Inteligência artificial se firma como megatendência global da década
A corrida global por infraestrutura, chips e modelos de linguagem sustenta a tese de investimento e crescimento estrutural da inteligência artificial
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Estudos reforçam que a inteligência artificial se aproxima mais de uma transformação estrutural do que de um ciclo passageiro | Foto: Getty Images
O crescimento estrutural da inteligência artificial ganhou base mais concreta nos últimos anos, à medida que relatórios globais passaram a quantificar o impacto potencial da tecnologia sobre produtividade, investimento e atividade econômica.
A tese de longo prazo deixou de se apoiar apenas em expectativa tecnológica e passou a contar com indicadores mais objetivos sobre uso corporativo, expansão de capital e disputa geoeconômica entre grandes regiões.
Os estudos mais acompanhados pelo mercado convergem em um ponto: a inteligência artificial deve seguir como uma das principais megatendências globais da próxima década.
Quanto a IA pode adicionar ao PIB global
As estimativas variam conforme a metodologia, mas apontam para um impacto expressivo. A PwC projeta que a inteligência artificial pode elevar o PIB global em até 14% em 2030, o equivalente a US$ 15,7 trilhões adicionais. Desse total, a consultoria estima que US$ 6,6 trilhões viriam de ganhos de produtividade e US$ 9,1 trilhões de efeitos ligados ao consumo.
Esse conjunto de projeções ajuda a sustentar a leitura de que a IA pode se consolidar como vetor estrutural de crescimento, sobretudo se a tecnologia migrar de casos pontuais para aplicações amplas em processos, produtos e cadeias de decisão.
Onde o avanço tende a se concentrar
Os benefícios econômicos não devem se distribuir de forma homogênea. A PwC estima que os maiores ganhos relativos de PIB em 2030 tendem a se concentrar na China, com potencial de até 26%, e na América do Norte, com avanço estimado em 14%.
No investimento privado, a liderança atual é dos Estados Unidos. O AI Index 2025, elaborado pela Stanford HAI, mostra que o investimento privado em IA nos Estados Unidos chegou a US$ 109,1 bilhões em 2024, quase 12 vezes o volume da China, de US$ 9,3 bilhões, e 24 vezes o do Reino Unido, de US$ 4,5 bilhões. No segmento de IA generativa, a vantagem americana também aumentou.
Por outro lado, a China segue relevante em escala industrial e velocidade de difusão. O mesmo relatório mostra que o país instalou 276,3 mil robôs industriais em 2023, o equivalente a 51,1% do total global. Além disso, os modelos chineses reduziram rapidamente a distância em qualidade frente aos modelos americanos em benchmarks importantes.
A adoção corporativa já saiu da fase inicial?
Os dados sugerem que sim, ao menos em termos de experimentação e uso inicial. Segundo o AI Index 2025, 78% das organizações relataram uso de IA em 2024, acima dos 55% de 2023. No caso da IA generativa, a presença em pelo menos uma função de negócios mais que dobrou, de 33% para 71% no mesmo período.
Isso não significa, porém, que a monetização esteja madura. A Stanford HAI aponta que os impactos financeiros já aparecem em algumas áreas, mas ainda em intensidade moderada.
Na mesma direção, a Deloitte, em pesquisa com 2.773 executivos de 14 países, mostrou que quase três quartos dos entrevistados disseram que sua iniciativa mais avançada em IA generativa atende ou supera as expectativas de retorno sobre investimento. Ainda assim, mais de dois terços afirmaram que 30% ou menos dos experimentos serão escalados integralmente nos três a seis meses seguintes.
Em outras palavras, a tecnologia avança rápido, mas a transformação organizacional segue em ritmo mais lento.
A próxima década aponta aceleração ou acomodação
O cenário-base dos relatórios indica aceleração, mas com curvas distintas entre infraestrutura, uso corporativo e retorno financeiro.
De um lado, o investimento segue forte. De outro, o ganho econômico agregado tende a depender menos do entusiasmo inicial e mais da capacidade de escalar aplicações úteis.
A Deloitte resume esse movimento ao afirmar que a adoção está ocorrendo na velocidade dos negócios, e não na velocidade da tecnologia. Esse ponto é central para o investidor: a tese estrutural permanece forte, mas a captura de valor pode ser mais gradual do que o mercado supõe em momentos de euforia.
Por que as projeções podem falhar
Projeções de longo prazo para inteligência artificial carregam incertezas relevantes. A primeira delas envolve confiança e governança. A própria PwC destaca que o efeito positivo sobre o crescimento depende de implantação responsável, regras claras e aceitação social. Sem isso, o impacto econômico pode ficar muito abaixo do cenário otimista.
A segunda incerteza está na infraestrutura, se houver gargalos nos insumos utilizados, a difusão da tecnologia pode desacelerar. Além disso, custos elevados, regulação mais rígida e disputas comerciais podem limitar a expansão internacional.
Há ainda o risco de frustração microeconômica. Muitas empresas conseguem testar soluções, mas poucas escalam com retorno consistente. Isso significa que a tese estrutural pode continuar válida no agregado, enquanto parte dos projetos corporativos falha em gerar produtividade relevante no curto prazo.
O que esses dados indicam para a tese de investimento
Para o investidor, os relatórios reforçam que a inteligência artificial se aproxima mais de uma transformação estrutural do que de um ciclo passageiro. O volume de capital, a ampliação do uso corporativo, a corrida por infraestrutura e o potencial de impacto sobre o PIB global formam uma base quantitativa difícil de ignorar.
Ao mesmo tempo, a leitura mais sofisticada pede seletividade. Nem toda empresa ligada à narrativa de IA capturará valor de forma duradoura.
A inteligência artificial segue como uma boa tese de longo prazo, mas não como aposta linear. Os relatórios globais indicam uma avenida relevante de crescimento estrutural. Já os resultados concretos dependerão de escala, regulação, produtividade e qualidade de execução.
Como investir em inteligência artificial com apoio especializado do Safra
O avanço da inteligência artificial vem abrindo novas frentes de crescimento estrutural e, para o investidor, isso traz a necessidade de avaliar tendências com critério, diversificação e visão de longo prazo.
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Segundo a PwC, a inteligência artificial pode elevar o PIB global em até 14% em 2030, o equivalente a US$ 15,7 trilhões adicionais. Desse total, US$ 6,6 trilhões viriam de ganhos de produtividade e US$ 9,1 trilhões de efeitos ligados ao consumo. Essas projeções ajudam a sustentar a leitura de que a IA pode se consolidar como vetor estrutural de crescimento.
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Os maiores ganhos relativos de PIB em 2030 tendem a se concentrar na China, com potencial de até 26%, e na América do Norte, com avanço estimado em 14%. No investimento privado, os Estados Unidos lideram com US$ 109,1 bilhões em 2024, enquanto a China segue relevante em escala industrial e velocidade de difusão, tendo instalado 276,3 mil robôs industriais em 2023.
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A adoção corporativa já saiu da fase inicial. Segundo o AI Index 2025, 78% das organizações relataram uso de IA em 2024, acima dos 55% de 2023. No caso da IA generativa, a presença em pelo menos uma função de negócios mais que dobrou, de 33% para 71% no mesmo período, indicando uma expansão significativa.
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Entre os destaques estão a democratização da IA, a expansão da IA generativa, avanços em automação, soluções de IA ética e ferramentas mais sofisticadas para personalizar o atendimento ao cliente. Além disso, espera-se maior integração da IA à vida econômica, científica e social, com agentes autônomos e modelos colaborativos redefinindo processos e profissões.
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Não completamente. Embora 78% das organizações usem IA, a monetização ainda está em fase inicial. A Stanford HAI aponta que os impactos financeiros já aparecem em algumas áreas, mas ainda em intensidade moderada. Pesquisa da Deloitte mostrou que mais de dois terços dos executivos afirmaram que 30% ou menos dos experimentos serão escalados integralmente nos três a seis meses seguintes, indicando que a transformação organizacional segue em ritmo mais lento que o avanço tecnológico.
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As principais incertezas envolvem confiança e governança, pois o efeito positivo depende de implantação responsável, regras claras e aceitação social. Além disso, gargalos em infraestrutura, custos elevados, regulação mais rígida e disputas comerciais podem limitar a expansão. Há também o risco de frustração microeconômica, onde muitas empresas testam soluções mas poucas escalam com retorno consistente.
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O volume de capital investido, a ampliação do uso corporativo, a corrida por infraestrutura e o potencial de impacto sobre o PIB global formam uma base quantitativa sólida. Os relatórios globais convergem em que a IA deve seguir como uma das principais megatendências globais da próxima década, com indicadores objetivos sobre uso corporativo e expansão de capital, diferentemente de expectativas puramente tecnológicas.
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A inteligência artificial se aproxima mais de uma transformação estrutural do que de um ciclo passageiro, reforçando a tese de longo prazo. Porém, a leitura mais sofisticada pede seletividade, pois nem toda empresa ligada à narrativa de IA capturará valor de forma duradoura. Os resultados concretos dependerão de escala, regulação, produtividade e qualidade de execução, tornando a IA uma boa aposta de longo prazo, mas não como uma aposta linear.