IA abre janela de produtividade para economias emergentes

A inteligência artificial deixou de ser apenas uma disputa tecnológica entre grandes empresas e potências econômicas. Para o Banco Mundial, ela se tornou uma das poucas alavancas capazes de recolocar países em desenvolvimento em uma rota mais robusta de crescimento, produtividade e inclusão.

No relatório World Development Report 2026: The Promise of Artificial Intelligence, a instituição sustenta que a IA pode representar, para economias emergentes, uma oportunidade comparável às grandes tecnologias de uso geral — como a eletricidade, o computador e a internet. A diferença é que, desta vez, a difusão é mais rápida e os custos de entrada podem ser menores, desde que os países façam escolhas estratégicas.

A mensagem central do estudo é pragmática: a maioria dos países em desenvolvimento não precisa competir na construção dos modelos de IA mais avançados do mundo. O caminho mais eficiente, segundo o Banco Mundial, é adotar ferramentas existentes, adaptá-las ao contexto local e, apenas depois, avançar na fronteira tecnológica.

Essa sequência — “adotar, adaptar e avançar” — organiza a análise do relatório e tem implicações diretas para governos, empresas, investidores e formuladores de política econômica.

A promessa: fazer em uma década o que levaria um século

A tese mais forte do Banco Mundial é que a IA pode reduzir uma das maiores restrições estruturais dos países em desenvolvimento: a escassez de conhecimento especializado.

Em economias de baixa e média renda, faltam médicos, professores, agrônomos, analistas públicos, especialistas financeiros e técnicos capazes de apoiar milhões de pequenas empresas, agricultores e cidadãos. A IA pode ampliar o alcance desse conhecimento por meio de ferramentas relativamente baratas, acessíveis por celular, mensagens de texto, chamadas de voz ou aplicativos simples.

Na agricultura, modelos de IA podem orientar decisões sobre plantio, clima, pragas e uso de insumos. Na saúde, podem apoiar triagens, leitura de imagens médicas e identificação precoce de doenças. Na educação, podem ajudar professores a preparar aulas e oferecer tutoria personalizada. Na administração pública, podem melhorar a alocação de recursos, detectar fraudes e reduzir gargalos burocráticos.

Para investidores, o ponto é relevante: a IA não deve ser observada apenas como uma tese de tecnologia, mas como uma força transversal capaz de alterar produtividade, serviços, comércio, infraestrutura e finanças públicas.

O paradoxo da concentração

A fronteira está em poucos países

Apesar da difusão acelerada do uso de IA, o relatório alerta que a produção da tecnologia permanece altamente concentrada. Os principais modelos, chips, data centers e plataformas de nuvem estão nas mãos de um número limitado de empresas, em especial nos Estados Unidos e na China.

A cadeia de valor da IA exige investimentos bilionários em semicondutores, infraestrutura computacional, energia, talentos especializados e bases de dados. Segundo o Banco Mundial, os grandes hyperscalers devem investir mais de US$ 750 bilhões em infraestrutura de IA em 2026 — valor superior ao PIB nominal de diversos países emergentes.

Esse dado reforça uma conclusão importante: tentar replicar integralmente a cadeia de IA pode ser economicamente inviável para a maior parte dos países em desenvolvimento.

Mas a concentração também reduz o custo de entrada

O paradoxo é que a mesma concentração que cria dependência também abre uma porta de acesso. Como as grandes empresas já fizeram os investimentos iniciais, países emergentes podem usar modelos proprietários, modelos abertos ou ferramentas em nuvem a custos muito menores do que os necessários para construir tudo do zero.

Segundo o relatório, modelos abertos e de menor escala — a chamada “small AI” — podem ter grande impacto em ambientes com baixa conectividade, energia instável e dispositivos simples. Em vez de buscar modelos universais gigantescos, economias emergentes podem ganhar produtividade com soluções específicas para agricultura, saúde, educação, crédito, serviços públicos e pequenas empresas.

Oportunidades para empresas e investidores

Pequenas empresas já estão adotando IA

A adoção empresarial avança mais rápido do que em ondas tecnológicas anteriores. O Banco Mundial mostra que pequenas firmas em países como Índia, Quênia, México, Nigéria, Jordânia e Tailândia já usam chatbots e outras ferramentas de IA em atividades como busca de informações, tradução, redação, atendimento ao cliente, análise de dados e desenvolvimento de software.

Ainda assim, há uma diferença relevante entre uso superficial e transformação produtiva. Muitas empresas utilizam IA para tarefas pontuais, mas poucas reorganizam processos, modelos de negócio e fluxos de trabalho para capturar ganhos mais profundos.

O estudo sugere que empresas com melhor gestão, maior produtividade, acesso a mercados e histórico de inovação tendem a adotar IA com mais sofisticação. Isso pode ampliar a distância entre firmas líderes e empresas menos preparadas.

Produtividade pode subir, mas ganhos serão desiguais

Estudos citados no relatório indicam que ferramentas de IA podem elevar substancialmente a produtividade em tarefas de escritório, programação, atendimento e análise. Em algumas funções, os ganhos observados vão de reduções relevantes no tempo de execução até aumentos expressivos de produção.

Mas, para economias emergentes, o impacto agregado dependerá menos da tecnologia em si e mais da capacidade de adoção. Países com baixa conectividade, baixa escolaridade, pouca digitalização pública e ambientes de negócio frágeis podem capturar apenas uma fração dos ganhos possíveis.

Do ponto de vista de mercado, isso cria uma seleção clara: setores e empresas com dados, gestão, escala e capacidade de integração tecnológica devem se beneficiar primeiro.

Emprego: menos destruição imediata, mais pressão sobre serviços

Uma das conclusões mais relevantes do relatório é que países em desenvolvimento têm, no curto prazo, menor exposição à automação por IA do que economias avançadas. Isso ocorre porque grande parte do emprego nesses países está em atividades manuais, informais ou de baixa intensidade cognitiva, menos suscetíveis à automação imediata por IA generativa.

Cerca de 4,5% dos empregos em países de baixa e média renda devem ser diretamente passíveis de automação por IA generativa, ante 14,2% em países de alta renda, segundo a análise. Ao mesmo tempo, aproximadamente 16,2% dos empregos nos países em desenvolvimento podem ser complementados pela IA.

A ressalva está nos serviços intensivos em conhecimento. Call centers, back office, tecnologia da informação, finanças e serviços empresariais podem enfrentar pressão maior. Países que construíram vantagem competitiva em terceirização de processos de negócio, como Índia e Filipinas, estão mais expostos a uma reorganização das cadeias globais de serviços.

Setor público: onde a IA pode ter maior retorno social

Front office e back office

O relatório distingue dois usos centrais da IA no governo.

No front office, a IA interage com cidadãos ou apoia servidores na entrega de serviços, como professores, médicos, atendentes e assistentes sociais. Aqui, os desafios são conectividade, treinamento, confiança, linguagem local e acesso a dispositivos.

No back office, a IA atua em tarefas administrativas, como previsão, auditoria, alocação de recursos, análise de risco, fiscalização e gestão de dados. Para o Banco Mundial, esse pode ser um dos usos mais promissores no curto prazo, pois exige menos interação direta com o cidadão e pode gerar ganhos de escala.

Saúde, educação e Justiça

O estudo cita exemplos de IA aplicada a triagem médica, leitura de exames, tutoria educacional e distribuição de processos judiciais. No Quênia, por exemplo, algoritmos ajudaram a alocar milhares de casos judiciais a mediadores. Em Bangladesh, ferramentas de imagem médica ampliaram o número de pacientes examinados para complicações relacionadas ao diabetes. Em Gana, tutoria por IA via mensagens de texto produziu ganhos relevantes de aprendizagem a baixo custo.

Esses casos indicam que o maior retorno da IA pode não estar necessariamente na substituição de trabalho humano, mas na ampliação de capacidades onde o Estado é historicamente limitado.

Infraestrutura: energia, dados e conectividade viram ativos estratégicos

A IA torna ainda mais relevantes três ativos já críticos para o desenvolvimento: energia, conectividade e dados.

O Banco Mundial mostra que o acesso à eletricidade e à internet continua desigual. Países de baixa renda ainda têm cobertura limitada, enquanto a posse de smartphones permanece distante dos níveis observados em economias mais ricas. Sem esses fundamentos, a adoção de IA tende a ficar restrita a poucos setores e grupos.

Além disso, data centers passam a ser parte da geopolítica e da estratégia de investimento. Eles podem atrair capital estrangeiro e gerar infraestrutura digital, mas também pressionam energia, água, preços e orçamento público. O relatório alerta que incentivos fiscais exagerados para atrair investimentos em IA podem comprometer recursos de governos já pressionados por dívida e demandas sociais.

Riscos: dependência, desigualdade e governança

A IA também pode aprofundar riscos estruturais.

A dependência tecnológica de poucos países e empresas pode limitar a autonomia de economias emergentes. A concentração de dados e modelos pode reforçar poder de mercado. O uso inadequado por governos pode ampliar vigilância, discriminação algorítmica e desinformação.

O Banco Mundial enfatiza que confiança será um ativo central. Sem governança, padrões mínimos, auditorias, transparência e mecanismos de responsabilização, a adoção da IA pode encontrar resistência social e política.

Padrões voluntários são um ponto de partida, mas não substituem regulação, capacidade de fiscalização e cooperação internacional. Países em desenvolvimento, em particular, precisam participar da formulação de padrões globais para não se tornarem apenas usuários passivos de regras definidas por outros.

O recado para emergentes: adaptar antes de avançar

A análise é clara ao afastar duas ilusões. A primeira é a de que todos os países precisam construir seus próprios modelos de fronteira. A segunda é a de que basta importar ferramentas prontas.

A IA é altamente sensível ao contexto. Modelos treinados em países ricos podem falhar em economias emergentes por diferenças de idioma, infraestrutura, cultura, dados, sistemas legais e padrões de consumo. Por isso, a maior oportunidade está na adaptação: ajustar modelos e aplicações a problemas locais.

Isso exige bases de dados públicas e privadas mais organizadas, idiomas locais digitalizados, infraestrutura de nuvem, capacidade técnica, universidades conectadas ao setor produtivo e ambientes de negócios favoráveis a startups.

Implicações para finanças e investimentos

Para o mercado financeiro, o relatório oferece quatro leituras principais:

1. Produtividade será o principal canal econômico da IA
   Empresas capazes de integrar IA a processos internos tendem a ganhar eficiência, margem e velocidade de inovação.
2. Infraestrutura digital vira tese de investimento estrutural
   Energia, data centers, conectividade, nuvem, semicondutores, cibersegurança e dados ganham relevância estratégica.
3. Serviços intensivos em conhecimento serão reprecificados
   Setores como call centers, software, finanças, educação e saúde podem passar por reorganização de margens, emprego e modelos de negócio.
4. Governança será fator de risco-país
   Países que regularem bem, protegerem dados, formarem talentos e investirem em infraestrutura podem capturar mais capital e produtividade.

Uma janela que pode se fechar

A conclusão do Banco Mundial é otimista, mas condicionada. A IA oferece aos países em desenvolvimento uma oportunidade rara em um momento de baixo dinamismo global. Mas a captura dos benefícios não será automática.

Países que ficarem apenas como consumidores de ferramentas importadas podem aprofundar dependências. Países que tentarem disputar a fronteira sem escala fiscal, energética e técnica podem desperdiçar recursos. O caminho mais promissor está no meio: usar o que já existe, adaptar ao contexto local e construir capacidades gradualmente.

A história das revoluções tecnológicas mostra que os maiores ganhos nem sempre ficam com quem inventa a tecnologia, mas com quem consegue reorganizar instituições, empresas e trabalhadores para usá-la melhor. Para o Banco Mundial, essa é a disputa real da inteligência artificial nos emergentes.