O que a IA muda no mercado e no serviço público

Estou fazendo um curso da FGV sobre inteligência artificial aplicada à gestão pública, e o que me chamou atenção logo nas primeiras aulas foi o esforço em traduzir o assunto pra quem não é da área. Não é um curso técnico voltado para TI, mas sim um curso pra servidor entender o tamanho da coisa antes que ela chegue na mesa dele. Por mais que o curso tente captar isso, é difícil explicar que estamos diante de uma transformação tecnológica comparável, em escala, ao início da era da informática

Na mesma semana a SpaceX comprou por 60 bilhões de dólares uma empresa de dois anos e meio que vende assinatura de programa para programador, porem com alguns pequenos detalhes…

A empresa Cursor

O Cursor é um editor de código, que é o programa onde o desenvolvedor escreve o software/programa. A diferença é que esse tem uma inteligência artificial rodando junto, lendo o projeto inteiro e escrevendo trechos por conta própria a partir de instruções em português ou inglês comum. É a ferramenta que popularizou o que chamaram de vibe coding (jeito de programar em que a pessoa descreve o que quer criar e deixa a IA escrever o código).

A empresa por trás dele chama Anysphere e foi fundada em 2022 por quatro estudantes do MIT que largaram o curso. O primeiro projeto deles era uma ferramenta para desenho técnico de engenharia mecânica, e fracassou porque nenhum dos quatro entendia daquele mercado. Aí mudaram de rumo. Em novembro de 2025 a empresa foi avaliada em 29,3 bilhões de dólares e cada um dos quatro, com cerca de 4,5% do negócio, virou bilionário antes dos 30 (fonte).

Nove meses depois o preço tinha dobrado. A SpaceX anunciou a compra em junho de 2026 e fechou em agosto, tudo pago em ações, sem dinheiro vivo, com a Anysphere virando subsidiária integral de uma divisão nova chamada SpaceXAI (fonte).

O que o Musk comprou não foi o produto em si. Foi dado e foi tempo de treinamento dessa IA. Todo dia passam pelo Cursor dezenas de milhões de linhas de código escritas por programadores reais resolvendo problemas reais, e esse é o tipo de material que serve pra treinar esse tipo de modelo. A Microsoft chegou a estudar a compra e desistiu de fazer proposta formal, e a OpenAI (chatgpt) tentou duas vezes e foi recusada. Ele viu que alcançar os concorrentes levaria anos e preferiu pagar o preço do atalho.

Só que reduzir isso a uma história de startup seria perder o ponto da nossa conversa. O FMI cortou a projeção de crescimento global de 2026 para 3,0% e elevou a de 2027 para 3,4%, um dos principais motores dessa recuperação é o ciclo de investimento em inteligência artificia, que é o ciclo de investimento sustentando produtividade e demanda enquanto a guerra no Oriente Médio empurra energia e inflação pra cima (fonte).

Isso é uma coisa nova. A gente está falando de uma tecnologia que virou variável macroeconômica de primeira ordem em dois ou três anos. E o FMI aponta que o efeito não se distribui igual, porque quem está dentro da cadeia tecnológica captura ganho, e quem importa energia e não tem participação no setor fica com a conta.

O dinheiro envolvido explica a força desse efeito. O gasto em investimento das catorze maiores operadoras de data center do mundo deve chegar perto de 750 bilhões de dólares em 2026, contra pouco menos de 450 bilhões em 2025 (fonte).

Agentes de IA

Quase todo mundo que usa inteligência artificial hoje usa do jeito mais simples que existe, que é abrir uma janela, fazer uma pergunta e receber um texto de volta. Melhora um e-mail, resume um documento, explica um assunto. É útil, mas é uma conversa, e no fim dela quem executa alguma coisa é você.

Agente é outra categoria. Em vez de responder, ele executa. Você descreve o objetivo e o sistema quebra aquilo em etapas, decide a ordem, abre os arquivos que precisa, roda o que tem que rodar, verifica se deu certo e refaz o que falhou, tudo sem perguntar nada a cada passo. A diferença prática é que a IA deixa de ser alguém que te dá conselho e passa a ser alguém que faz o serviço e te entrega pronto.

O Cursor é exatamente isso aplicado a programação, e por isso ele foi tão longe. Não é um assistente que sugere a próxima linha de código. É um sistema que recebe “corrige esse erro no sistema de pagamento”, vasculha o projeto inteiro atrás de onde o problema mora, altera vários arquivos, roda os testes e volta com a coisa funcionando. O programador virou revisor.

Só que existe uma distância grande entre o que a tecnologia permite e o que as empresas conseguiram implantar. A pesquisa global da McKinsey mostra que 40% das organizações grandes já estão escalando algum sistema com agentes, contra 27% no ano anterior, enquanto entre as organizações menores esse número permanece em 22%. No conjunto das organizações, cerca de 20% já estão na fase de escala com agentes de IA, e a adoção ainda se concentra em poucas áreas, principalmente TI, gestão do conhecimento e engenharia de software (fonte). Muita gente ainda chama de agente um chatbot comum, e essa confusão é boa parte do que infla os números que circulam por aí.

As áreas com mais casos maduros são TI e gestão do conhecimento, com coisas como atendimento de central de suporte e pesquisa aprofundada em bases internas. Numa empresa, é o agente que recebe o chamado, identifica que é um problema conhecido de acesso, resolve, documenta e fecha, sem passar por técnico nenhum. É também o agente que lê os trezentos contratos de fornecedor da casa e devolve quais têm cláusula de reajuste vencendo no trimestre.

No setor público o encaixe é ainda mais direto, porque a máquina pública é feita de processo com etapa definida. Um agente pode receber o processo administrativo, conferir se a documentação exigida está toda lá, cruzar com as bases que o órgão já tem acesso, apontar a divergência e montar a minuta de despacho para o servidor assinar ou recusar. Numa procuradoria, ele lê o acervo de decisões anteriores sobre aquele tema e traz o que é aplicável ao caso. Numa área de compras, acompanha vigência de contrato e avisa antes de virar problema.

O trabalho que sobra para a pessoa é o julgamento. Decidir se o caso tem exceção que a norma não previu, se aquela divergência documental é erro de digitação ou indício de fraude, se cabe deferir. E é aqui que aparece o motivo pelo qual capacitação importa mais que licença de software. Agente que ninguém sabe conferir é agente que erra em escala, e errar em escala dentro do Estado significa errar na vida de muita gente ao mesmo tempo.

A cadeia física

Data centers, criptomoedas e IA consumiram cerca de 460 terawatts-hora de eletricidade em 2022, o equivalente a 2% do consumo global, e a projeção para 2026 vai até 1.050 terawatts-hora. Nos Estados Unidos essas estruturas já respondem por algo em torno de 4% da demanda elétrica do país inteiro, com estimativa de chegar a 9,1% até 2030 (fonte).

Já falamos aqui sobre a ASML, a empresa holandesa que fabrica sozinha as máquinas de litografia, que é o processo de imprimir os circuitos no chip. Nenhum chip abaixo de 7 nanômetros existe sem passar por uma delas, e a TSMC, em Taiwan, concentra a maior parte da fabricação. Do lado americano estão o desenho dos chips, a infraestrutura de nuvem e os grandes modelos.

Do lado chinês está a outra ponta da corda. A China concentra boa parte do processamento mundial de minerais críticos, e em particular das terras raras, que é um grupo de 17 elementos usados em ímãs, componentes ópticos e etapas da fabricação eletrônica (fonte). Washington controla o topo da cadeia e Pequim controla a base dela. Cada restrição de exportação de chip que sai de um lado tem uma resposta possível em mineral do outro.

Já falamos aqui sobre como a China está cortando e criando cursos de graduação inteiros por causa disso, com o Ministério da Educação abrindo 29 cursos novos ligados a IA e robótica. É o mesmo tabuleiro visto pela porta da sala de aula.

Aí vem a pergunta que todos estamos refazendo – similar ao que ocorreu na era da informática – que é o que isso faz com os empregos.

Sobre isso, saiu em agosto de 2026 um estudo que mediu quais ocupações estão mais expostas ao uso de IA. Programador aparece em primeiro, seguido de atendente de suporte, digitador, especialista em prontuário médico, analista de marketing, transcritor médico, vendedor não técnico, arquiteto de banco de dados e analista financeiro. Entre 2022 e 2024, a ocupação de programador perdeu 17,2% dos trabalhadores e teve queda real de salário de 6,1% (fonte).

Vale registrar a limitação, que os próprios pesquisadores levantam. A medida de exposição foi construída a partir do uso de um único modelo de IA, então ela não captura o mercado inteiro e o período analisado ainda é curto.

Feita a ressalva, o resultado principal não é a queda de emprego. Os pesquisadores não acharam evidência estatística de destruição de postos causada pela IA. O que acharam foi compressão salarial, com os salários das ocupações mais expostas crescendo mais devagar que os das menos expostas, e o efeito bem mais forte entre quem ganha menos, chegando a uma perda relativa de 10,7% no crescimento salarial nesse grupo. Analistas financeiros estão no topo da lista de exposição e tiveram alta de 16,9% no emprego no mesmo período.

Repare no padrão da lista. Quase toda ocupação ali trabalha com informação, documento, texto, dado ou atendimento. Não é a profissão de TI que está sendo engolida, é a tarefa de escritório, onde ela estiver (publico ou privado).

A forma mais honesta de pensar isso é por tarefa, e não por profissão inteira. Acemoglu e Restrepo (economistas renomados mundialmente) montaram um esquema com três efeitos que acontecem ao mesmo tempo, o de automatizar tarefas que antes eram humanas, o de criar tarefas novas e o de aumentar a produtividade de quem já faz aquilo (fonte). O que muda entre um setor e outro é a proporção da mistura.

Na prática, o que some primeiro é a triagem e a repetição. Classificar chamado, conferir documento, montar a primeira versão do relatório, escrever o trecho de código repetitivo que todo projeto precisa e ninguém gosta de escrever. Historicamente esse era o trabalho do júnior, que aprendia o ofício justamente fazendo isso. Não é bem que a vaga acabou. É que a porta de entrada ficou mais estreita, e ninguém ainda resolveu como formar o sênior de 2035 sem o degrau que sumiu.

O impacto na gestão pública

Tudo que eu falei até aqui sobre o setor privado tem um problema de percepção. Quem não trabalha com tecnologia, não compra software e não acompanha esse mercado simplesmente não sente. A pessoa lê que uma empresa foi vendida por 60 bilhões de dólares e aquilo não muda absolutamente nada no dia dela.

Na gestão pública é o oposto. Todo mundo sente, porque todo mundo depende. Não existe brasileiro que não precise, uma hora ou outra, de um atendimento público, de um protocolo, de uma certidão, de uma consulta processual ou de um benefício. E é por isso que, na minha opinião, o impacto real da IA no Brasil vai ser percebido primeiro pela porta do Estado, e não pela porta do mercado.

Esse filme a gente já viu uma vez, com a digitalização. O Meu INSS, a carteira de trabalho digital, a CNH no celular, os cartórios eletrônicos, as certidões de tribunal que antes exigiam fila e hoje saem em trinta segundos. O gov.br passou de 136,5 milhões de usuários em dezembro de 2022 para 175 milhões em março de 2026, com mais de 4.600 serviços federais na plataforma (fonte). Ninguém precisou explicar isso pro cidadão. Ele percebeu sozinho, no dia em que deixou de pegar ônibus pra buscar um papel.

E não foi só conveniência. Só a integração entre sistemas por meio do Conecta gov.br gerou redução de gastos de 3,06 bilhões de reais no primeiro semestre de 2025 (fonte).

Com IA a gente sobe um degrau. A digitalização tirou o papel do caminho, mas manteve o processo do jeito que sempre foi, com alguém analisando cada pedido na ordem em que chegou. Aplicada direito, a análise documental, a triagem, a organização de acervo, a busca dentro de processo e a resposta ao cidadão passam a acontecer em minutos, não em meses. Estamos falando de uma fila de benefício que deixa de ser fila, de um pedido de documento que volta respondido no mesmo dia, de um servidor que para de conferir papel e passa a decidir caso complexo.

Tem uma condição embutida nessa frase, e ela é a parte difícil. Isso só acontece se for bem implementada e se o servidor for de fato treinado. Ferramenta comprada sem quem saiba operar vira contrato caro parado. Os números oficiais mostram exatamente esse descompasso, com 182 soluções de IA em operação no Executivo federal e 144 órgãos planejando adotar assistentes, mas só 41 com diretrizes de IA definidas (fonte). A adoção está correndo na frente da governança e da capacitação.

O curso que estou fazendo se encaixa nesse movimento maior, junto com o programa que o Ministério da Gestão lançou com a Enap em fevereiro de 2026 pra formar gestor público em uso de dados e IA na tomada de decisão (fonte).

Existe um limite aqui que não pode ser atravessado, e ele não é técnico. A empresa privada pode errar hoje e corrigir na versão de amanhã. Um órgão que erra na triagem automatizada de um benefício está mexendo com a renda de alguém no mês seguinte, e o cidadão que teve o pedido negado tem direito a saber por quê. Isso é o que separa automatizar de terceirizar responsabilidade, e é justamente por isso que a capacitação do servidor importa mais que a ferramenta. A máquina acelera a análise, mas a decisão continua sendo do Estado.

Feita essa ressalva, eu continuo achando que o ganho potencial aqui é maior que em qualquer setor privado brasileiro. Não porque a tecnologia seja melhor no governo, mas porque a base sobre a qual ela vai rodar alcança 175 milhões de pessoas. Uma melhoria de eficiência de poucos pontos percentuais numa empresa aparece no balanço dela. A mesma melhoria no serviço público aparece na vida de quem está esperando uma perícia, uma certidão ou um alvará.

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