O verdadeiro paradoxo da inteligência artificial
Não se trata de decidir se a IA é boa ou ruim. Trata-se de entender o que estamos terceirizando quando ela faz algo por nós
A inteligência artificial costuma ser apresentada como uma tecnologia capaz de tornar processos mais rápidos, baratos e eficientes. Mas talvez essa seja uma visão simplista demais.
À medida que a IA se torna mais poderosa e acessível, seus efeitos começam a revelar uma série de contradições que vão muito além da tecnologia.
No Deep Tech Summit 2026, Guy Perelmuter, fundador da GRIDS Capital, chamou atenção para esses paradoxos.
O QUE É O PARADOXO DA EFICIÊNCIA NA IA?
Em teoria, modelos mais eficientes deveriam consumir menos recursos. Na prática, quando uma tecnologia fica mais barata, tendemos a usá-la mais. É a lógica do Paradoxo de Jevons.
Os números da Agência Internacional de Energia (IEA, na sigla em inglês) ajudam a dimensionar o problema: o consumo de eletricidade dos data centers cresceu 17% em 2025, enquanto o dos centros voltados à IA aumentou cerca de 50%.
A IEA projeta que o consumo global dos data centers chegue a aproximadamente 950 TWh em 2030. A IA pode ser mais eficiente por tarefa e, ainda assim, consumir muito mais energia no conjunto.
COMO A IA AFETA A PRODUTIVIDADE NO TRABALHO?
O mesmo raciocínio vale para o trabalho. O AI Index 2026, da Universidade Stanford, mostra ganhos de produtividade de até 26% em algumas atividades, mas resultados menores em tarefas que exigem julgamento.
Isso sugere que automatizar não significa simplesmente trabalhar menos. Se produzir código, imagens ou conteúdo fica mais barato, podemos simplesmente passar a produzir muito mais.
Há ainda um paradoxo mais íntimo: o cognitivo. Um estudo publicado na "Acta Psychologica" em 2025 associou maior dependência de IA ao menor desempenho em pensamento crítico.
Outro, denominado "Computers in Human Behavior: Artificial Humans" (Computadores em comportamento humano: humanos artificiais), encontrou melhor desempenho em tarefas de escrita criativa com o uso de ChatGPT, mas também menor esforço e envolvimento percebidos.
O QUE ESTAMOS TERCEIRIZANDO QUANDO A IA AGE POR NÓS?
Não se trata, portanto, de decidir se a IA é boa ou ruim. Trata-se de entender o que estamos terceirizando quando ela faz algo por nós.
Essa discussão ficará ainda mais complexa quando a IA sair das telas e entrar no mundo físico – em robôs, veículos autônomos, agricultura, indústria e infraestrutura. É aí que a inteligência artificial encontra as deep techs e questões como energia, materiais, biotecnologia e ciência.
Leia mais: O valor de continuar fazendo perguntas
O Brasil tem uma oportunidade nesse cenário. Temos universidades, pesquisadores, biodiversidade e conhecimento científico. O desafio é transformar essa capacidade em inovação, negócios e impacto.
