Investimentos em IA e empregos estão no centro de um debate que, segundo analistas, definirá o rumo da economia mundial até 2026. A percepção de que a inteligência artificial atrai capital em ritmo acelerado, mas simultaneamente tensiona o mercado de trabalho, embasa previsões de crescimento robusto acompanhadas de desafios sociais.
Nas linhas abaixo, detalhamos por que investidores enxergam a IA como motor de rentabilidade, enquanto programadores e empresas de software avaliam riscos de produtividade, desinflação e reorganização da força de trabalho. O cenário foi traçado por Gustavo Medeiros, head de macro global da Ashmore, em entrevista recente, mas os desdobramentos afetam economias, bancos centrais e setores produtivos de forma ampla.
Com linguagem clara e dados objetivos, exploramos o que move os investimentos, quem lidera essa transformação, quando os efeitos mais intensos devem ocorrer, onde as mudanças são mais sentidas, como a IA impacta margens e por que a regulação e o custo de energia podem alterar a rota de crescimento.
Capital flui para tecnologia: a inevitabilidade do investimento em IA
Para Gustavo Medeiros, o volume de recursos destinado à inteligência artificial é “praticamente inevitável”. Estados Unidos e China, as duas maiores economias do mundo, enxergam na automação e na análise massiva de dados uma vantagem competitiva que não pode ser desperdiçada. Mesmo em um contexto de rivalidade geopolítica, a alocação de capital permanece agressiva.
Esse fenômeno não se restringe a governos ou gigantes da tecnologia. Fundos soberanos, gestoras de recursos e corporações multinacionais intensificam planos de investimento, direcionando parte considerável do orçamento de capital – o chamado CAPEX – para infraestrutura de nuvem, data centers e chips de alta performance. Ao mesmo tempo, setores tradicionais, como mineração e energia, ajustam modelos de negócio para incorporar soluções baseadas em IA, de manutenção preditiva ao planejamento logístico.
O efeito Goldilocks: crescimento sem superaquecimento
O termo “Goldilocks”, emprestado da literatura infantil – em que tudo está “na medida certa” –, descreve a rara combinação de crescimento econômico sólido, inflação controlada e taxas de juros em trajetória de queda. De acordo com Medeiros, esse será o pano de fundo de 2026, impulsionado justamente pela difusão da inteligência artificial.
Na prática, bancos centrais de países desenvolvidos, como Federal Reserve (EUA) e Bank of England (Reino Unido), terão espaço para iniciar ou aprofundar ciclos de corte de juros. A produtividade extraída de processos automatizados reduz pressões inflacionárias, permitindo que a meta de 2% nos Estados Unidos, por exemplo, seja perseguida com maior conforto. Já em mercados emergentes, a combinação de dólar mais fraco e fluxo de capital para ativos de risco promete valorizar moedas locais, além de estimular investimento doméstico.
Desinflação e custos: por que a IA contém preços
A desinflação gerada pela tecnologia segue lógica simples: a automação entrega mais resultados com menos insumos humanos e materiais. Quando algoritmos otimizam cadeias produtivas e geram análises profundas em segundos, empresas conseguem:
Aumentar a oferta de bens e serviços: maior produtividade eleva o volume produzido sem pressionar equipamentos além do limite.
Reduzir o desperdício: máquinas parametrizadas por IA minimizam falhas na produção e economizam matéria-prima.
Cortar custos de mão de obra: funções repetitivas migram para robôs, enquanto colaboradores remanescentes assumem tarefas de maior valor agregado.
O resultado combinado é ampla disponibilidade de produtos com menor pressão de custos, cenário que se reflete em inflação moderada. Para a política monetária, trata-se de convite irrecusável a cortes de juros.
Mercado de trabalho sob pressão: a juventude como termômetro
Se, por um lado, a IA favorece investidores e consumidores via preços mais baixos, por outro impõe desafios a programadores e empresas de software que dependem de mão de obra especializada. Medeiros destaca correlação direta entre adoção acelerada de IA e desemprego entre jovens. O Reino Unido, por exemplo, ostenta taxa de desemprego masculino jovem próxima a 15%, número significativo para uma economia que cresce.
Diversas explicações sustentam tal fenômeno:
Automação de tarefas iniciais: cargos de entrada em programação, testes de software e suporte técnico são automatizados por ferramentas de low-code e no-code, além de assistentes de código baseados em IA.
Barreiras de qualificação: linguagens emergentes e bibliotecas avançadas exigem atualização constante; quem não acompanha tende a ficar de fora.
Concorrência globalizada: plataformas de trabalho remoto permitem que empresas busquem profissionais em regiões com custo de vida menor, comprimindo salários em polos tradicionais.
Empresas de software: vale a pena investir?
Dentro do próprio setor de tecnologia, há vencedores e perdedores. Empresas identificadas como hyperscalers – Amazon Web Services, Microsoft Azure, Google Cloud – atraem capital por ofertar infraestrutura essencial à IA. Já companhias de licenciamento tradicional, baseadas em modelos on-premise, enfrentam migração de clientes para serviços sob demanda.
Para o investidor, isso implica análise minuciosa de valuation, diferenciais competitivos e roadmap tecnológico. Medeiros cita casos em que o preço de mercado supera exageradamente o valor intrínseco, situação que ele denomina “esticado”. É o caso de empresas que sinalizam adoção de IA sem apresentar plano sólido de monetização.
Limitações físicas: energia, chips e gargalos de oferta
Embora o capital transite em velocidade surpreendente, fatores físicos podem conter a expansão. Dois gargalos se destacam:
Energia elétrica: data centers consomem volumes crescentes de eletricidade. Regiões com matriz energética limpa e barata – como países nórdicos ou locais com usinas renováveis abundantes – saem na frente.
Semi-condutores avançados: a produção de chips de última geração segue concentrada em poucas fabricantes, notadamente a TSMC em Taiwan. Tensões geopolíticas ou desastres naturais nessas áreas podem interromper cadeias globais.
Tais pontos reforçam a necessidade de diversificação de investimentos e análise de risco-país, inclusive para empresas que operam longe de zonas de conflito.
Dos emergentes ao Brasil: oportunidades e riscos
A trajetória do dólar em queda relativa, somada à atratividade de títulos soberanos de economias emergentes, coloca países como o Brasil em posição privilegiada. A perspectiva de juros menores nas grandes potências estimula alocação em mercados alternativos, onde retornos reais continuam mais elevados.
No entanto, a dinâmica fiscal doméstica, a disponibilidade de mão de obra qualificada e a competitividade regulatória serão cruciais para transformar essa janela em crescimento de longo prazo. Adoção rápida de IA por empresas locais, somada a políticas de educação tecnológica, pode converter a oportunidade em ganhos sustentáveis de produtividade.
Programadores em transição: o perfil profissional que ganha espaço
Aos profissionais de software, o cenário não é necessariamente de desolação. Ainda que tarefas rotineiras se tornem automatizadas, surgem demandas em:
Engenharia de prompt: especialistas capazes de estruturar interações com modelos de linguagem para extrair o máximo de desempenho.
Curadoria de dados: a qualidade do treinamento de IA depende de conjuntos de dados limpos, equilibrados e representativos.
Imagem: Internet
Segurança e ética em IA: à medida que algoritmos decidem sobre crédito, saúde ou jurisdição legal, cresce a exigência de auditoria e transparência.
Assim, forma-se um mercado de nicho, mas de alto valor agregado, onde os salários se mantêm atraentes para quem domina competências emergentes.
Bancos centrais: como a política monetária se adapta
A mensagem de Medeiros aos formuladores de política é clara: a desinflação gerada pela IA reduz a urgência de juros elevados. Todavia, cortes prematuros podem reacender pressões inflacionárias em setores menos expostos à tecnologia, como serviços presenciais.
Nos Estados Unidos, o duplo mandato – estabilidade de preços e pleno emprego – sugere cautela. Já no Reino Unido e em economias dependentes de energia importada, o repasse de custos poderá determinar o ritmo de flexibilização. Em síntese, bancos centrais mirarão um alvo móvel, entre a manutenção da credibilidade e o estímulo ao crédito.
Regulação e geopolítica: a variável imprevisível
Em paralelo aos fundamentos econômicos, regulações sobre privacidade de dados, competição e uso militar de IA podem alterar drasticamente o panorama de investimentos. Projetos de lei discutidos na União Europeia, por exemplo, propõem exigir relatórios de risco e certificações para modelos de larga escala.
Do lado geopolítico, a disputa por supremacia tecnológica entre Washington e Pequim gera restrições à venda de chips de alta performance à China. Empresas ocidentais, por sua vez, estudam transferir parte da produção para países considerados “seguros”, como Vietnã, Índia e México, num movimento que redesenha as cadeias globais.
Monetização da IA: do hype à realidade financeira
Investir pesado em pesquisa e desenvolvimento nem sempre se traduz em lucro imediato. A monetização depende de:
Modelo de negócios escalável: vender capacidade de processamento sob demanda (“as a service”) tende a capturar margens recorrentes.
Bases de usuários cativas: plataformas com milhões de assinantes incorporam funcionalidades de IA sem necessidade de aquisição de novos clientes.
Integração vertical: empresas que controlam hardware, software e distribuição – caso da Apple – reduzem dependência de fornecedores externos.
O desafio, portanto, está em alinhar expectativas do mercado com a real capacidade de geração de caixa, evitando ciclos de desapontamento semelhantes aos da bolha pontocom.
Case brasileiro: mineração e IA no planejamento logístico
Entre as companhias listadas na B3, a Vale destaca-se pela adoção de IA em previsão de demanda global de minério, manutenção de equipamentos e gestão de frotas autônomas nos complexos de Carajás e Itabira. O emprego de algoritmos reduz tempo de parada de usinas, melhora o aproveitamento de combustíveis e aumenta a segurança dos operadores.
A despeito dos ganhos de eficiência, Medeiros alerta que o preço da ação reflete parte significativa dessa expectativa, elevando o risco de correção caso o cenário de commodities se deteriore.
O investidor em 2026: perfil e estratégia recomendados
Conforme a narrativa de Goldilocks avança, dois perfis ganham destaque:
Investidor de crescimento: busca empresas que dominam infraestrutura de IA, dispostas a reinvestir lucros em expansão global.
Investidor defensivo: prefere companhias que utilizam IA para ampliar margens em setores resilientes, como saúde e consumo básico.
Independentemente do estilo, Medeiros sugere atenção redobrada a avaliações microeconômicas. Entender a posição competitiva de cada empresa, a dependência de insumos críticos e o fôlego financeiro para atravessar choques externos torna-se diferencial essencial.
Perspectivas para educação e qualificação profissional
Diante de mudanças profundas no mercado de trabalho, governos e instituições privadas investem em programas de requalificação. Três eixos se consolidam:
Currículos flexíveis: cursos modulares de ciência de dados, aprendizado de máquina e engenharia de software permitem atualização contínua.
Parcerias universidade-empresa: estágios e projetos conjuntos encurtam a distância entre pesquisa acadêmica e aplicação prática.
Inclusão digital: ampliar o acesso à internet de alta velocidade em regiões periféricas garante que talentos em potencial não fiquem à margem da nova economia.
Conclusão: equilíbrio frágil entre otimismo e cautela
Os investimentos em IA e empregos representam as duas faces de uma mesma moeda. De um lado, o avanço tecnológico gera prosperidade, impulsiona a produtividade e convida a políticas monetárias acomodatícias. De outro, provoca deslocamentos severos no mercado de trabalho, exige requalificação acelerada e impõe pressões sobre recursos naturais e cadeias de suprimento.
Para investidores, empresas e formuladores de políticas públicas, o desafio está em capturar os benefícios da IA sem sacrificar coesão social. A década atual testará a capacidade de equilibrar incentivos financeiros, proteção ao trabalhador e sustentabilidade ambiental. Caso consiga, a economia global pode experimentar um ciclo prolongado de crescimento; se falhar, riscos de desigualdade e tensões geopolíticas podem ofuscar os ganhos de produtividade.
A história, ainda em construção, terá novo capítulo a cada inovação lançada, a cada corte de juros anunciado e a cada jovem requalificado para a era da inteligência artificial. Monitorar indicadores, adaptar estratégias e, sobretudo, investir em educação contínua são passos fundamentais para navegar esse mar de oportunidades e incertezas.
Com informações de InfoMoney
