Por décadas, o Federal Reserve (Fed) aperfeiçoou sua política monetária com base em relações econômicas relativamente estáveis. Inflação, desemprego, produtividade, salários e investimento evoluíam de maneira que permitia aos formuladores de política calibrar os juros com razoável confiança.
A inteligência artificial (IA), porém, está colocando em xeque parte desse arcabouço. Mais do que uma inovação tecnológica, ela passou a ser tratada por bancos centrais como um potencial fator de mudança estrutural da economia —e, consequentemente, da própria política monetária.
Essa discussão, que há poucos anos estava restrita ao ambiente acadêmico, ganhou espaço nas reuniões do Fed, nos relatórios do Banco de Compensações Internacionais (BIS), nos discursos do Banco Central Europeu (BCE), do Banco do Japão e nos estudos do Fundo Monetário Internacional (FMI). Também passou a ocupar economistas-chefes das maiores instituições financeiras do mundo, que divergem sobre uma questão fundamental: os ganhos de produtividade proporcionados pela IA chegarão a tempo de permitir juros mais baixos ou o ciclo atual de investimentos manterá a inflação elevada por mais tempo?
A pergunta pode definir o comportamento da política do Fed nos próximos anos.
A lógica econômica parece simples, mas suas implicações são profundas. AIA promete aumentar a produtividade das empresas, automatizar tarefas, reduzir custos e elevar o crescimento potencial da economia americana. Se isso ocorrer de forma ampla, os Estados Unidos poderão crescer mais sem pressionar a inflação, ampliando o espaço para uma política monetária menos restritiva.
O problema é que essa não é a realidade observada hoje.
Antes de reduzir custos, a IA exige investimentos gigantescos. Empresas de tecnologia estão destinando centenas de bilhões de dólares à construção de data centers, aquisição de semicondutores, expansão das redes elétricas e desenvolvimento de infraestrutura computacional. Esses investimentos aumentam a demanda por crédito, energia, equipamentos e mão de obra qualificada, impulsionando a atividade econômica exatamente quando o Fed tenta moderá-la.
Foi esse paradoxo que levou o BIS a alertar, em relatório econômico recente e em publicações técnicas subsequentes, que a IA pode “embaralhar” os sinais utilizados pelos bancos centrais para interpretar a inflação. Segundo a instituição, a tecnologia gera simultaneamente um choque de demanda — decorrente do ciclo de investimentos — e um choque positivo de oferta, que tende a aparecer apenas gradualmente na forma de ganhos de produtividade. Distinguir qual dessas forças prevalece tornou-se um dos principais desafios da política monetária.
Essa preocupação também aparece dentro do próprio Federal Reserve.
A diretoria do Fed publicou em 2024 uma nota apresentando indicadores para acompanhar a adoção da IA pelas empresas americanas. O objetivo é medir a velocidade de difusão da tecnologia, identificar os setores mais avançados e avaliar em que momento os investimentos começam efetivamente a elevar a produtividade agregada. O simples fato de o banco central dedicar recursos à criação desses indicadores demonstra que a IA deixou de ser um tema periférico e passou a integrar o conjunto de variáveis relevantes para a análise macroeconômica.
A cautela, entretanto, continua predominando entre dirigentes da instituição. A presidente do Fed de San Francisco, Mary Daly, afirmou que ainda não existem evidências suficientes para concluir que a IA já esteja produzindo ganhos permanentes de produtividade capazes de alterar significativamente a condução da política monetária. A mensagem é clara: assumir prematuramente que a economia se tornou estruturalmente mais produtiva pode levar o Fed a afrouxar a política monetária antes da hora.
A posição de Daly encontra eco em outros dirigentes regionais do Fed, como Susan Collins (Boston) e Tom Barkin (Richmond) que também defenderam cautela ao discutir os efeitos econômicos da IA. Ambos reconhecem o enorme potencial transformador da tecnologia, mas sustentam que ainda é cedo para atribuir a ela a recente melhora de alguns indicadores de produtividade observados nos Estados Unidos. Para eles, parte relevante desse desempenho pode refletir fatores cíclicos, e não uma mudança estrutural da economia.
No Fed de Nova York, pesquisadores foram além. Um estudo recente argumenta que a lA não altera apenas o crescimento potencial, mas pode modificar o próprio mecanismo de transmissão da política monetária. Se empresas conseguirem ajustar preços, produção e decisões de investimento mais rapidamente graças ao uso intensivo de inteligência artificial, os efeitos das decisões do BC poderão se propagar de maneira diferente da observada nas últimas décadas. Isso exigiria uma revisão gradual dos modelos utilizados pelo banco central.
A discussão também ganhou força na Europa. O economista-chefe do Banco Central Europeu, Philip Lane, tem afirmado que a IA representa uma oportunidade para elevar a produtividade do continente, mas adverte que sua difusão será lenta, desigual e acompanhada por um intenso ciclo de investimentos. Segundo Lane, o processo de transição pode manter pressões inflacionárias por algum tempo antes que os benefícios sobre custos e eficiência se consolidem. Em outras palavras, a IA pode inicialmente dificultar — e não facilitar — o trabalho dos bancos centrais.
O FMI compartilha visão semelhante. Em publicações recentes, a instituição conclui que a IA tende a elevar o produto potencial mundial e melhorar a produtividade, mas ressalta que seus efeitos dependerão da velocidade de adoção pelas empresas, da qualificação da força de trabalho e da capacidade das economias de absorver a nova tecnologia. O FMI alerta ainda para possíveis impactos sobre estabilidade financeira, mercado de trabalho e distribuição de renda, temas que também interessam aos formuladores de política monetária.
Se entre os bancos centrais predomina a prudência, em Wall Street o debate é ainda mais diverso.
No Goldman Sachs, o economista-chefe Jan Hatzius surpreendeu parte do mercado ao afirmar que o impacto macroeconômico da IA sobre a economia americana em 2025 foi “basicamente zero”. Segundo ele, embora os investimentos sejam expressivos, ainda não há evidências robustas de que tenham elevado a produtividade agregada ou alterado o crescimento potencial dos Estados Unidos. Hatzius argumenta que boa parte do investimento corresponde à compra de equipamentos importados, reduzindo seu efeito imediato sobre o PIB doméstico.
No J.P. Morgan Chase, o economista-chefe para os Estados Unidos, Michael Feroli, vê outro risco. Em suas análises, Feroli argumenta que o boom de investimentos em IA pode prolongar o crescimento da demanda agregada e manter o mercado de trabalho aquecido, retardando o processo de desinflação. Nessa leitura, o efeito inicial da IA seria mais inflacionário do que desinflacionário, o que justificaria uma postura cautelosa do Fed.
Também o ex-economista do Fed e atual economista-chefe global do Morgan Stanley, Seth Carpenter, desenvolve raciocínio semelhante. Para ele, o desafio central dos formuladores de política será distinguir um aumento permanente do produto potencial de um ciclo temporário de investimentos. Caso o Fed interprete erroneamente essa dinâmica, poderá reduzir juros antes que a inflação esteja efetivamente controlada ou, no extremo oposto, manter condições monetárias excessivamente restritivas em uma economia que já se tornou mais produtiva.
Nas consultorias globais, as conclusões seguem a mesma linha de equilíbrio entre entusiasmo e prudência. Um exemplo é a opinião do economista-chefe global da Deloitte, Ira Kalish, que sustenta que a lA provavelmente elevará o crescimento potencial das economias avançadas, mas alerta que relações históricas entre desemprego, salários e inflação poderão tornar-se menos confiáveis. Isso exigirá novos modelos analíticos por parte dos bancos centrais. Já na Boston Consulting Group, o economista-chefe Philipp Carlsson-Szlezak chama atenção para um risco recorrente na história econômica: a tendência dos mercados de anteciparem ganhos estruturais muito antes de eles aparecerem nos indicadores agregados. Segundo ele, a experiência com outras revoluções tecnológicas (internet é o marco) mostra que os efeitos sobre a produtividade costumam levar vários anos para se refletir nas estatísticas nacionais.
Talvez o contraponto mais influente venha da academia. O economista Daron Acemoglu, do MIT e vencedor do Prêmio Nobel de Economia, considera excessivamente otimistas muitas estimativas sobre o impacto econômico da IA. Em seus estudos, argumenta que apenas uma parcela relativamente pequena das tarefas atuais será transformada de forma suficientemente profunda para produzir grandes ganhos de produtividade na próxima década. Se essa avaliação estiver correta, bancos centrais não deveriam alterar suas estimativas de crescimento potencial apenas com base no entusiasmo em torno da tecnologia.
Apesar das diferenças de diagnóstico, há um ponto de convergência entre bancos centrais, instituições financeiras e pesquisadores: a IA passou a ser uma variável macroeconômica relevante. O debate já não é se ela transformara a economia, mas quando seus efeitos superarão o atual ciclo de investimentos e começarão a modificar de forma permanente a produtividade, a inflação e o crescimento potencial.
Para o banco central americano, essa talvez seja a questão econômica mais importante da segunda metade da década. A resposta poderá redefinir não apenas o ritmo dos próximos cortes de juros, mas também conceitos fundamentais da política monetária, como a taxa neutra de juros, o produto potencial e a própria interpretação dos indicadores econômicos que orientam as suas decisões.
Em um momento em que a IA promete remodelar empresas, mercados e cadeias produtivas, ela começa também a remodelar a forma como os bancos centrais enxergam a economia. E essa pode ser a transformação mais relevante de todas.
