A equipa de Economia da Anthropic apresentou, em setembro de 2026, um simulador que projeta o impacto da inteligência artificial na economia dos Estados Unidos até 2030. O trabalho identifica três cenários possíveis, do mais discreto ao mais radical, com consequências muito diferentes para os salários, o emprego e a forma como a riqueza gerada pela IA é distribuída entre trabalhadores e capital.
A economia vista como um conjunto de tarefas
Para construir estes cenários, a equipa de investigação partiu de uma ideia simples: qualquer profissão pode ser descrita como um conjunto de tarefas. Uma enfermeira, por exemplo, faz a triagem de doentes, regista sinais vitais, administra medicação, conversa com os doentes sobre o diagnóstico e gere o material da enfermaria. Cada uma destas tarefas pode reagir de forma diferente à inteligência artificial.
Quatro formas de a IA afetar uma tarefa
Tarefas inalteradas: há funções que a IA simplesmente não consegue substituir, como dar banho a um doente.
Tarefas aumentadas: a IA ajuda a pessoa a fazê-las melhor ou mais depressa, como redigir instruções de alta ou planear turnos de cuidados.
Tarefas automatizadas: a IA passa a fazê-las sozinha, como registar sinais vitais ou encomendar material.
Novas tarefas: surgem funções que antes não existiam, como verificar se a triagem feita pela IA está correta.
O modelo aplica esta lógica a milhões de tarefas, realizadas todos os dias em todas as profissões dos Estados Unidos, com base na taxonomia O*NET do Departamento do Trabalho norte-americano. Somando o valor de todas estas tarefas obtém-se o Produto Interno Bruto: mais de 30 biliões de dólares gerados só no último ano. A questão central do estudo é simples de formular e difícil de responder: como é que a IA vai alterar esta soma gigantesca de tarefas nos próximos anos?
Três cenários, três futuros muito diferentes
O futuro depende sobretudo de duas variáveis: até onde chegam as capacidades da IA e a velocidade com que empresas e trabalhadores a adotam. Com base nestas variáveis, o estudo destaca três cenários que captam tipos de impacto distintos.
O PIB cresce em todos os cenários, mas a escalas muito diferentes
A IA impulsiona o crescimento económico nos três cenários, mas a diferença de magnitude é enorme. No cenário modesto, o PIB dos Estados Unidos em 2030 seria 1,6% mais elevado do que seria sem IA. No cenário substancial, essa diferença sobe para 8,3%. No cenário extremo, chega aos 32,4%, mais de vinte vezes superior ao cenário modesto.
34,1 biliões USD (+1,6%)
36,3 biliões USD (+8,3%)
44,4 biliões USD (+32,4%)
PIB dos Estados Unidos em 2030, por cenário, a preços de 2025. Fonte: Anthropic, Economic Scenarios for Transformative AI (2026).
Um PIB mais elevado não significa, por si só, mais rendimento para os trabalhadores, como mostram as secções seguintes.
Menos empregos de conhecimento, mais realocação de trabalhadores
Existe sempre alguma rotação no mercado de trabalho: pessoas perdem empregos e encontram outros. Em tempos normais, este processo pode ser difícil a nível individual, mas funciona relativamente bem do ponto de vista macroeconómico, porque a maioria de quem procura emprego encontra um novo trabalho com relativa rapidez.
Nos cenários substancial e extremo, os trabalhadores de conhecimento (programadores, operadores de apoio ao cliente, entre outros) podem sofrer uma automatização e um deslocamento consideráveis. Na prática, isso pode significar mudar para profissões menos expostas à IA, como eletricista ou enfermeiro. Mas mudar de profissão é difícil: exige tempo, motivação e a aprendizagem de novas competências, e nem sempre é fácil conseguir um novo emprego com rapidez.
À medida que se avança de 2026 para 2030, o número de postos de trabalho disponíveis nas profissões mais afetadas pela IA (trabalho de conhecimento) diminui, enquanto o número de postos nas restantes profissões aumenta. No cenário extremo, com uma automatização mais rápida de grandes áreas do trabalho de conhecimento, uma parte destes trabalhadores pode ficar sem emprego durante um período prolongado, com o desemprego a subir para níveis historicamente elevados. Nos restantes cenários, tanto a realocação de emprego como o desemprego mantêm-se dentro de intervalos já observados na história económica.
O estudo original disponibiliza um simulador interativo onde é possível explorar, cenário a cenário, a percentagem exata de trabalhadores deslocados ou obrigados a mudar de profissão até 2030. A ligação está nas fontes, no final deste artigo.
Salários: sobem em média, mas de forma muito desigual
Nos três cenários, o salário médio sobe, mas esse aumento concentra-se fora do trabalho de conhecimento. Isto acontece porque leva tempo até que os trabalhadores deslocados consigam mudar para profissões onde a procura está a aumentar. Se a procura por trabalho de conhecimento humano diminui, os salários dessas profissões ficam sob pressão. Ao mesmo tempo, como a IA aumenta a produtividade dentro do trabalho de conhecimento, cresce também a procura por trabalho manual que beneficia dessa produtividade. Por exemplo, projetos e licenciamentos mais rápidos podem significar mais obras de construção, o que aumenta a procura, e os salários, dos trabalhadores da construção.
No cenário substancial, os salários dos trabalhadores de conhecimento ficam praticamente estagnados. No cenário extremo, caem mais de 10% até 2030, o inverso do que acontece com a generalidade dos restantes trabalhadores.
Uma fatia maior do bolo económico pode ir para o capital
Hoje, de cada dólar produzido pela economia, cerca de 60 cêntimos vão para os trabalhadores e 40 cêntimos vão para o capital (máquinas, tecnologia e outros recursos produtivos). Se a economia cresce, mas a IA automatiza mais tarefas, uma fatia maior de cada dólar pode passar a ir para o capital. Isto pode acontecer mesmo quando os salários de todos os trabalhadores sobem, porque, se o capital se torna mais útil para mais coisas, a procura por capital aumenta, e o seu preço sobe também.
Capital
59,4% trabalho · 40,6% capital
56,1% trabalho · 43,9% capital
45,2% trabalho · 54,8% capital
Repartição do PIB entre trabalho e capital, por cenário, em 2030. Fonte: Anthropic, Economic Scenarios for Transformative AI (2026).
A parte que cabe ao trabalho diminui de forma percetível nos cenários substancial e extremo, enquanto a parte que cabe ao capital aumenta. No cenário extremo, a distribuição dos ganhos de uma economia em rápido crescimento é muito desigual: a maioria dos trabalhadores de conhecimento enfrenta salários mais baixos ou desemprego, e os trabalhadores, no seu conjunto, recebem uma fração menor de um bolo maior.
Neste cenário, o desafio principal deixa de ser gerar crescimento económico e passa a ser garantir que os ganhos são repartidos de forma justa.
O que espera a generalidade das pessoas
Em agosto de 2026, a Anthropic realizou um inquérito a mais de 10.000 pessoas nos Estados Unidos sobre as suas expectativas para as capacidades futuras da IA, a sua adoção e a facilidade de encontrar um novo emprego caso seja necessário mudar de profissão. As respostas típicas apontam para um resultado próximo do cenário substancial: um PIB 10% mais elevado até 2030 do que seria sem IA, e uma taxa de desemprego geral a rondar os 5%. Cerca de 10% das pessoas inquiridas têm expectativas alinhadas com o cenário extremo.
Porque é que este estudo interessa aos professores
Este não é apenas um exercício de economia. O enquadramento e os dados deste estudo têm aplicações diretas na sala de aula, na orientação dos alunos e na forma como os próprios professores interpretam o debate sobre IA na educação.
As limitações do modelo
Como qualquer modelo económico, esta ferramenta é uma simplificação da realidade. A versão atual (v1.0, de setembro de 2026) isola um número reduzido de variáveis e deixa de fora fatores que podem vir a ser relevantes, como respostas de política pública, ciclos económicos normais, possíveis perturbações na procura agregada ou nos mercados financeiros, e riscos catastróficos. O modelo também não considera cenários com robôs físicos altamente capazes, e não segue trabalhadores individuais, pelo que só permite uma visão macro, e não detalhada, dos custos humanos de perder um emprego. A própria equipa da Anthropic sublinha que se trata de um instrumento para pensar sobre o que diferentes desenvolvimentos tecnológicos poderiam implicar para a economia, e não uma previsão exata do que vai acontecer.
Fontes
Anthropic — “Scenarios for our Economic Future”
Korinek, A. et al. — “Economic Scenarios for Transformative AI” (relatório técnico, 2026)
Anthropic Economic Index
