Durante dois anos, o discurso corporativo tratou a inteligência artificial como uma equação simples: trocar folha de pagamento por processamento e embolsar a diferença. Os números de 2026 começam a desmontar essa conta, e o Brasil, paradoxalmente, é um dos lugares onde a fatura chega mais cedo. Em entrevista à Axios, Bryan Catanzaro, vice-presidente de Applied Deep Learning da Nvidia, admitiu que dentro de sua própria equipe o custo de computação já ultrapassa o custo dos funcionários. As vagas de engenheiro sênior no time pagam entre US192 mil e US243 mil por ano, e ainda assim o consumo de tokens supera esse valor. Não é um caso isolado. O El Economista calculou que um funcionário da Meta processa cerca de US 10 bilhões de tokens por mês, algo próximo de US 600 mil anuais em infraestrutura, o equivalente a manter um segundo profissional só em capacidade computacional. Segundo levantamento citado pela CNBC, cerca de 95% da IA corporativa nos Estados Unidos ainda roda sobre os modelos mais caros do mercado, mesmo em tarefas que poderiam usar alternativas baratas.
No Brasil, onde o rendimento médio real girava em torno de R$ 3.726 mensais calculado no trimestre encerrado em junho, segundo o IBGE, a matemática se inverte com ainda mais força. Se um projeto de IA agêntica em produção pode consumir dezenas de milhares de dólares em tokens por mês, substituir um posto de trabalho de baixo custo salarial deixa de ser vantagem e passa a ser prejuízo direto. É por isso que empresas como a Teradata optaram por um caminho intermediário: o CEO Steve McMillan comunicou a 5.100 funcionários que não haveria reajuste salarial, com o dinheiro redirecionado para modelos e infraestrutura de IA. A consultoria TTEC seguiu o mesmo raciocínio ao suspender contribuições de aposentadoria nos Estados Unidos para financiar ferramentas e certificações. O resultado não é substituição em massa, mas compressão silenciosa de renda.
E os ganhos prometidos ainda não apareceram nos balanços, talvez não apareçam. Um estudo do National Bureau of Economic Research, divulgado em fevereiro, apontou que mais de 80% das empresas que adotaram IA generativa não registraram nenhum benefício mensurável de produtividade. No Uber, segundo relato do próprio CTO, o orçamento anual destinado à tecnologia se esgotou em poucas semanas de operação. Deve ter sido ótimo para as BigTechs de IA.
A segunda camada do paradoxo é macroeconômica, e nela mora o verdadeiro risco estrutural. Pesquisadores como Daron Acemoglu e Simon Johnson, vencedores do Nobel de Economia, vêm alertando que a automação “tão e tão”, aquela que substitui trabalhadores apenas porque é mais barata, sem gerar valor novo, tende a derrubar salários médios e concentrar renda nos donos do capital tecnológico. O Fundo Monetário Internacional, em relatório deste ano, reforça o mesmo diagnóstico: cortar postos de trabalho para elevar margem no curto prazo corrói, no médio prazo, a base de consumidores que sustenta a demanda por bens e serviços.
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O sintoma já aparece nas pesquisas de opinião. Levantamento Genial/Quaest mostrou que 68% dos brasileiros dizem sentir menos poder de compra do que há um ano, mesmo com o PIB em alta de 1,8% e o desemprego em queda para 5,6%. Um estudo da gestora Kinea, com dados do IBGE, do Banco Central e do Banco Mundial, mostra que o endividamento das famílias brasileiras praticamente dobrou desde meados dos anos 2000, e que um carro popular que custava 17 salários médios há uma década hoje supera 25 salários médios.
A conclusão incômoda para o setor de tecnologia é que a própria escala da IA depende da renda que ela ameaça destruir. Empresas que demitem para financiar tokens estão, ao mesmo tempo, reduzindo o público capaz de comprar o que essas mesmas tokens ajudam a produzir. Entre o custo do processamento e o custo da demissão, o cálculo mais caro pode ser justamente aquele que nenhuma planilha de CFO ainda sabe medir: o custo de esvaziar o próprio mercado consumidor.
ARTUR MARQUES JR
É cientista de dados e especialista em IA aplicada, com sólida atuação em educação digital e inovação. Coordena a pós-graduação digital na Cruzeiro do Sul Educacional e é PhD em Ensino de Matemática, Mestre em Física Computacional e Astrofísica. Atua como palestrante, mentor, cofundador do Grape Valley, é VP Fiscal do Hospital do GRENDACC e já foi VP da DAMA Brasil.
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