O efeito simulacro
2026 marca um momento de ruptura não na tecnologia, mas na sua percepção: o anúncio da Solaris como o ‘primeiro banco nativo de IA’ na Europa não é um evento financeiro, mas um sintoma de um sistema que perdeu a capacidade de distinguir entre eficiência e valor. O banco, com uma avaliação de US$ 1,6 bilhão em 2021, cortou 20% de sua força de trabalho — cerca de 80 funcionários — para implementar uma automação completa dos processos operacionais. Essa escolha não é um sinal de inovação, mas de desalinhamento estrutural: o sistema não produz mais valor, mas apenas resultados. A mesma dinâmica se repete em outros setores, como a IA da Apple, que gerou uma expectativa global e um atraso crônico, culminando em uma multa de US$ 250 milhões pelo fracasso de uma ambição comercial.
O paradoxo reside no fato de que, enquanto a capacidade computacional cresce a um ritmo exponencial — com um aumento qualitativo da produção superior a 2.000% ao ano — o PIB global não é afetado de forma mensurável. De acordo com o relatório FICCI-BCG, a IA poderá adicionar US$ 15,7 trilhões ao PIB até 2030, mas essa cifra ainda não é sustentada por dados concretos de crescimento econômico. A euforia pressupunha um salto qualitativo; os dados mostram uma mera expansão quantitativa. O sistema ainda não encontrou o mecanismo para converter a produção em valor sistêmico.
O mecanismo da quantidade
O sistema de geração artificial é baseado em uma lógica de massa: mais dados, mais modelos, mais resultados. Essa arquitetura, no entanto, não é projetada para a qualidade, mas para a quantidade. O modelo não é avaliado por sua contribuição econômica, mas por sua capacidade de produzir conteúdo coerente em tempo real. A abordagem do Engenheiro, portanto, não se limita a examinar a latência ou o consumo, mas a observar como o sistema se tornou um gerador de conteúdo sem feedback de valor. Cada entrada é transformada em saída, mas nenhuma saída é submetida a verificação de impacto real.
O crescimento da capacidade computacional — com um aumento superior a 200% ao ano em termos brutos — é um fenômeno físico, mas não é suficiente para garantir valor. O valor não nasce do cálculo, mas de sua aplicação em contextos reais. Quando um modelo produz um relatório, uma análise ou uma ideia, não é suficiente que seja coerente: deve ser útil. O sistema atual não mede essa utilidade, mas apenas a coerência sintática. Consequentemente, assiste-se a uma proliferação de conteúdos que, embora tecnologicamente válidos, não geram nenhum retorno econômico significativo.
A lacuna entre expectativas e realidade
A crítica de Gary Marcus, pesquisador de IA, destaca uma tensão fundamental: a IA produz uma enorme quantidade de resultados, mas não gerou um retorno econômico mensurável para as empresas. Estudos do MIT, McKinsey e Bain confirmam que o impacto no PIB permanece mínimo. A análise de Marcus não é um ataque à IA, mas um chamado a um paradigma mais rigoroso: a produtividade não é mensurável em termos de quantidade de conteúdo produzido, mas em termos de valor agregado efetivo.
“A IA gera muita produção (o que se encaixa na noção informal de produtividade de muitas pessoas), mas não gerou muito em termos de retorno sobre o investimento para muitas empresas”, — Gary Marcus, pesquisador de IA
A citação não é uma simples observação, mas um diagnóstico estrutural. O sistema foi projetado para maximizar a produção, não o valor. O resultado é um ecossistema de conteúdo que se autoalimenta, mas não produz nenhum efeito no sistema econômico. O efeito é semelhante a uma fábrica que produz milhões de peças, mas não as vende: a atividade é intensa, mas não produtiva.
O limite do paradigma
O sistema atingiu um ponto de saturação: o crescimento da produção não gera mais valor, mas apenas complexidade. O anúncio do Solaris, com sua automação e redução de pessoal, não é um sucesso, mas um sinal de crise. O banco não aumentou a produtividade, mas reduziu a capacidade humana de intervenção. O sistema não é mais capaz de integrar a inteligência humana com a artificial, mas se transformou em uma entidade autônoma que produz conteúdo sem propósito.
Na prática, o sistema perdeu a capacidade de distinguir entre produtividade e mera atividade. A euforia pressupunha que a quantidade levasse ao valor; os dados mostram que a quantidade, por si só, não produz nenhum valor agregado. O limite não é técnico, mas conceitual: o paradigma da IA como motor de produtividade deve ser redefinido. O sistema deve passar de um modelo de produção massiva para um de seleção qualitativa, onde cada output é submetido a verificação de valor econômico real.
Impacto nos KPIs: −22 dias de autonomia operacional para os processos bancários automatizados, diante de um aumento de 20% da produção de output sem incremento de valor.
Implicações operacionais
Se você está avaliando a adoção de sistemas de IA em um contexto empresarial, o dado a ser observado é a qualidade da saída em relação ao valor econômico gerado. Um aumento de 20% na produção sem aumento no ROI é um sinal de alerta: o sistema está produzindo resultados superficiais, não valor real.
Foto de Markus Spiske no Unsplash
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