Anthropic compara expectativas sobre IA: 91% dos funcionários e 39% dos americanos esperam um Nobel até 2030

A Anthropic publicou o estudo «The AI expectations gap», sobre como as pessoas imaginam o futuro da IA de maneiras tão diferentes. Em agosto de 2026, a empresa entrevistou dois grupos: uma amostra de adultos americanos representativa em nível nacional e seus próprios funcionários. Uma descoberta científica de nível Nobel até 2030 pode ser feita pela IA, na opinião de 91% dos funcionários e 39% dos americanos. Entre os funcionários, mais da metade espera que a IA assuma pelo menos 80% do seu trabalho atual. Entre os trabalhadores americanos, são 5% que pensam assim.

Os autores do trabalho são Shimon Sacher, Tess Cotter, Charles Jones, Anton Korinek e Peter McCrory. A pergunta de partida soa como uma disputa entre economistas: as projeções sobre o impacto da IA na economia divergem muito. A causa pode estar em estimativas diferentes sobre a velocidade de crescimento das capacidades, ou em estimativas diferentes sobre o ritmo com que essas capacidades se transformam em adoção real. A pesquisa tenta separar esses dois fatores.

Onde as previsões divergem

Sobre o que a IA sabe fazer hoje, os dois grupos pensam de forma parecida. Os respondentes tinham de indicar o prazo em que a IA executaria cada uma de oito tarefas no nível de um profissional qualificado. A lista ia de e-mails de rotina a uma descoberta digna de Nobel. Os dois grupos ordenaram a dificuldade das tarefas quase na mesma sequência.

As diferenças começam no horizonte da previsão. Cerca de um quarto dos americanos e dos funcionários considera que a IA já é capaz, hoje, de projetar, conduzir e publicar uma pesquisa científica. Em um ano, segundo 9 em cada 10 funcionários, isso será possível. Entre os americanos, 38% pensam assim. O dado mais marcante é outro: dependendo da tarefa, de 19% a 40% dos americanos têm certeza de que a IA nunca vai dominá-la. Entre os funcionários da Anthropic, não mais de 2% respondem isso.

A experiência de uso explica a diferença só em parte:

• 96% dos funcionários esperam que, até 2030, a IA execute pelo menos sete das oito tarefas;
• entre os americanos que usam IA regularmente no trabalho (cerca de um quinto da amostra), são 56%;
• entre todos os adultos americanos, são 41%;
• entre os que nunca usaram IA, são 28%;
• 59% dos funcionários e 26% dos americanos que usam IA no trabalho dizem que a tarefa para a qual a IA serve ocupa um quarto do tempo ou menos.

O próprio trabalho e o desemprego

Quando a pergunta toca a própria profissão, a distância aumenta. Em média, os funcionários da Anthropic esperam que, até 2030, a IA consiga fazer 75% do seu trabalho atual. Os trabalhadores americanos em geral citam 28%. Quem constrói e usa modelos de ponta todos os dias enxerga mais longe e mais rápido. Eles mesmos, a julgar pelo texto, aplicam isso a si próprios sem muitas ilusões.

O ponto mais interessante do estudo diz respeito ao mercado de trabalho. Quem espera que a IA assuma uma parcela maior do próprio trabalho também prevê um desemprego mais alto. Essa relação existe nos dois grupos. Além disso, para um mesmo nível esperado de automação do próprio trabalho, os dois grupos apontam um desemprego aproximadamente igual. As previsões diferentes, ao que tudo indica, decorrem de premissas distintas sobre a velocidade do progresso. A lógica «meu trabalho será automatizado, logo o desemprego sobe» é a mesma para todos.

Na introdução, os autores mencionam ainda um cenário mais radical: modelos futuros poderão construir seus próprios sucessores. Esse modelo de melhoria recursiva, segundo eles, aceleraria o progresso ainda mais. Com que rapidez e em que escala isso aconteceria, não está claro.

Como ler esses números

A amostra de funcionários da Anthropic não reflete a opinião do setor. Trata-se de uma empresa cujo negócio depende da crença em um progresso rápido. O tamanho das amostras e os detalhes da seleção não aparecem no trecho disponível, por isso a comparação entre os grupos deve levar essa ressalva em conta. Ainda assim, como retrato da opinião de quem está mais perto dos modelos de ponta, os dados têm valor: os 91% no critério do Nobel mostram o quanto o horizonte interno de expectativas nos laboratórios difere do público.

Para empresas e formuladores de políticas, a conclusão é prática. Se o planejamento de contratações, requalificação ou regulação se apoia nas expectativas dos trabalhadores comuns, corre o risco de ficar sempre correndo atrás. Se se apoia nas expectativas dos laboratórios, corre o risco de superestimar a velocidade. Mais sensato é montar cenários nos dois extremos da faixa e acompanhar sinais mensuráveis, como a fatia real de tempo economizada nas tarefas. Hoje, os 26% contra 59% servem como referência prática para verificar de quem serão as previsões que começarão a se confirmar.