A influência da inteligência artificial na produtividade económica até 2030 abrange várias possibilidades, dependendo das taxas de adoção e da integração nos diferentes setores. De acordo com a Goldman Sachs Research, prevê-se que o crescimento potencial do PIB dos EUA acelere graças ao contributo da IA, com previsões a apontarem para uma média de 2,1% entre 2025 e 2029, antes de uma nova aceleração no início da próxima década.
O impacto económico difere significativamente entre mercados, com os países a apresentarem diferentes níveis de preparação para a IA:
| Região/País | Impacto Previsto | Fator Principal | 
|---|---|---|
| América do Norte | 14,5% de aumento do PIB até 2030 | Liderança na adoção precoce | 
| Estados Unidos/Reino Unido | 0,4-1,3 pontos percentuais de crescimento anual da produtividade | Forte exposição à IA em serviços intensivos em conhecimento | 
| Outras economias do G7 | Ganhos até 50% inferiores | Diferenças na composição setorial | 
Esta transformação tecnológica exigirá uma adaptação profunda da força de trabalho, com 50% dos trabalhadores a nível mundial a necessitarem de requalificação até 2030. Setores com elevada exposição à IA (90-99% das tarefas automatizáveis) já apresentam um crescimento do emprego mais lento desde 2022, enquanto cerca de 42% dos empregos atuais estão potencialmente expostos à automação através da IA. O Fórum Económico Mundial refere que, embora 41% das empresas inquiridas planeiem reduzir a força laboral devido à IA até 2030, estas transições exigirão um investimento significativo, prevendo-se que o investimento global em IA atinja 1,5 biliões $ até ao final da década.
Evidência empírica recente mostra que o impacto da IA na desigualdade de rendimentos é multifacetado e depende da forma como interage com diferentes níveis de competências no mercado de trabalho. Estudos de 2010 a 2025 demonstram que a IA tende a complementar o trabalho altamente qualificado, substituindo funções menos qualificadas, o que gera efeitos económicos divergentes.
O FMI concluiu que, embora a IA possa reduzir a desigualdade salarial ao substituir alguns trabalhadores de rendimentos elevados, simultaneamente agrava a desigualdade de riqueza, já que os detentores de capital captam uma maior fatia dos benefícios económicos. Esta contradição reflete-se nos dados do mercado de trabalho:
| Efeito no Mercado de Trabalho | Trabalhadores Altamente Qualificados | Trabalhadores Menos Qualificados | 
|---|---|---|
| Impacto na produtividade | Aumento significativo | Modesto ou negativo | 
| Alteração salarial | Geralmente positiva | Frequentemente estagnada | 
| Segurança no emprego | Reforçada | Ameaçada | 
Investigação desenvolvida entre 2010 e 2023 revela que a IA aprofunda o fosso entre trabalhadores altamente e menos qualificados, aumentando especialmente os riscos de substituição em profissões baseadas em tarefas rotineiras. Paradoxalmente, a IA tem demonstrado aumentar a produtividade de trabalhadores menos experientes ao reduzir o tempo de execução das tarefas e melhorar a qualidade dos resultados, podendo criar benefícios económicos que não são distribuídos de forma equitativa pela força de trabalho.
Análises internacionais indicam ainda que mulheres e trabalhadores altamente qualificados enfrentam maior exposição ocupacional à IA, apesar de as implicações económicas variarem substancialmente entre economias avançadas e emergentes.
A dinâmica da concentração setorial é fortemente influenciada pelos padrões de adoção da IA consoante a dimensão das empresas. Segundo a McKinsey, 78% das organizações utilizam atualmente IA em pelo menos uma função de negócio, mas as taxas de adoção variam de forma acentuada em função da dimensão da empresa. As grandes empresas dispõem de mais recursos para implementar estratégias de IA abrangentes, o que pode reforçar o seu domínio no mercado.
| Dimensão da Empresa | Taxa de Adoção de IA | Planos de Investimento | 
|---|---|---|
| Grandes Empresas | 92% | Investimento crescente | 
| Pequenas Empresas | <50% | Recursos limitados | 
Esta diferença poderá acelerar a concentração setorial, uma vez que as grandes empresas usam a IA para aumentar a eficiência operacional e expandir o alcance de mercado. Até 2025, estima-se que o mercado de IA atinja 391 mil milhões $, com o investimento a ser canalizado sobretudo para operadores estabelecidos que comprovem retorno do investimento. A McKinsey indica que 97% das implementações de IA bem-sucedidas geram retornos positivos, reforçando o ciclo virtuoso dos primeiros adotantes.
No entanto, a proliferação de modelos de IA open-source constitui uma alternativa. Estas tecnologias reduzem as barreiras à entrada, permitindo que empresas mais pequenas acedam a capacidades avançadas sem grandes investimentos iniciais. O aparecimento de modelos open-source de última geração, como o LLaMA 3.1 da Meta com 405 mil milhões de parâmetros, demonstra que estes recursos podem democratizar o acesso a tecnologias avançadas de IA, reduzindo a concentração e permitindo a mais desenvolvedores e empresas inovar e concorrer eficazmente no mercado.
Sim, o IQ coin apresenta potencial. As previsões indicam que poderá atingir 0,015 375 $ até 2030, o que evidencia potencial de crescimento e valorização nos próximos anos.
O IQ coin é a moeda principal do ecossistema Everipedia, permitindo transações e recompensando a criação de conteúdos na plataforma.
Espera-se que a Blast atinja uma valorização de 1000x até outubro de 2025, impulsionada por fundamentos sólidos, parcerias estratégicas e a rápida adoção de soluções Layer-2 durante o bull run esperado.
Em 2025, o Everipedia coin ainda não atingiu 1 $. No entanto, considerando a sua trajetória de crescimento e a adoção crescente, poderá alcançar esse marco nos próximos anos.
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