Há uma narrativa que tem circulado nos últimos anos com a persistência das más notícias: a IA (inteligência artificial) vai substituir os trabalhadores, tornar o trabalho humano redundante e reduzir drasticamente os custos operacionais das empresas. É uma narrativa que serve toda a gente: os defensores da tecnologia como argumento de eficiência, os críticos como motivo de alarme social, e as empresas como justificação para cortes de pessoal que já queriam fazer de qualquer maneira.
O problema é que, pelo menos por enquanto, os números não batem certo. E quem o está a dizer não é um activista sindical nem um académico céptico: é um vice-presidente da Nvidia, “apenas” a empresa que mais lucra com a venda de hardware para correr esses mesmos sistemas de inteligência artificial.
O que disse Bryan Catanzaro e o que isso significa
Bryan Catanzaro é vice-presidente de aprendizagem profunda aplicada na Nvidia, o que é outra forma de dizer que é uma das pessoas com mais acesso directo à realidade do que custa correr IA a sério, no dia-a-dia de uma das maiores empresas de tecnologia do mundo.
Numa entrevista recente à publicação americana Axios, Catanzaro foi invulgarmente directo: “para a minha equipa, o custo de computação está muito além do custo dos trabalhadores”. Não foi um aviso abstracto sobre o futuro do trabalho, foi uma descrição do presente imediato e na sua própria empresa.
Traduzindo para linguagem simples: correr modelos de inteligência artificial em produção, ou seja, não em modo experimental mas de forma contínua e com escala para que os sistemas funcionem, está a custar mais do que pagar salários. A electricidade, os servidores, os chips especializados e a infraestrutura necessária para manter estes sistemas a funcionar representam uma despesa que, em muitos contextos, ultrapassa o que custaria ter uma pessoa a fazer o mesmo trabalho.
O estudo do MIT que ninguém quis citar quando convinha
Em 2024, investigadores do Massachusetts Institute of Technology publicaram um estudo sobre a viabilidade económica da automatização com IA em diferentes categorias de trabalho. A conclusão foi suficientemente clara para ser incómoda: em 77% das funções que dependem de tarefas visuais (reconhecimento de imagem, inspecção de qualidade, classificação de objectos, etc.) a automatização não era economicamente viável. Fica mais barato manter humanos no trabalho do que construir e manter os sistemas de IA necessários para os substituir.
Só em apenas 23% dos casos analisados fazia sentido financeiro automatizar. E isto num estudo focado exactamente nas tarefas onde a IA tem mais facilidade como tarefas repetitivas com padrões definidos, onde a variabilidade é limitada. Nas funções que envolvem julgamento, contexto, relação humana ou adaptação a situações inesperadas, os números seriam ainda mais desfavoráveis à automatização.
Este estudo não teve o mesmo espaço mediático que os anúncios de demissões em massa justificadas com a IA. Mas está lá, e a Catanzaro da Nvidia, sem o citar, chegou à mesma conclusão a partir da sua experiência prática.
740 mil milhões de dólares…
Apesar de tudo isto, a indústria tecnológica está a investir em IA a uma escala que desafia a lógica imediata. De acordo com a Morgan Stanley, as grandes empresas de tecnologia anunciaram até ao momento 740 mil milhões de dólares em despesas de capital relacionadas com IA só em 2026, um brutal aumento de 69% em relação a 2025.
Para ter uma referência de escala: o produto interno bruto de Portugal em 2024 foi de aproximadamente 280 mil milhões de euros. Estamos a falar de quase três vezes a economia portuguesa, investidos num único ano, num único sector.
O problema – e é aqui que a narrativa começa a complicar-se – é que não há ainda evidências claras de que esse investimento esteja a traduzir-se em ganhos de produtividade mensuráveis. O Yale Budget Lab, um centro de investigação independente ligado à Universidade de Yale, afirmou explicitamente não encontrar dados generalizados que suportem a ideia de que a IA está a deslocar trabalhadores em larga escala.
A Reserva Federal americana – o banco central dos Estados Unidos – mostra que apenas 18% das empresas americanas adoptaram ferramentas de IA até ao final de 2025. É crescimento real e representou um aumento de 68% num só trimestre, mas está longe da transformação radical que os titulos de imprensa sugerem.
A Uber que ficou sem orçamento e as demissões que não fazem as contas
O director de tecnologia da Uber, Praveen Neppalli Naga, disse recentemente à publicação The Information uma frase que resume bem o momento: “estou de volta à estaca zero porque o orçamento que pensava que ia precisar já foi completamente ultrapassado”. A Uber estava a investir pesadamente em ferramentas de programação com IA, como o Claude Code da Anthropic e os custos explodiram para além das previsões.
Segundo os dados disponíveis, um cálculo simplificado coloca o custo de uma equipa de agentes de IA em cerca de 28 mil dólares por mês por “pessoa” equivalente, um valor que, em muitos mercados, é superior ao salário mensal de um programador humano.
Ao mesmo tempo, o sector tecnológico despediu mais de 92.000 pessoas em 2026, segundo os dados do portal Layoffs.fyi, num movimento que muitas empresas enquadraram como transição para modelos de trabalho mais eficientes com IA.
O paradoxo é evidente:
as empresas estão a despedir humanos porque a IA é mais barata, ao mesmo tempo que os próprios executivos dessas empresas admitem que a IA está a custar mais do que os humanos que substitui.
Algo nesta equação não faz qualquer sentido.
Então quem está a ganhar com tudo isto?
A resposta mais honesta é: a Nvidia, pois então. E, em menor escala, a Microsoft, a Amazon Web Services, a Google Cloud e todos os fornecedores de infraestrutura de computação que cobram pelos chips, pelos servidores e pela electricidade que fazem correr estes modelos.
Jensen Huang, director executivo da Nvidia, afirmou recentemente que mede a produtividade dos seus engenheiros pelo valor que gastam em tokens de IA, numa lógica em que gastar mais é sinal de que se está a fazer mais trabalho. É uma perspectiva que faz sentido perfeito para quem vende os tokens.
As empresas que apostam na IA como estratégia de redução de custos estão, em muitos casos, a transferir dinheiro que antes iam para salários para os balanços da Nvidia e dos operadores de data center. A diferença é que os salários ficavam nas economias locais, nos impostos, no consumo. Os custos de computação ficam concentrados num número muito pequeno de empresas, maioritariamente americanas, e num conjunto ainda mais pequeno de accionistas. Já perceberam o que tudo isto implica?
O que esperar nos próximos anos
A posição mais razoável, defendida por analistas como Keith Lee, professor de IA e finanças no Swiss Institute of Artificial Intelligence, é que a situação actual é um desequilíbrio de transição, não um estado definitivo. Os custos de inferência dos grandes modelos de linguagem deverão cair mais de 90% nos próximos quatro anos, segundo previsões da Gartner.
À medida que os chips ficam mais eficientes, os modelos ficam mais compactos e a infraestrutura amadurece, a equação económica vai mudar. A questão é quando, e a que custo humano essa transição vai ocorrer.
O que é menos claro é se a produtividade prometida vai materializar-se na mesma velocidade a que os custos caem. Os sistemas de IA ainda alucinam (produzem informação incorrecta com aparente confiança) com uma frequência que exige supervisão humana constante em contextos críticos. Ainda falham em tarefas que requerem julgamento contextual, empatia ou adaptação a situações não previstas no treino. E ainda não existe evidência robusta de que a sua adopção esteja a criar riqueza mais ampla em vez de a concentrar.
O que isto significa para Portugal e para os trabalhadores portugueses
Em Portugal, o debate sobre IA e emprego tem sido conduzido sobretudo por analogia com o que acontece nos Estados Unidos, sem suficiente atenção às diferenças de contexto. O mercado de trabalho português tem características distintas – maior peso do sector de serviços presenciais, turismo, construção, agricultura – onde a automatização por IA enfrenta barreiras físicas e económicas que o debate mediático raramente considera. A inteligência artificial não substitui o cozinheiro do restaurante, o electricista, o enfermeiro no hospital de dia ou o motorista de táxi em rotas rurais. Pelo menos não agora, e provavelmente não nas próximas décadas.
Onde o impacto é mais imediato é nas funções de escritório com componentes repetitivas e bem definidas: processamento de documentos, análise de dados padronizados, produção de texto de baixo valor acrescentado, suporte ao cliente de primeiro nível. Para estas funções, a pressão é real e vai aumentar. Mas a narrativa de que a IA vai substituir o trabalho humano de forma generalizada e imediata não é suportada pelos dados actuais e o vice-presidente da Nvidia, inadvertidamente, ajudou a dizê-lo.
Em suma
A declaração de Bryan Catanzaro, da Nvidia, não é uma confissão de fracasso da inteligência artificial mas um momento de honestidade raro sobre o estado real da tecnologia. A IA vai ficar mais barata, vai ficar mais capaz e vai, em alguns sectores, mudar profundamente a forma como o trabalho é organizado.
Mas o timing que os títulos de imprensa sugerem está desalinhado com a realidade económica actual: por enquanto, o humano é muitas vezes a opção mais barata, mais fiável e mais adaptável. E, sim, isso vai mudar, mas a questão é se as empresas que estão a despedir pessoas hoje vão conseguir mostrar, daqui a cinco anos, que a aposta valeu a pena ou se o único ganho real foi nos preços das acções da Nvidia.
