Declarações iniciais do Governador Cook sobre inteligência artificial e produtividade

Bom dia. Agradeço à Associação Nacional de Economia Empresarial pelo convite para falar convosco hoje, e agradeço ao Jared por atuar como nosso moderador.1 Sinto-me honrado por partilhar o palco com o meu antigo colega Michael e com a minha ex-aluna e assistente de investigação Ging Cee, e estou ansioso pela nossa discussão.

Na economia, inteligência artificial (IA) e produtividade estão entre as minhas áreas de investigação favoritas. Nas duas décadas antes de me tornar governador do Federal Reserve, estudei e contribui com pesquisa para a economia da inovação e utilizei aprendizagem automática na minha investigação. No meu papel atual, continuei a explorar esta linha de investigação e frequentemente falo sobre os avanços em IA, as implicações desse progresso para a economia, e os objetivos de mandato duplo do Fed de máximo emprego e estabilidade de preços.2 Hoje, agradeço a oportunidade de atualizar brevemente o meu pensamento. Embora seja cauteloso, a longo prazo, sou otimista quanto à capacidade da IA de contribuir para novos produtos e processos—inovação—que tornarão as nossas vidas melhores.

As pessoas estão a usar IA de formas variadas e interessantes, incluindo escrever romances mais rapidamente, inventar novas receitas, e até decidir disputas conjugais.3 Estou entusiasmado por ver empresas a experimentar IA de formas novas e criativas, e espero aprender mais sobre isso com os meus colegas painelistas. No Federal Reserve, mantemo-nos aos mais altos padrões de segurança e exercemos cautela. Simultaneamente, como muitas organizações, o Fed vê valor em usar IA para resumir pesquisas e outros documentos, gerar código, planejar viagens, entre outros usos.4 Como podem imaginar, há um esforço de investigação extenso para estudar a IA e os seus efeitos na economia, tanto no Conselho como em todo o Sistema do Federal Reserve.5

A IA pode impulsionar o crescimento da produtividade acelerando a criação de ideias—um elemento-chave na teoria do crescimento endógeno de Paul Romer—através da sua capacidade de processar e combinar conhecimentos rapidamente.6 Ao disponibilizar ferramentas analíticas poderosas a todos, não apenas aos especialistas, a IA democratiza a inovação: permite que mais pessoas se tornem inventores, inovadores e empreendedores, criando um ciclo de ideias que gera mais ideias. Esta democratização apoia o conceito de Romer de que as ideias podem ser partilhadas repetidamente sem serem “esgotadas”, potencialmente transformando a inovação ao permitir que mais pessoas contribuam para o crescimento económico. Sem dúvida, a IA trará novas tarefas e profissões, muitas das quais hoje nos parecem impossíveis de imaginar. Não é surpreendente, considerando que 60 por cento das profissões atuais não existiam em 1940.7 Desde então, profissões como designer de aviões, engenheiro de aplicações de computador e analista de cibersegurança tornaram-se reconhecidas pelo Censo.

A IA tem um potencial tremendo. No entanto, vejo a sua adoção generalizada com cautela. O surgimento da IA é uma das últimas manifestações do conceito de destruição criativa, descrito pelo economista Joseph Schumpeter há quase um século. Parece que estamos a aproximar-nos da reorganização do trabalho mais significativa em gerações. Esta transição pode criar novas oportunidades, mas também pode acarretar custos. Numa recente intervenção, discuti a possibilidade de que a substituição de empregos possa preceder a criação de novos, levando a um aumento na taxa de desemprego e a uma diminuição na participação na força de trabalho enquanto a economia se ajusta.8 Este cenário pode causar dificuldades a muitos trabalhadores e às suas famílias.

Evidências de que a transição já começou já surgiram, mesmo que ainda seja cedo para ver os efeitos globais. A procura por mão-de-obra em certas profissões diminuiu—nomeadamente para programadores, uma área onde a IA tem feito avanços significativos. De forma semelhante, a taxa de desemprego entre recém-formados universitários aumentou nos últimos anos, enquanto algumas empresas implementam IA em tarefas que antes eram realizadas por trabalhadores de nível inicial. No entanto, a taxa de desemprego geral mantém-se baixa, em 4,3 por cento, e as medidas recentes de despedimentos permanecem moderadas. Assim, ainda não sabemos exatamente como evoluirá esta transição no mercado de trabalho nem a sua intensidade.

Certamente, a transição de IA que estou a considerar pode ter implicações profundas na política monetária. Ainda é cedo para definir os contornos exatos, mas estou a estudar cuidadosamente vários aspetos desta transição. Permitam-me destacar brevemente duas questões para reflexão.

Primeiro, se a IA continuar a aumentar a produtividade, o crescimento económico pode manter-se forte, mesmo que a rotatividade no mercado de trabalho leve a um aumento do desemprego. Numa fase de boom de produtividade como esta, um aumento do desemprego pode não indicar maior folga no mercado. Assim, a nossa política monetária de procura pode não conseguir aliviar um período de desemprego causado pela IA sem também aumentar a pressão inflacionária. Isto significa que os decisores de política monetária enfrentariam trade-offs entre desemprego e inflação. Embora a política monetária tenha um papel, políticas de educação, força de trabalho e outras que não sejam monetárias podem ser mais adequadas para enfrentar estes desafios de forma mais direcionada.

Segundo, estou a refletir sobre como a IA pode afetar a taxa neutra de juros a curto e longo prazo. Para recordar, a taxa neutra é um conceito de longo prazo que expressa o nível de juros de equilíbrio, não inflacionário, compatível com o máximo emprego. O contexto de investimento em IA obriga-nos a entender o que está a acontecer a curto prazo. Antecipando ganhos futuros de produtividade, já vemos um aumento significativo no investimento empresarial relacionado com IA em centros de dados e chips, apesar das taxas de juros estarem elevadas relativamente aos últimos 20 anos. Com o investimento a contribuir para uma forte procura agregada, é possível que a taxa neutra atual seja superior à anterior à pandemia. Isto pode inverter-se quando os ganhos de produtividade da IA forem mais plenamente realizados ou se a transição no mercado de trabalho levar a um aumento da desigualdade de rendimentos, com consumidores mais ricos a receber uma fatia maior da renda, o que poderia diminuir a taxa neutra, tudo o resto constante.

A IA está prestes a transformar profundamente a economia e as nossas vidas—acredito que, no final, para melhor. Discuti brevemente como a IA pode afetar o mercado de trabalho e a taxa neutra de juros, mas há muitos outros fatores a analisar. Ainda é cedo para perceber os contornos exatos de quaisquer mudanças. Concluo lembrando que vocês, neste espaço, terão um papel crucial em ajudar os empregadores—e os decisores políticos—a compreenderem estas dinâmicas em rápida mudança, através das vossas observações cuidadosas e análises ponderadas. Obrigado pelo vosso trabalho. Espero pela conversa.

1. As opiniões aqui expressas são minhas e não necessariamente refletem as de meus colegas do Comitê Federal de Mercado Aberto. Voltar ao texto

2. Veja Lisa D. Cook (2024), “Inteligência Artificial, Big Data e o Caminho à Frente para a Produtividade”, discurso proferido na Conferência de Disrupção Tecnológica de 2024, organizada pelos Bancos Centrais de Atlanta, Boston e Richmond, realizada em Atlanta, Geórgia, 1 de outubro. Voltar ao texto

3. Veja Alexandra Alta (2026), “O Novo Fabio é Claude”, New York Times, 8 de fevereiro; veja também Rachel Rood (2026), “IA Fez de Mim e Meu Marido Árbitros de Casamento. E Para Você, O Que Faz?” Ideastream Public Media, 12 de fevereiro. Voltar ao texto

4. Veja “Inventário de Casos de Uso de IA 2025”, disponível no site do Federal Reserve em https://www.federalreserve.gov/AI-use-case-inventory-2025.htm#consolidated-use-cases. Voltar ao texto

5. Veja Lisa D. Cook (2025), “IA: Uma Perspectiva de um Decisor do Fed”, discurso proferido no Instituto de Verão do National Bureau of Economic Research, Cambridge, 17 de julho. Voltar ao texto

6. Veja Paul M. Romer (1990), “Mudança Tecnológica Endógena”, Journal of Political Economy, vol. 98 (outubro), pp. S71–S102. Voltar ao texto

7. Veja David Autor, Caroline Chin, Anna Salomons e Bryan Seegmiller (2024), “Novas Fronteiras: As Origens e o Conteúdo do Novo Trabalho, 1940–2018”, Quarterly Journal of Economics, vol. 139 (agosto), pp. 1399–1465. Voltar ao texto

8. Veja Lisa D. Cook (2026), “Perspetivas Económicas”, discurso proferido no Economic Club de Miami, Miami, 4 de fevereiro. Voltar ao texto