamento dos investidores. Os resultados indicam que agentes de IA tendem a basear suas decisões em dados e lógica, reduzindo comportamentos de manada e a formação de bolhas. Essas equipes também usam técnicas de destilação de conhecimento ativo para criar modelos leves, que mantêm alta precisão, mas com custos computacionais 80% menores, facilitando a análise de documentos regulatórios, relatórios financeiros e notícias não estruturadas. Além disso, usam processamento de linguagem natural para analisar textos históricos, como o Beige Book, confirmando que o sentimento do texto pode prever recessões econômicas, aprimorando a capacidade de alertar riscos macroeconômicos.

A segunda área é a realização de exercícios práticos com agentes de IA junto às 12 reservas regionais, explorando aplicações na análise de estabilidade financeira. Esses agentes possuem raciocínio autônomo, capacidade de escolher métodos de análise e realizar tarefas complexas, superando a análise manual na identificação de riscos de rede. Como a análise tradicional é limitada por recursos humanos e computacionais, os agentes de IA podem realizar inspeções sistemáticas e simulações de cenários de estabilidade financeira, economizando tempo e esforço. Para evitar erros de julgamento, o sistema inclui múltiplas verificações cruzadas, com diferentes agentes de IA e opiniões contrárias, revisadas por pesquisadores, adotando uma lógica semelhante ao raciocínio acadêmico, equilibrando eficiência e precisão.

Conclusão e posição de desenvolvimento

Por fim, Lisa afirma que o avanço da IA deve fundamentar-se em experimentação, regras de governança e gestão de riscos. Com a rápida adoção de IA por instituições financeiras e empresas de tecnologia, a compreensão profunda de seu funcionamento é essencial para identificar riscos com precisão e promover um desenvolvimento saudável do setor.

A IA possui grande potencial analítico, ampliando as capacidades humanas, mas seu uso deve estar apoiado em uma estrutura de governança robusta. A melhor estratégia atual é a colaboração homem-máquina, usando IA para fortalecer o julgamento humano, com mecanismos de validação embutidos na base do sistema para evitar vieses 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 enquanto preserva a estabilidade macroeconômica e financeira.