O termo “”Tecnologia de Uso Geral””, ou General Purpose Technologies (GPT), tem sido amplamente utilizado em tratamentos recentes do papel da tecnologia no crescimento econômico e geralmente é reservado para mudanças que transformam a vida doméstica e a maneira como as empresas conduzem os negócios. Vapor, eletricidade, combustão interna, tecnologia da informação e mais recentemente a inteligência artificial são frequentemente classificados como GPTs por esse motivo. Só não podemos confundir a Tecnologia de Uso Geral (GPT), com o ChatGPT que é a sigla para “”Generative Pre-trained Transformer””, que significa “”transformador pré-treinado generativo””. O ChatGPT é um chatbot desenvolvido pela OpenAI e lançado em 30 de novembro de 2022. É uma ferramenta de inteligência artificial que funciona como um chat de conversação entre o usuário e a inteligência artificial.
Então, feita as devidas distinções, quais são esses recursos fundamentais dos GPTs que nos permitiriam comparar um com o outro? E, de forma mais geral, quais critérios podem ser usados para distinguir um GPT de outras tecnologias? Bresnahan e Trajtenberg (1996) argumentam que um GPT deve ter as três características a seguir:
Difusão – O GPT deve se espalhar para a maioria dos setores.
Melhoria – O GPT deve melhorar com o tempo e, portanto, deve continuar reduzindo os custos de seus usuários.
Facilidade de inovação – O GPT deve facilitar a invenção e a produção de novos produtos ou processos.
As Tecnologias de Propósito Geral (GPTs), como a eletricidade e tecnologia da informação tem um impacto profundo e abrangente na economia global. Elas transformaram não apenas setores específicos, mas a economia como um todo, influenciando a produtividade, a inovação, o mercado de trabalho e o comércio internacional.
Primeiramente, as GPTs aumentam a produtividade ao introduzir novas formas de produção e eficiência. Por exemplo, a eletrificação permitiu a automação de processos industriais, enquanto a TI revolucionou a forma como as informações são processadas e compartilhadas, facilitando a automação de tarefas administrativas e a análise de grandes volumes de dados. Além disso, as GPTs são catalisadoras de inovação. Elas não apenas melhoram as tecnologias existentes, mas também possibilitam o desenvolvimento de novos produtos e serviços. A eletricidade, por exemplo, levou ao surgimento de eletrodomésticos e eletrônicos, enquanto a TI deu origem a indústrias inteiras, como a de software e a de internet.
No mercado de trabalho, as GPTs podem ter efeitos mistos, pois criam novas oportunidades de emprego em setores emergentes, mas também podem tornar obsoletas certas habilidades e profissões. A eletrificação, por exemplo, reduziu a demanda por trabalhadores em setores que dependiam de força manual, mas aumentou a necessidade de eletricistas e engenheiros. De forma semelhante, a TI aumentou a demanda por profissionais de tecnologia, mas reduziu a necessidade de tarefas repetitivas e administrativas.
Globalmente, as GPTs também influenciam o comércio internacional, pois facilitam a globalização ao reduzir os custos de comunicação e transporte, permitindo que empresas operem em escala global. Isso aumenta a competitividade e a interdependência econômica entre os países. Por exemplo, a TI permitiu a terceirização de serviços e a criação de cadeias de suprimentos globais.
Como David (1991) apontou, no entanto, uma GPT não oferece ganhos de produtividade imediatamente após a chegada. A Figura 1 mostra a evolução do crescimento da produção por homem-hora na economia dos EUA nos últimos 130 anos, com períodos de rápida difusão dos dois principais (Eletricidade e TI) GPTs sombreados e a linha tracejada representando tendências de longo prazo.
O crescimento da produtividade foi aparentemente bastante rápido durante o apogeu da energia a vapor (c. 1870), mas caiu quando a eletrificação chegou na década de 1890, com o momento decisivo na transição provavelmente sendo o início da primeira usina hidrelétrica nas Cataratas do Niágara em 1894. Foi somente no período após 1915, que viu a difusão de máquinas operadas por motores secundários autônomos e o estabelecimento generalizado de redes elétricas centralizadas, que a eletricidade finalmente permeou empresas e residências em geral e as medidas de produtividade começaram a subir.
A Figura 1 também mostra que a chegada da TI, que datamos com a invenção da Intel em 1971 do microprocessador “”4004″” (o componente-chave do computador pessoal ou “”PC””), não reverteu o declínio no crescimento da produtividade que havia começado mais de uma década antes. Parece que só agora, nas últimas décadas, estamos finalmente vendo os computadores aparecerem nos números de produtividade.
Comparada com as demais GPTs do passado o impacto da IA na humanidade terá uma velocidade de expansão exponencialmente maior, principalmente em virtude do ambiente de utilização mundial de smartphones já ter sido difundida. Colaborando com esse argumento, segundo um estudo da PwC, a IA pode contribuir com até US$ 15,7 trilhões para a economia global até 2030. Esse impacto será dividido entre melhorias na produtividade, que somarão aproximadamente US$ 6,6 trilhões, e efeitos no consumo, que poderão adicionar US$ 9,1 trilhões. As maiores economias beneficiadas serão a China e a América do Norte, com um aumento previsto de 26% e 14,5% no PIB, respectivamente.
A inteligência artificial (IA) pode ser considerada uma tecnologia de uso geral devido às suas características fundamentais que permitem sua aplicação em uma ampla variedade de setores e funções. A IA é multissetorial, podendo ser aplicada em praticamente qualquer setor da economia, desde saúde, educação e finanças até manufatura, entretenimento e transportes. Essa versatilidade torna a IA uma ferramenta valiosa para melhorar processos, produtos e serviços em diversas indústrias. Além disso, a IA possui uma capacidade significativa de automação, podendo automatizar tanto tarefas repetitivas quanto as de alta complexidade, o que é especialmente útil em contextos operacionais variados, como a automação de linhas de produção e o atendimento ao cliente em call centers.
A IA também atua como um catalisador de inovação, não apenas aprimorando processos existentes, mas também possibilitando a criação de novos produtos, serviços e modelos de negócios, como o desenvolvimento de veículos autônomos e sistemas de recomendação personalizados. Ela complementa outras tecnologias ao integrá-las em sistemas mais inteligentes e autônomos, como no caso do big data, da Internet das Coisas (IoT) e da computação em nuvem, criando sinergias que impulsionam ainda mais as inovações.
Embora a IA compartilhe muitas características com outras tecnologias de uso geral, como a eletricidade e a internet, existem diferenças notáveis. A IA tem a capacidade única de aprender e melhorar ao longo do tempo, tornando-se mais eficiente e adaptativa, algo que é particularmente importante no contexto de aprendizado de máquina e deep learning. Em contraste, outras GPTs, como a eletricidade e a internet, não possuem essa capacidade intrínseca de autoaperfeiçoamento e sua evolução depende de avanços tecnológicos subsequentes e da inovação humana.
No contexto econômico e social, a IA tem o potencial de aumentar a produtividade em diversas áreas, contribuindo para o crescimento econômico global. Ela possibilita a realização de tarefas com maior precisão e em menor tempo, além de permitir a análise de grandes volumes de dados para a tomada de decisões mais informadas. A IA também está transformando a maneira como vivemos e trabalhamos, com implicações significativas para o mercado de trabalho, educação, saúde e outros aspectos da vida cotidiana.
Enfim, essas características fazem da IA uma tecnologia de uso geral distinta e poderosa, com o potencial de transformar diversas áreas da vida moderna de maneira profunda e contínua e o seu uso poderá determinar o futuro das próximas gerações tendo um impacto direto na geopolítica global.
Referências:
[1] Bresnahan, T. F., & Trajtenberg, M. (1996). General Purpose Technologies: ‘Engines of Growth’? Journal of Econometrics, 65(1), 83-108.
[2] Jovanovic, Boyan & Rousseau, Peter L., 2005. “”General Purpose Technologies,”” Handbook of Economic Growth, in: Philippe Aghion & Steven Durlauf (ed.), Handbook of Economic Growth, edition 1, volume 1, chapter 18, pages 1181-1224 Elsevier. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S157406840501018X
[3] PwC. Global Artificial Intelligence Study: Exploiting the AI Revolution. Disponível em: https://www.pwc.com/gx/en/issues/data-and-analytics/publications/artificial-intelligence-study.html.