IA chega a 67% em tarefas de banqueiros e advogados: há risco de uma «economia morta»?

Há muito tempo se discute a «internet morta»: a ideia de que a maior parte do conteúdo da rede seria escrita por bots. Essa teoria ganhou números. A agência Graphite analisou 43 mil páginas em inglês do Common Crawl e concluiu que, em novembro de 2024, os textos de máquina passaram a superar os escritos por humanos. Agora a mesma pergunta é feita sobre o trabalho: e se as tarefas de escritório forem entregues em massa à IA? O advogado Owen McGrann chamou esse cenário de «economia morta». O cenário ainda é hipotético, mas tem uma base mensurável.

O que os modelos já sabem fazer no lugar dos «colarinhos-brancos»

Dois benchmarks mostram onde passa a fronteira. O APEX, da Mercor, avalia o trabalho de um banqueiro de investimento, de um consultor, de um advogado de grande escritório e de um médico de atenção primária, com 100 tarefas por profissão. Uma tarefa típica: analisar um modelo financeiro em planilha, fazer os cálculos e redigir as conclusões. O GPT 5, o Gemini 3 Pro, o Opus 4.5 e modelos mais novos cumprem até 67% dos critérios de avaliação.

O GDPVal, da OpenAI, é mais amplo: 1320 tarefas para dezenas de profissões, elaboradas por profissionais com média de 14 anos de experiência. Os prompts vêm acompanhados de documentos, planilhas e desenhos técnicos. Por exemplo, é preciso projetar o ferramental de uma bancada para uma máquina de cabos de modo que o ciclo de enrolamento e desenrolamento seja operado por uma pessoa, e não por duas. Especialistas compararam às cegas as soluções das redes neurais e as das pessoas. Os melhores modelos foram considerados tão bons quanto um humano em pouco menos da metade dos casos. Poucos meses antes, segundo o chefe do departamento de avaliações de fronteira da OpenAI, nenhum modelo conseguia competir com especialistas do setor.

Ainda assim, um benchmark continua sendo um benchmark: são tarefas isoladas, com dados de entrada prontos, e não o trabalho real, com requisitos pouco claros e responsabilidade pelo resultado.

Por que os cortes beneficiam uma empresa e prejudicam o mercado

Para uma empresa isolada, a lógica é simples. Em fevereiro, a Block cortou 4 mil pessoas, cerca de 40% do quadro, e as cotações subiram mais de 20%. O mercado recompensa decisões assim.

Pesquisadores das universidades da Pensilvânia e de Boston modelaram o que acontece se todos passarem a fazer o mesmo. Se há mais demitidos do que novos postos de trabalho, desaparece a demanda solvente. Os demitidos gastam menos, a receita dos antigos clientes deles cai, estes também cortam pessoal, e o círculo se fecha. Uma empresa sozinha não consegue interrompê-lo. A economista Zoë Hitzig acrescenta a psicologia: muitos CEOs cortam gente simplesmente porque os vizinhos fazem o mesmo.

Dario Amodei já em maio de 2025 previa que, em um a cinco anos, a IA eliminaria até metade dos cargos de escritório de nível inicial, e o desemprego nos EUA subiria para 10–20%. Ele próprio aposta contra a adaptação bem-sucedida do mercado.

Há também um risco fiscal. Em um documento de abril da OpenAI sobre política industrial, afirma-se: se houver menos salários, cairão os impostos que sustentam as aposentadorias e a saúde.

O que se propõe e onde está o ceticismo

A OpenAI chama suas ideias de material para discussão, e não de programa pronto. Entre elas: transferir a carga tributária da renda das pessoas físicas para o capital e o lucro das empresas; criar um fundo público que invista em ativos de longo prazo e distribua a renda entre os moradores; instituir benefícios e vouchers de capacitação que sejam acionados quando o desemprego superar um limite.

McGrann vai mais longe: participações do Estado na infraestrutura de IA, controle antitruste rigoroso e um regime tributário para o trabalho automatizado. Os pesquisadores das universidades da Pensilvânia e de Boston consideram que, no modelo deles, não ajudam nem o ajuste de salários, nem o imposto sobre o capital, nem a participação dos funcionários na empresa, nem a renda básica universal. Só funciona o imposto pigouviano, atrelado ao volume de tarefas automatizadas. Ele obriga a empresa a compensar o dano causado a terceiros, como um imposto sobre emissões.

Os céticos objetam que os discursos alarmistas são convenientes para a gestão e que, em primeiro lugar, valeria substituir por IA os gestores. Daron Acemoglu lembra que, entre 1987 e 2016, a tecnologia também deslocou pessoas, e novas tarefas surgiram com rapidez insuficiente. A economia, porém, não morreu.

O que fazer na prática

São três conclusões. Primeiro, encare benchmarks como APEX e GDPVal como um mapa de tarefas automatizáveis. Pense em tarefas, não em profissões inteiras: 67% dos critérios não equivalem à substituição de um especialista. Segundo, se você constrói um produto para clientes corporativos, não baseie o cálculo de retorno apenas no corte de pessoal. O cenário em que os clientes cortam gente em massa também atinge a capacidade de pagamento deles. Terceiro, acompanhe a regulação: impostos sobre a automação ainda são apenas tema de debate, mas podem alterar o custo de adoção da IA.

A história toda tem uma limitação: são cenários e modelos, e não estatísticas reais do mercado de trabalho. Mas os números já mostram que a decisão de cortar pessoal deixou de ser um assunto puramente interno da empresa.