Estudo · Banco Europeu de Investimento
Estudo estima ganho de produtividade com IA, concentrado em empresas maiores
Análise de firmas europeias e norte-americanas aponta a importância de software, dados e treinamento.
Um estudo do Banco Europeu de Investimento analisou mais de 12 mil empresas não financeiras da União Europeia e dos Estados Unidos, com dados de 2019 a 2024. Os autores estimam que a adoção de IA elevou em 4% a produtividade do trabalho, sem redução detectável do emprego no curto prazo. Os ganhos foram maiores em empresas médias e grandes e dependeram de investimentos complementares. A medida inclui IA e análise de big data em sentido amplo: não isola ferramentas generativas.
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O que aconteceu
O Banco Europeu de Investimento publicou em janeiro de 2026 um working paper sobre adoção de IA, produtividade e emprego. A análise combina dados da pesquisa EIBIS com informações financeiras da base ORBIS e abrange mais de 12 mil empresas não financeiras da União Europeia e dos Estados Unidos.
A série cobre 2019 a 2024. A pesquisa classifica como adotantes as empresas que declaram usar IA e análise de big data em partes das operações ou que organizam o negócio em torno dessas tecnologias. Essa definição é mais ampla que inteligência artificial generativa.
O que mudou
Com uma estratégia estatística que usa as taxas de adoção de empresas pares dos Estados Unidos como instrumento para estimar a adoção europeia, os autores calculam aumento médio de 4% na produtividade do trabalho associado à adoção de IA.
Na amostra e no período analisados, os autores não detectam efeito adverso sobre o emprego das empresas. Os resultados indicam ganhos maiores em empresas médias e grandes. Software, dados e treinamento aparecem como investimentos complementares ligados à realização desses ganhos.
Contexto
A pesquisa não mede apenas chatbots ou modelos generativos. Sua definição inclui tecnologias como análise de big data, aprendizado de máquina, automação de processos, processamento de linguagem natural e algoritmos usados para automatizar tarefas ou apoiar decisões.
Por isso, o resultado não é uma estimativa do efeito do ChatGPT ou de uma ferramenta específica. Parte do período observado antecede a difusão recente de produtos generativos, e as organizações incluídas podem usar combinações diferentes de tecnologias.
Por que importa
O dado ajuda a enquadrar uma pergunta prática para gestores: em quais condições a adoção tecnológica se converte em produtividade? O estudo aponta que a adoção, por si só, não explica o retorno. Investimentos em software, dados e formação profissional acompanham os resultados observados.
A concentração dos ganhos em empresas médias e grandes também merece atenção. Organizações menores podem ter menos recursos para integração, dados estruturados e capacitação, o que dificulta reproduzir os resultados médios.
Para quem importa
A pauta interessa a lideranças empresariais, gestores de operações, tecnologia e recursos humanos, além de profissionais que avaliam projetos de digitalização e produtividade.
Também é útil para empresas médias e pequenas que estejam decidindo como testar IA. O estudo sugere observar a estrutura que sustenta a adoção além da licença da ferramenta: disponibilidade e qualidade de dados, integração aos sistemas, treinamento e mudanças no fluxo de trabalho.
Impacto prático
Uma empresa pode selecionar uma tarefa com volume suficiente para medição e estabelecer uma linha de base antes de introduzir IA. O piloto deve registrar tempo de execução, volume entregue, retrabalho, qualidade, erros e horas de capacitação.
A comparação deve separar o efeito da ferramenta de outros investimentos feitos ao mesmo tempo. Se houver mudança de software, treinamento e redesenho do fluxo, o resultado representa o conjunto dessas intervenções, não necessariamente a contribuição isolada da IA.
O que testar
Escolha um fluxo delimitado e repetitivo, como classificação de solicitações, preparação de documentos ou análise inicial de informações. Durante quatro semanas, registre indicadores do processo atual. Em seguida, faça um piloto com acesso controlado à ferramenta, orientação para a equipe e critérios claros de revisão.
Compare o piloto com o período-base ou, se possível, com uma equipe equivalente que mantenha o processo atual. Reavalie após oito a doze semanas. Observe se a produtividade aumentou sem piora de qualidade, segurança, retrabalho ou carga de revisão.
O que observar
Verifique se a tarefa realmente utiliza IA ou uma tecnologia de análise ou automação abrangida pelo estudo. Documente ferramenta, fluxo, dados usados, treinamento e mudanças simultâneas para não atribuir à IA efeitos produzidos por outros fatores.
Separe produtividade por trabalhador, número de empregados e qualidade do resultado. Uma alta no volume por pessoa não significa automaticamente redução de custos, aumento de receita ou melhoria das condições de trabalho.
O que ainda não sabemos
O estudo analisa empresas europeias e norte-americanas e dados encerrados em 2024. Seus resultados não mostram qual seria o efeito atual em empresas brasileiras nem isolam a contribuição de IA generativa.
A estimativa depende das hipóteses da estratégia instrumental usada pelos autores. O resultado sobre emprego é de curto prazo e não permite concluir que a adoção de IA não alterará empregos no futuro. O artigo é um working paper do EIB.
Riscos
O principal risco editorial é apresentar o aumento de 4% como resultado universal ou como efeito comprovado de IA generativa. O número descreve a estimativa dos autores para uma definição ampla de IA e big data, numa amostra e período específicos.
Também é necessário evitar transformar a ausência de redução detectável do emprego no curto prazo em previsão sobre o mercado de trabalho. O estudo não mede todos os efeitos indiretos nem os ajustes de longo prazo.
Fontes
- EIB Working Paper 2026/02: AI adoption, productivity and employment: Evidence from European firmsBanco Europeu de Investimento · Paper · publicada em 13 de janeiro de 2026 · conferida em 25 de setembro de 2026
- AI adoption, productivity and employment: Evidence from European firmsBanco Europeu de Investimento · Paper · publicada em 13 de janeiro de 2026 · conferida em 25 de setembro de 2026