Há algumas semanas, em uma conversa nos Estados Unidos, uma professora de inglês me fez uma pergunta que parece simples, mas que, depois de pensada com calma, se revela bastante incômoda: ela quis saber qual seria o futuro do mundo com a inteligência artificial, o que aconteceria com os empregos e o que se passaria com os tributos. Saí da conversa mais inquieto do que quando entrei, mas convencido de que a melhor maneira de responder a perguntas desse porte é recusando os extremos.

Nem o mundo acabará por causa da inteligência artificial, nem a tecnologia resolverá, da noite para o dia, problemas que a humanidade arrasta há séculos. Toda grande transformação tecnológica produz, em sua etapa inicial, um misto de fascínio e medo, seguido de um longo processo de adaptação, no qual a sociedade reaprende a trabalhar, a produzir e a se organizar politicamente. Foi assim com a máquina a vapor, com a eletricidade, com o computador, com a internet. Não há razão para supor que dessa vez seja diferente.

Há, na literatura econômica, uma categoria útil para pensar fenômenos dessa natureza: a noção de general purpose technologies, ou “tecnologias de propósito geral”. São tecnologias que não aperfeiçoam apenas uma atividade isolada, mas reorganizam, de modo difuso e demorado, a economia inteira, alterando processos, modelos de negócio e as próprias bases sobre as quais o Estado arrecada[1].

A inteligência artificial é uma tecnologia desse tipo, capaz de irradiar efeitos para praticamente todos os setores da vida socioeconômica. Assim como a eletricidade não se limitou a substituir velas por lâmpadas, e sim redesenhou a indústria, as cidades e o trabalho, a inteligência artificial tende a alterar não só algumas profissões, mas a forma de produzir, decidir, aprender, contratar e tributar.

Paul David, em estudo já clássico, mostrou que se passaram cerca de quatro décadas entre a viabilização comercial do dínamo, no fim do século XIX, e sua tradução em ganhos efetivos de produtividade industrial, no segundo quartel do século XX[2]. Durante esse intervalo, a eletricidade já existia, funcionava, iluminava cidades e movimentava motores; mesmo assim, os indicadores agregados pareciam ignorá-la. Para extrair dela tudo o que prometia, foi preciso redesenhar fábricas inteiras, abandonar a arquitetura de eixos e correias herdada da máquina a vapor, reformar a logística, repensar a hierarquia do trabalho e reformular o conceito de produtividade. Talvez estejamos vivendo, em relação à inteligência artificial, esse tipo de momento, o que poderíamos chamar, sem grande pretensão metafórica, de “momento da eletricidade”.

Há quem sustente que a inteligência artificial completará seu ciclo de difusão em uma fração mínima do tempo que a eletricidade exigiu. Outros falam em “transformação instantânea”. Minha impressão é de que a velocidade será maior do que a do passado, mas não tão imediata quanto certas narrativas sugerem. Algo da ordem de oito a dez anos, talvez, para que os efeitos estruturais comecem a aparecer com clareza. O mundo de hoje é mais rápido: o conhecimento circula em tempo real, o software escala em poucos meses, e a própria IA acelera sua difusão, ao ser utilizada para construir as ferramentas que irão substituí-la.

Ainda assim, o maior obstáculo, provavelmente, não é tecnológico. É humano, institucional, organizacional. Boa parte das empresas hoje utiliza inteligência artificial como uma espécie de copiloto, acoplado a estruturas internas que continuam idênticas às anteriores: reuniões em excesso, hierarquias rígidas, departamentos fragmentados, processos pensados para um mundo de máquinas de escrever. Erik Brynjolfsson et al. descrevem esse fenômeno como uma curva em “J”: nos primeiros anos de adoção de uma tecnologia de propósito geral, a produtividade tende a estagnar, ou mesmo a recuar, porque os recursos são consumidos pela formação de ativos intangíveis, pessoas, processos, modelos, que só depois se convertem em ganhos visíveis[3]. A IA parece se encontrar nessa parte descendente da curva.

Esse diagnóstico tem implicações práticas para o debate sobre os empregos. Algumas atividades serão reduzidas, automatizadas ou eliminadas. Seria pouco honesto fingir o contrário. A história, contudo, mostra que as grandes revoluções tecnológicas costumam criar, no médio prazo, funções e mercados que, na véspera, sequer eram imagináveis. Talvez não estejamos diante do fim do trabalho, e sim da transformação do seu perfil. Atividades repetitivas e previsíveis tendem a migrar para sistemas automatizados, enquanto ganham relevância as que dependem de criatividade, supervisão estratégica, pensamento crítico e capacidade de adaptação. O deslocamento já se anuncia em áreas tradicionalmente intelectuais, como a advocacia, a contabilidade, a auditoria, a medicina, o jornalismo e a educação.

O Direito Tributário não passará incólume. Os sistemas tributários sempre acompanharam, com atraso, as transformações econômicas. A tributação não brota no vácuo: ela se molda às formas concretas pelas quais a riqueza é produzida em cada período. Sociedades agrárias tributavam a terra e a produção rural; a industrialização ampliou o peso dos tributos sobre a circulação, o consumo e a renda empresarial; a economia digital trouxe debates sobre serviços digitais, plataformas, softwares e operações transnacionais – temas que, há vinte anos, mal apareciam em manuais.

A inteligência artificial produzirá um deslocamento estrutural adicional. Surgirão novos signos presuntivos de riqueza, e a noção de criação de valor poderá ser parcialmente reescrita. Questões hoje especulativas tendem a se tornar centrais: como tributar valor gerado predominantemente por algoritmos; o que acontecerá com a tributação que recai sobre a folha de salários num ambiente em que a automação reduz a participação do trabalho humano direto; como tributar, sem cair em armadilhas extraterritoriais, empresas globais cujo principal ativo é a inteligência computacional. Alguns países já discutem modelos de tributação ligados à automação, ou ainda a controversa robot tax[4]. Em sua maioria, tais propostas permanecem embrionárias, mas o simples fato de estarem na agenda revela a percepção de que a transformação tecnológica pressiona a arquitetura dos sistemas fiscais existentes.

É preciso cautela. Nem toda inovação econômica reclama tributos novos. Em diversos momentos históricos, o Direito Tributário demonstrou capacidade de adaptação, valendo-se de categorias já existentes – renda, receita, circulação, serviço –, reinterpretadas à luz de realidades inéditas. Há, ainda, um risco que merece registro: a tentação de utilizar o sistema tributário como reação ao avanço tecnológico. Tributos não devem funcionar como punição ao progresso, nem como anteparo contra a inovação. O desafio jurídico será encontrar um equilíbrio razoável entre arrecadação, eficiência econômica, neutralidade concorrencial e respeito à capacidade contributiva.

A inteligência artificial não transformará apenas ferramentas tecnológicas. Ela tende a alterar estruturas econômicas, modelos empresariais, relações de trabalho e os critérios de tributação. Isso, porém, não se dará da noite para o dia. Haverá um período de transição, adaptação institucional e reorganização social. A tecnologia já chegou. O redesenho estrutural da economia e da tributação já começou, e está longe de terminar. Talvez seja esse o ponto mais honesto a oferecer à professora de inglês: estamos vivendo um “momento da eletricidade”. E momentos como esse, quando bem compreendidos, costumam ser menos um motivo para alarme do que um convite ao pensamento atento.

[1] Sobre o conceito de tecnologias de propósito geral e sua aplicação a inovações, como a máquina a vapor, a eletricidade e os semicondutores, conferir: ALBUQUERQUE, Eduardo da Motta e. Nathan Rosenberg: historiador das revoluções tecnológicas e de suas interpretações econômicas. Revista Brasileira de Inovação, Campinas, v. 16, n. 1, p. 9-34, jan./jun. 2017.

[2] Sobre o intervalo entre a difusão da eletricidade e seus efeitos sobre a produtividade, e a analogia com a tecnologia da informação, ver: WAINER, Jacques. O paradoxo da produtividade. Campinas: Instituto de Computação da Unicamp, 2002 (especialmente o item dedicado à comparação entre o motor elétrico e os computadores).

[3] Apud GMYREK, Pawel; WINKLER, Hernan; GARGANTA, Santiago. IA generativa e empregos na região da América Latina e do Caribe: o fosso digital é um amortecedor ou um gargalo? Panorama Setorial da Internet, São Paulo, ano 16, n. 4, 2024.

[4] Para um panorama do debate brasileiro sobre o robot tax, ver: OLIVEIRA, Fernanda. A tributação dos robôs no Brasil. Dissertação (Mestrado em Direito) – Faculdade de Direito da Universidade de São Paulo, São Paulo, 2023; e, no que diz respeito à política fiscal, conferir: REIS, Marcella Rocha dos. Tributação sobre robôs como estratégia de política fiscal. Consultor Jurídico, 25 jun. 2024. Disponível em: https://www.conjur.com.br/2024-jun-25/tributacao-sobre-robos-como-estrategia-de-politica-fiscal/. Acesso em: 17 maio 2026.