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A economia de IA pode criar uma classe permanente de baixa renda?

Economia de IA pode criar subclasse permanente, com demissões em massa e queda de receita pública para financiar políticas de proteção social.

AI robot models on display in South Korea. The country is firmly in the supply chain for AI, with huge firms such as Samsung and SK Hynix. Countries not yet geared up for the AI economy may find themselves too far behind.
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  • A região da baía de San Francisco vive uma farra de IA, com salários elevados para talentos de ponta e startups sob pressão de sucesso, gerando ansiedade de ficar para trás se a IA automatizar trabalhos de escritório.
  • Economistas divergem se a IA destruirá ou criará empregos, mas o tom predominante é de pessimismo sobre a distribuição de ganhos, com risco de criação de uma classe permanente de pobres.
  • Países que não entram na cadeia de suprimentos da IA podem perder empregos em massa e receita fiscal, comprometendo políticas de renda básica ou proteção social.
  • África, América Latina e partes da Europa enfrentam desafios de infraestrutura, financiamento de data centers e instituições políticas para distribuir ganhos, apesar de potenciais ganhos com minerais usados na IA.
  • Índia, China e Estados Unidos dominam cenários diferentes: a Índia pode sofrer com a terceirização, a China já é potência em IA, e a Europa tem poucas histórias de sucesso além da ASML; há uma necessidade maior de distribuir benefícios da IA para evitar rupturas sociais.

O avanço da inteligência artificial gera tensão em várias regiões do mundo, com temores de deslocamento massivo de empregos e queda de receitas tributárias. Países que ainda não integraram plenamente a cadeia de AI podem enfrentar impactos econômicos e sociais profundos.

Especialistas destacam que a globalização da IA não se restringe aos Estados Unidos. Enquanto a Bay Area vive uma corrida por talentos com pacotes milionários, outras regiões enfrentam desafios para acompanhar o ritmo, sobretudo na criação de infraestrutura e na captação de investimentos.

Há risco de que países menos conectados às cadeias de IA enfrentem perda de empregos e queda de arrecadação, dificultando políticas de proteção social. Economias emergentes ainda dependem de recursos naturais e de investimentos estáveis para financiar transições tecnológicas.

Distribuição de impactos por regiões

Alguns países africanos e latino-americanos podem ganhar com a demanda por minerais usados em hardware de IA, como cobre e terras raras. No entanto, a rentabilidade depende de instituições fortes que distribuam ganhos de forma ampla.

Na Ásia, Coreia do Sul e Japão vêm se consolidando como fornecedores de componentes-chave, enquanto a Europa registra casos mais restritos de sucesso em AI, com exceções como a ASML, na Holanda. O panorama mundial permanece desigual.

Riscos e oportunidades na Índia e na China

A Índia enfrenta o desafio de proteger empregos de nível médio na área de serviços, à medida que a IA substitui funções. Por outro lado, o país detém talento criativo e técnico que pode impulsionar ganhos globais, caso haja políticas eficazes de aproveitamento interno.

A China já é potência em IA, mas deverá lidar com impactos na estabilidade social caso a proteção social não evolua junto com a automação. Mesmo assim, vencer a corrida tecnológica pode ampliar ganhos, segundo análises.

Perspectiva global e do governo americano

Nos EUA, o uso mais amplo da IA pode exigir maior distribuição de benefícios para evitar rupturas sociais. A adaptação passa por diminuir desigualdades e ampliar a base de recebimento de rendimentos gerados pela tecnologia, sem depender apenas de primeiros movementos.

O texto aponta que o padrão de desenvolvimento tecnológico pode ampliar a distância entre vencedores e perdedores, com consequências políticas e econômicas significativas. O artigo também discute a necessidade de redes de proteção e novas políticas públicas.

Fonte: Kenneth Rogoff, professor de economia e políticas públicas de Harvard, ex-economista-chefe do FMI entre 2001 e 2003.

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