A inteligência artificial generativa já se encontra integrada às estruturas decisórias que sustentam a economia contemporânea. Não como promessa disruptiva, mas como instrumento de organização em ambientes marcados por excesso de informação, múltiplas jurisdições e custos de coordenação elevados. Seu uso crescente não elimina fricções; apenas as redistribui. Ainda assim, parte do debate insiste em enquadrar a IA como um vetor de substituição de pessoas, decisões e responsabilidades.
O equívoco reside na própria formulação da premissa. A IA não decide; ela ordena possibilidades. Não assume risco; classifica-o. Não responde juridicamente; tampouco pode fazê-lo. Em cadeias produtivas reais, decisões continuam a gerar efeitos patrimoniais, regulatórios e reputacionais que recaem sobre pessoas físicas e jurídicas identificáveis, enquanto contratos seguem submetidos a ordenamentos específicos e falhas operacionais permanecem gerando consequências financeiras concretas.
Ao longo do tempo, grandes transições tecnológicas reorganizaram métodos de produção e fluxos econômicos sem deslocar a imputação decisória. Da mecanização industrial à digitalização, custos foram reduzidos e a escala ampliada, mas um elemento estrutural permaneceu: alguém sempre precisou decidir sob incerteza e responder pelos resultados.
Quando se observa o tema a partir da lógica das grandes corporações, a tese da substituição em massa do trabalho humano mostra fragilidades evidentes. Cadeias de valor dependem de mercados consumidores funcionais, renda disponível e previsibilidade econômica. Um sistema que corroesse a base salarial comprometeria a própria sustentação da demanda, do crédito e da escala operacional. Não por acaso, mesmo em ambientes altamente automatizados, as decisões críticas permanecem concentradas onde risco, enforcement e governança convergem.
Sob a ótica dos Estados, a restrição é ainda mais concreta. A arrecadação tributária decorre de renda, consumo, patrimônio e atividade econômica. Uma sociedade amplamente excluída do mercado de trabalho não fecha a equação: ao mesmo tempo em que se reduz a base arrecadatória, amplia-se a pressão sobre despesas de caráter assistencial e previdenciário. Por isso, políticas públicas racionais tendem a focar na adaptação ocupacional e na requalificação, e não na substituição pura e simples do trabalho humano.
No plano organizacional, a limitação do poder disruptivo da IA tem se manifestado na própria cultura empresarial. Ao longo dos anos, vêm ganhando espaço, sobretudo em economias avançadas, empresas orientadas pela filosofia human first, que associam produtividade à estabilidade emocional, engajamento e desenvolvimento sustentável. Um estudo conduzido por economistas da Universidade de Warwick, no Reino Unido, identificou ganhos de produtividade próximos de 12% em ambientes corporativos onde saúde e segurança foram tratadas como variáveis de gestão, e não como meros custos acessórios.
Em outra dimensão, observa-se um movimento semelhante de contenção. Recentemente, artistas, editoras e produtores de conteúdo passaram a questionar o uso de obras protegidas por direitos autorais no treinamento de sistemas capazes de reproduzir estilos e padrões estéticos consolidados. A controvérsia não se limita ao campo tecnológico: envolve propriedade intelectual, remuneração e os limites culturais da automação.
A ideia de que a inteligência artificial opera como instrumento de eficiência e não como mecanismo de exclusão encontra respaldo em análises de organismos multilaterais como a Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico e o Fundo Monetário Internacional. Suas projeções convergem ao indicar que os ganhos de produtividade da IA derivam da complementaridade entre a máquina e o fator humano.
No caso do Fórum Econômico Mundial, estimativas apontam que, a partir de 2030, a adoção da inteligência artificial pode elevar a produtividade da América Latina entre 1,9% e 2,3% ao ano, com potencial de gerar um incremento econômico anual entre US$ 1,1 trilhão e US$ 1,7 trilhão.
Em um plano distinto — o jurídico-decisório — essa lógica já se manifesta na arbitragem internacional. Tribunais passaram a admitir, ainda que com cautela, análises e evidências organizadas com auxílio de inteligência artificial, sobretudo em disputas contratuais complexas. Não obstante, a estrutura decisória permanece inalterada: a admissibilidade da prova, sua valoração e sua compatibilidade com o devido processo seguem sendo avaliadas por árbitros humanos.
Nesse contexto, emerge um risco que tende a passar despercebido fora dos ambientes reais de decisão: a denominada “alucinação” da inteligência artificial. Sistemas podem exibir elevada precisão formal e, ainda assim, falhar na identificação de assimetrias entre tradições jurídicas distintas ou na correta leitura de normas de caráter não vinculante. Não é incomum que modelos completem raciocínios, atribuam precedentes inexistentes ou interpretem de modo inadequado regras e procedimentos institucionais. O custo oculto não está no erro, mas na falsa sensação de segurança que ele produz quando não há validação humana qualificada.
É nesse ponto que se revela uma assimetria relevante no mercado de trabalho. A exclusão não tende a atingir quem foi “substituído” pela tecnologia, mas quem permaneceu operando sem método em um ambiente que exige validação constante, leitura sistêmica e responsabilidade decisória. O diferencial competitivo desloca-se do acesso à informação para a capacidade de interpretá-la, confrontá-la com a realidade e transformá-la em decisão juridicamente defensável e operacionalmente executável.
A IA pode sugerir ganhos aparentes de custo e tempo, mas falhar ao capturar integralmente os riscos regulatórios, contratuais e operacionais; tampouco avalia a exequibilidade de cláusulas em diferentes jurisdições, antecipa reações institucionais ou resolve conflitos quando prazos e responsabilidades entram em tensão.
Quando os sistemas falham — e eles falham — o que sustenta a operação não é o algoritmo, mas a capacidade humana de interpretar risco sob condições reais.
A inteligência artificial, portanto, não inaugura um mundo sem pessoas; inaugura um mercado mais seletivo no qual operadores genéricos perdem espaço para intérpretes de risco. Não por acaso, diferentes jurisdições já caminham para estabelecer marcos regulatórios, sinalizando que, à medida que os sistemas se tornam mais sofisticados, também se intensifica a necessidade de governança.
O debate mais produtivo não está em perguntar se a IA substituirá o trabalho humano, mas em compreender quais funções exigirão validação humana qualificada e quais custos surgirão quando essa validação for negligenciada.
