As ilusões sobre as terras raras no Brasil

País tem reservas relevantes, mas mobiliza capital nacional insuficiente e investe pouco em tecnologia e capacidade industrial
No Congresso, o Brasil confunde estratégia nacional com controle estatal

Rodrigo Tavares – Folha – 7.mai.2026

Professor catedrático convidado na NOVA School of Business and Economics, em Portugal. Nomeado Young Global Leader pelo Fórum Econômico Mundial, em 2017

O debate no Congresso sobre a política nacional de minerais críticos revela que o Brasil ainda não encontrou o seu ponto de equilíbrio sobre este tema. Mistura a legítima ambição de abrasileirar esse mercado com uma tentação intervencionista de controlar transações comerciais e societárias. Ao mesmo tempo, confunde a necessidade de atrair capital e tecnologia estrangeiros com a desconfiança, herdada do velho repertório nacional-desenvolvimentista, em relação ao próprio capital vindo de fora. Daí nascem as ilusões que ainda marcam o debate nacional sobre minerais críticos.

A venda da Serra Verde em Goiás por US$ 2,8 bilhões a uma empresa americana transmitiu a ideia de que os projetos minerais em terras raras no Brasil começam agora a cair nas garras do capital estrangeiro. É como se o país estivesse na iminência de perder o controle dos seus ativos. Mas não é bem assim. A quase totalidade dos cerca de 15 projetos de terras raras em desenvolvimento no país já se encontra nas mãos de grupos estrangeiros. A Aclara é canadense e peruana; a Meteoric, a Viridis e a Brazilian Critical Minerals são australianas; Atlas Critical Minerals e Energy Fuels são americanas. Aliás, a própria manchete desta Folha indicou que a Serra Verde é originalmente brasileira, quando, na verdade, sempre foi detida por capitais americanos e britânicos. As grandes empresas de mineração brasileiras —como a Vale ou a Nexa— deixaram passar essa oportunidade. Os estrangeiros chegaram primeiro às terras raras brasileiras e há muitos anos. São eles que, desde o início, vêm desenvolvendo esses projetos minerais no país. Mérito deles, demérito do Brasil.

Entre os maiores projetos do setor ainda em mãos brasileiras estão a Cabo Verde Mineração, dona do maior empreendimento de terras raras do país em área, e a Terra Brasil Minerals. Mas mesmo neste último caso, a imprensa tem noticiado as diligências da empresa para uma venda a investidores japoneses, americanos, chineses ou australianos.

A Faria Lima também chegou tarde. Contam-se nos dedos as gestoras de ativos alternativos que têm mandato para investir em mineração (Ore/Régia, MadCap), que estão desenvolvendo novos fundos dedicados ao tema (BTG, Kinea) ou que avaliam entrar nesse mercado (Flying Rivers, IG4). E há uma dificuldade estrutural. O Brasil tem gestores de ativos de elevada qualidade em análise financeira, mas com pouca familiaridade técnica com mineração. E tem muitos profissionais de mineração, especialistas em geologia, metalurgia e engenharia, mas sem experiência em asset management.

Isso é particularmente preocupante porque a vastíssima maioria dos projetos de terras raras no Brasil ainda está em fase pré-certificação, antes de um relatório NI 43-101 ou JORC. Em termos financeiros, isso significa mais risco, maior assimetria de informação e uma competência técnica muito mais exigente. A tendência natural dos gestores menos experientes será evitar projetos tão precoces. Mas esperar demais tem custo. Em mineração, quando o recurso já está certificado, a rota metalúrgica, validada, o licenciamento, encaminhado, e o offtake, estruturado, boa parte do upside econômico já ficou para trás. Na prática, isso significa que boa parte do valor será capturada pelos primeiros investidores em minerais críticos que, reforço, no caso brasileiro, tendem a ser estrangeiros. Eles apostaram cedo; o Brasil hesitou.

Também parecemos hipnotizados pela ideia de que o Brasil teria a “segunda maior reserva de terras raras do mundo, depois da China“. Lê-se quase como uma promessa de abundância súbita. O Brasil seria o golfo Pérsico dos anos 1960 ou a Califórnia do século 19. Mas terras raras não são petróleo nem ouro. Na prática, terras raras existem em muitos lugares. Provavelmente há terras raras no quintal de sua casa. Como o Brasil é um país continental, é natural que o volume agregado de recursos seja expressivo. Mas ter grandes reservas não transforma automaticamente um país em potência de terras raras.

O que importa é a qualidade econômica do recurso. Nem todos os 17 elementos de terras raras têm o mesmo valor comercial. A prioridade industrial está nos elementos magnéticos, sobretudo neodímio, praseodímio, disprósio e térbio, essenciais para ímãs permanentes de alto desempenho. E esses são os mais raros. Nem todas as mineralizações são facilmente extraíveis. Há uma diferença enorme entre depósitos em rocha dura e argilas iônicas, tanto em custo como em complexidade metalúrgica. E, quando o minério contém elementos radioativos, como tório ou urânio, o risco ambiental, regulatório e operacional aumenta substancialmente.

Brasil aposta em ativos naturais para ganhar protagonismo global em IA

Investimentos e matriz renovável alavancam a tecnologia no país, que ainda tenta superar gargalos na formação de talentos e no refino de minerais críticos

Por Martha Funke – Valor – 30/04/2026

O papel do Brasil no panorama mundial de inteligência artificial (IA) é modesto, mas promissor. Os fundamentos para o crescimento da tecnologia no território nacional são diversos. “O país participa da corrida global com posição acadêmica razoável, startups, centros de pesquisa, interesse na tecnologia por entidades públicas e privadas e produção de dados de qualidade”, destaca Fábio Cozman, diretor do Centro de Inteligência Artificial (C4AI), da Universidade de São Paulo (USP).

Embora o Brasil ocupe a 10ª posição global em inventores de IA, segundo o Relatório Anual do Índice de IA 2026 de Stanford, o país perdeu fôlego no volume de produção acadêmica, caindo para fora do top 20 na última década. Carlos Américo Pacheco, da cátedra de IA Responsável da USP, aponta um gargalo na formação profissional: enquanto o número de formandos em computação saltou de 43 mil para 100 mil entre 2018 e 2024, as engenharias sofreram um esvaziamento acentuado, recuando de 131 mil para apenas 90 mil egressos no mesmo período.

Se a formação de capital humano ainda enfrenta oscilações, a infraestrutura física brasileira conta com vantagens competitivas singulares. O Brasil combina ativos estratégicos para a expansão de data centers, como recursos naturais, matriz elétrica 84% renovável, abundância relativa de água e terra. Também abriga reservas de materiais críticos, cujo horizonte de exploração, contudo, ainda permanece atrelado a investimentos de longo prazo. Para aproveitar este potencial, o país terá de superar o déficit de processamento local de terras raras e o refino incipiente de lítio.

Outras vantagens nacionais são o tamanho e a diversidade populacional, o interesse por tecnologia e a existência de ecossistemas verticais maduros que podem obter ganhos transformacionais com a IA. Cerca de 77% da população brasileira, hoje estimada em 212 milhões de habitantes, já usou alguma ferramenta de IA, conforme levantamento da consultoria global Bain & Company , que ouviu 2 mil pessoas em fevereiro. Um ano antes, eram 62%.

Do lado corporativo, o interesse deve gerar a expansão de 30% nos gastos com IA neste ano. A cifra deve alcançar US$ 3,4 bilhões em software, serviços e infraestrutura voltados à tecnologia, segundo a consultoria IDC. As empresas começam a avaliar com mais critério as funcionalidades de IA integradas às suas aplicações. “Atualmente, muitas já operam agentes autônomos em pequenos núcleos de automação”, diz Luciano Ramos, country manager da consultoria.

Outras análises de mercado corroboram o otimismo e a urgência do setor privado. Pesquisa Pulse of Change 2026, da Accenture, revela que 88% das organizações brasileiras esperam aumentar investimentos em IA neste ano. Já dados da IBM Consulting América Latina apontam que 75% dos executivos brasileiros esperam que agentes de IA operem de forma autônoma em processos corporativos até o fim do ano.

Setores nos quais o Brasil já detém protagonismo global também podem ampliar sua dianteira competitiva ao converter extensas massas de dados em inteligência aplicada. O agronegócio, a mineração e a indústria de óleo e gás despontam nesse cenário, ao lado de um setor financeiro altamente digitalizado, impulsionado pelo processamento em tempo real do Pix e do open finance. “A população jovem e conectada à internet também gera ativo valioso de dados”, avalia Frank Meylan, sócio-lider de tecnologia, transformação digital e inovação da KPMG no Brasil e na América do Sul.

Na esfera pública, a produção de dados pode servir para desenvolver novas aplicações de IA nas mais diversas áreas. Conforme Victor Lima, líder de inovação da Accenture Brasil, o Plano Brasileiro de IA (PBIA) projeta a catalogação de 2 mil datasets federais até 2027. Com aporte previsto de R$ 23 bilhões até 2028, o plano ancora uma agenda fortalecida por parcerias estratégicas, como o acordo com a China para criar modelos de linguagem em português, e os investimentos do Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Sustentável (BNDES) e da Financiadora de Estudos e Projetos (Finep) em minerais estratégicos (previsão de R$ 5 bilhões) e em projetos de IA (R$ 4,7 bilhões desde 2023).

Nessa seara, a maior inovação é a proposta da PocketFab, parceria entre USP, Federação da Indústria do Estado de São Paulo (Fiesp) e Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (Senai) em torno de uma infraestrutura para manufatura de semicondutores em escala compacta e modular, conta Marcelo Zuffo, coordenador do Centro Interdisciplinar em Tecnologias Interativas da Universidade de São Paulo (CITI USP) e um dos coordenadores do projeto. A iniciativa recebeu R$ 89 milhões e mira nichos, como computação de borda (edge) e internet das coisas (IoT).

Outro polo estratégico é o Centro de Excelência em Inteligência Artificial (CEIA), da Universidade Federal de Goiás (UFG), que abriga o Centro de Competência Embrapii (AKCIT). O local desenvolveu inovações como a síntese de moléculas para experiências olfativas digitais – que atraiu montadoras e fabricantes de cosméticos – e o Gaia, modelo de linguagem (LLM) baseado no Gemma 3, do Google, otimizado para o português brasileiro. “O centro já deu origem a mais de 60 ‘deep techs’ em inteligência artificial”, diz Arlindo Galvão, diretor do CEIA e do AKCIT.

https://valor.globo.com/publicacoes/especiais/inteligencia-artificial/noticia/2026/04/30/brasil-aposta-em-ativos-naturais-para-ganhar-protagonismo-global-em-ia.ghtml

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Gerir agentes de IA é o novo MBA

Em dois anos, inteligência artificial passou de ‘respondedora’ para executar tarefas
Função do ser humano é coordenar e supervisionar a realização das solicitações feitas

Ronaldo Lemos – Folha – 3.mai.2026

Advogado, diretor do Instituto de Tecnologia e Sociedade do Rio de Janeiro

A natureza do trabalho cognitivo está mudando completamente. Trabalhar com a cabeça significa agora gerir inteligências artificiais.

A IA que surgiu em 2023 girava em torno de perguntas e respostas. Era a IA “respondedora”. Só que, a partir de 2025, a IA que faz diferença é a que opera por meio de agentes. Você delega uma tarefa e o agente executa.

É como a diferença entre o motor e o automóvel. O motor surgiu antes. Por décadas, seu uso foi genérico e difuso. Só quando foi acoplado a uma carroceria com rodas, freios e direção é que o mundo mudou. A IA respondedora é o motor. A IA agêntica é o carro.

O termo usado para designar essa infraestrutura que envolve os modelos de IA é “harnesses” (arreios). São eles que gerenciam ferramentas e contextos que permitem que a IA possa ter sucesso em tarefas específicas.

Se olharmos ao redor, há arreios de IA para praticamente todas as tarefas digitais, criados por startups independentes e pelas próprias empresas do setor. Cada um com uma especialidade: fazer design, documentos, planilhas, escrever software, cuidar de processos corporativos, operar o navegador, fazer compras, preencher formulários, produzir conteúdo, inspecionar cibersegurança, gerenciar mídias sociais, pesquisar, selecionar notícias e conversar entre si para trocar informações.

Em outras palavras, hoje é possível encontrar “harnesses” capazes de executar a maior parte das tarefas corporativas, delegando-as a agentes de IA. E é nesse ponto que o trabalho humano muda totalmente. A tarefa principal se torna coordenar e supervisionar esses agentes. É o que está sendo chamado de “middle loop”: o trabalho de supervisão que acontece entre as instruções da tarefa e o momento em que ela é completada com sucesso.

Para fazer o “middle loop”, é necessário um conjunto de habilidades distintas. A primeira é o domínio do português. Isso é essencial para passar instruções para a IA ou para coordenar tarefas complexas como programar. Quem não consegue falar de forma clara nem organizar ideias com coerência ou interpretar as respostas que recebe da IA não tem condições de executar esse trabalho.

Isso é uma tragédia em particular para o Brasil. De acordo com os dados do Inaf, apenas 10% dos brasileiros de 15 a 64 anos têm domínio pleno do português. Nosso país falhou miseravelmente na educação. E justamente na hora em que mais precisaremos dela por causa da inteligência artificial.

Outras habilidades para trabalhar com IA incluem a chamada “engenharia de contexto” (que vai além da engenharia de prompts); a capacidade de manter a atenção por longos períodos contínuos e de calibrar a confiança na capacidade de o agente executar a tarefa. Ou ainda, o domínio de diversas áreas do conhecimento em que a IA atua, para evitar o chamado débito cognitivo (a incapacidade de entender o que a IA está fazendo). E a habilidade que julgo essencial: a prudência.

Olhe para essa lista de habilidades com atenção. Paradoxalmente, todas elas se aprendem em lugares onde a tecnologia não está. Na leitura, na escrita, na conversa, no silêncio e na reflexão. A geração que vai dominar a IA é a que vai aprender a se afastar dela.

Gerir agentes de IA é o novo MBA – 03/05/2026 – Ronaldo Lemos – Folha

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HD cheio: será que o cérebro também pode ficar sem espaço de memória?

Quando a memória falha, não é por falta de espaço, mas porque o cérebro seleciona, reconstrói e deixa escapar aquilo que não foi plenamente vivido

Por Michelle Spear – O Globo/The Conversation* – 03/05/2026

Meu marido estava recentemente descrevendo algo que aconteceu em uma viagem passada. Não foi um evento importante, mas parecia agradável. Eu, porém, não tinha nenhuma lembrança do que ele estava contando. Ele mal podia acreditar.

Sabemos que “as lembranças podem ser diferentes”, mas como podem ser tão diferentes assim? E por que eu não tenho essa memória? Estou ocupada no trabalho — será que simplesmente fiquei sem espaço?

É uma explicação tentadora. Falamos sobre “cabeça cheia”, “sobrecarga de informações” e “informação demais para absorver” como se o cérebro fosse um recipiente que eventualmente atinge sua capacidade. Mas o cérebro não fica cheio. Ele filtra.

Em qualquer momento, há muito mais informações disponíveis do que poderíamos realisticamente armazenar. As imagens, sons e conversas de um único dia já sobrecarregariam qualquer sistema que tentasse registrá-los por completo. Em vez disso, o cérebro depende da seleção. A atenção determina o que é percebido. A emoção ajuda a definir o que é importante. Depois, estruturas como o hipocampo decidem o que vale a pena guardar na memória de longo prazo.

Se sua atenção estiver em outro lugar, o processo falha logo no primeiro passo.

Naquela viagem, meu marido pode ter parado o suficiente para registrar o momento. Eu posso ter estado pensando no próximo destino, conferindo horários ou simplesmente passando pelo dia sem parar para absorvê-lo. A diferença é sutil, mas importante. Sem atenção focada, as experiências são registradas de forma fraca — ou nem chegam a ser registradas. Nesse sentido, a memória não foi perdida. Ela nunca foi completamente formada.

Mesmo quando as memórias são bem registradas, elas não ficam armazenadas como registros fixos. Cada vez que relembramos um evento, nós o reconstruímos, usando fragmentos de detalhes sensoriais, conhecimentos prévios e expectativas. Com a repetição — por meio de conversas, reflexões ou relatos — essas reconstruções se tornam mais fortes e coerentes. Com o tempo, podem parecer cada vez mais vívidas e certas.

Isso ajuda a explicar por que experiências compartilhadas podem divergir tanto. Supomos que viver o mesmo momento deveria gerar a mesma memória, mas o cérebro não funciona assim. Ele não registra passivamente a experiência. Ele seleciona, prioriza e, tão importante quanto, descarta.

A sensação de que nosso cérebro está “cheio” não surge porque ficamos sem espaço, mas porque atingimos o limite do que conseguimos processar de uma só vez. A atenção é limitada. A memória de trabalho — a pequena quantidade de informação que conseguimos manter ativamente na mente — é ainda mais restrita. Quando esses sistemas ficam saturados, novas informações têm dificuldade de se fixar. É o equivalente mental a ter abas demais abertas: nada foi necessariamente perdido, mas tudo fica mais difícil de gerenciar.

Onde a comparação com o computador falha

Analogias com computadores são úteis até certo ponto. Se a memória de trabalho se assemelha à RAM — rápida, temporária e limitada —, a memória de longo prazo costuma ser comparada a um disco rígido. Mas é aí que a comparação deixa de funcionar. Um disco rígido armazena arquivos em locais fixos, recuperáveis exatamente da mesma forma em que foram salvos. O cérebro não funciona assim.

As memórias não são armazenadas como arquivos isolados. Elas se distribuem em redes de neurônios, se sobrepondo, sendo remodeladas e reorganizadas cada vez que são lembradas. Novas experiências não apenas se somam às antigas — elas interagem com elas, modificando tanto o novo quanto o que já existia.

Já tentaram estimar quanto o cérebro poderia teoricamente armazenar. Um número bastante citado, do Instituto Salk, sugere cerca de um petabyte — aproximadamente equivalente a centenas de anos de vídeo contínuo. É um número impressionante, mas também um pouco enganoso. Ele sugere um sistema de armazenamento que vai se enchendo com o tempo, quando, na realidade, o cérebro está em constante reorganização. A capacidade não é fixa, e as informações não são armazenadas de forma isolada. Elas são integradas, modificadas e, quando deixam de ser úteis, permitem-se desaparecer.

O que levanta uma questão um pouco desconfortável: o que acontece com as memórias que gostaríamos de manter?

Algumas vão desaparecer — não porque o cérebro ficou sem espaço, mas porque não são constantemente reforçadas. A memória não é preservada simplesmente porque algo é importante para nós. Ela é preservada quando é revisitada, recontada ou conectada a outras experiências. Sem esse reforço, até momentos significativos podem se tornar mais difíceis de acessar com o tempo.

Na maioria dos casos, o que se perde não é a memória em si, mas a nossa capacidade de recuperá-la. Um cheiro familiar, uma música ou um detalhe inesperado podem trazer de volta algo que parecia completamente esquecido. O registro ainda existe, mas saiu do alcance. E a ausência de uma lembrança raramente é prova de que o sistema está cheio — mais frequentemente, é o vestígio de um momento que nunca foi totalmente armazenado, ou que simplesmente não foi acessado novamente.

* Michelle Spear é professora de anatomia na Universidade de Bristol.

* Este artigo foi republicado de The Conversation sob licença Creative Commons. Leia o artigo original.

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IA impulsiona mudança de paradigma ao redesenhar fronteiras da ciência e do trabalho

Entre recordes de diagnósticos e saltos de produtividade, países e empresas enfrentam o desafio de equilibrar escala global com a escassez de recursos naturais e a demanda por infraestrutura para sustentar o fluxo de dados

Por Martha Funke – Valor – 30/04/2026

O cenário global da inteligência artificial (IA) coloca a tecnologia em um patamar inédito. Dada a facilidade de uso, mais da metade da população mundial (53%) se tornou usuária da IA generativa (IAGen) três anos depois de seu lançamento, em 2022. Entre empresas, 79% já adotaram a IAGen em pelo menos um processo, enquanto o uso de diferentes modelos alcançou 88% em 2025, 10 pontos percentuais acima de 2024. Os dados do Relatório Anual do Índice de IA 2026, da Universidade Stanford, mostram como, além da adesão massiva, conquistas da IA ganharam velocidade e anteciparam promessas em diversas áreas.

Em 2025, o número de publicações científicas sobre IA cresceu 26% ante o ano anterior, chegando a 80 mil, ainda conforme o relatório de Stanford. Processos complexos, como previsão do tempo, ganharam execução de pipeline completo pelo Aardvark Weather e previsão global de 60 dias em menos de quatro minutos pelo FourCastNet3.

Na saúde, agentes de IA com tecnologias da Microsoft e da Open AI alcançaram 85,5% de precisão em diagnósticos desafiadores, contra 20% entre médicos. A pesquisa de proteínas impulsionada por IA cresceu 71% entre 2024 e 2025, enquanto modelos virtuais de células humanas abriram uma nova fronteira ao prever respostas a drogas e perturbações genéticas sem passar pelos laboratórios. Em mobilidade, a Waymo realizou no ano passado 450 mil viagens semanais em cinco cidades dos Estados Unidos, enquanto a chinesa Apollo Go completou 11 milhões de viagens, 175% mais do que em 2024.

Chatbot de IA supera médicos em acerto de diagnósticos, revela um dos maiores estudos na área, feito por Harvard

O resultado rompe um paradigma de pesquisa na área, porque até agora as ferramentas de IA que tiveram desempenho sobre-humano na medicina eram sistemas produzidos para tarefas muito específicas

Por Rafael Garcia – O Globo – 30/04/2026

Um robô conseguiu superar médicos humanos num dos testes mais rigorosos feitos até agora para avaliar o desempenho de chatbots de inteligência artificial em diagnóstico e acompanhamento médico.

Numa série de experimentos coordenados por cientistas da Escola Médica de Harvard, em Boston, o modelo o1, da OpenAI, se mostrou tão bom ou melhor que profissionais do Hospital de Geral de Massachusetts e do Beth Israel Medical Center, dois dos melhores centros clínicos dos Estados Unidos.

Dr. ChatGPT: Pacientes raramente extraem informação médica útil da IA, mostram estudos

A tarefa à qual o robô conversador foi submetido (junto de outros sistemas de IA) foi a de fazer diagnósticos de pacientes com base naquilo que estava escrito em seus prontuários médicos, em estágios iniciais do atendimento. As respostas eram comparadas então aos diagnósticos finais, com os cenários já concluídos.

Alguns dos experimentos foram feitos usando casos de registros antigos. Alguns eram cenários fictícios. Outros eram situaçãoes obtidas em tempo real por pacientes que chegavam aos dois hospitais em Boston. Mais de 250 casos foram usados ao todo, e o robô foi comparado ao trabalho de 500 médicos de carne e osso.

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Entre os resultados nos quais o o1 superou com boa margem o desempenho humano estavam os casos tirados de uma série de artigos que a revista New England Journal of Medicine publica semanalmente: quebra-cabeças no melhor estilo da série de TV “House”, em que um médico com inclinação para detetive desvenda mistérios clínicos.

A equipe de 25 cientistas que projetou e conduziu o testes com a IA descreveu o trabalho em detalhes num estudo na revista Science, liderado por Adam Rodman, do centro Beth Israel, e Arjun Manrai, de Harvard.

— O resumo da história é que um modelo de IA superou a altíssima linha de base dos nossos médicos — disse Manrai em entrevista coletiva. — Esse grupo inclui médicos em atividade, que são profissionais certificados por associações, atuando em cenários com casos bem caóticos.

Efeito colateral positivo

O resultado, segundo os cientistas, rompe um paradigma de pesquisa na área, porque até agora as ferramentas de IA que tiveram desempenho sobre-humano na medicina eram sistemas produzidos para tarefas muito específicas. Notadamente, softwares de IA para análise de imagens de patologia clínica já conseguiam resultados muito bons.

O o1, diferentemente, é apenas a geração mais recente de um ‘grande modelo de linguagem’ (LLM), ou seja, uma evolução da tecnologia mais geral como a que se vê no ChatGPT, Gemini e congêneres.

— Esses modelos não são treinados para raciocinar clinicamente. Eles foram treinados sobre a probabilidade de um conjunto de palavras aparecer após outro conjunto de palavras, de forma que possa ser genericamente útil — afirmou Manrai. — Poré, como se fosse um efeito colateral, eles também são capazes de resolver casos complexos publicados no New England Journal e situações no pronto socorro.

No estudo, o chatbot teve sua maior diferença de desempenho justamente na triagem inicial feita nas salas de emergência, atingindo pontuação de 67,1% contra 55,3% dos humanos. Nesse estágio, a taxa de acerto de ambos é menor porque não há resultados de exames ainda para serem usados.

Mesmo ao fim da passagem pela emergência, no momento de dispensa ou internação, porém, a IA manteve alguma margem de vantagem sobre os humanos aos quais estava sendo comparada: 81,6% contra 78,9% de desempenho.

Um dos casos em que o chatbot superou humanos envolvia um paciente transplantado que apresentava dor escrotal e quadro genérico de infecção. Rodman conta que enquanto os médicos humanos se concentravam na relação dos sintomas com os problemas respiratórios do homem, o modelo de IA suspeitou desde o início que se tratava de fasciite necrosante, um problema que requer cirurgia de emergência, antecipando o que os médicos humanos só iriam concluir 12 a 24 horas depois.

Outro caso em que as máquinas superaram humanos foi o de uma paciente com uma embolia pulmonar, à qual médicos atribuíram inicialmente à uma falha da medicação anticoagulante. Ela possuía, porém, um histórico passado de lupus, e a IA foi a primeira a matar a charada, atribuindo o problema a uma inflamação latente causada por essa doença autoimune.

Entusiasmo com cautela

Apesar dos resultados surpreendentes, os médicos apresentaram o estudo acompanhado de um pedido de cautela, alegando que ele não significa que a IA possa substituir médicos. Ele também certamente não significa que pessoas comuns consigam extrair do ChatGPT os mesmos resultados que os médicos de Boston conseguiram, pois é preciso alimentar o modelo com informações técnicas como as que estão nos prontuários.

Além disso profissionais de saúde humanos são capazes de fazer observações visuais, auditivas e sensoriais que estão além do escopo de capacidades de um robô criado para produzir texto.

— Eu fico um pouco apreensivo ao pensar em como alguns desses resultados vão acabar sendo usados, porque é importante saber o que eles não significam — diz Rodman. — Existe um motivo pelo qual gostamos de figuras como o Dr. House, e do próprio Sherlock Holmes, que foi inspirado em um médico da vida real, Joseph Bell. Eles eram ícones do diagnóstico. Mas o diagnóstico é apenas uma entre muitas partes da medicina.

Os cientistas defendem, de todo modo, que a incorporação de chatbots na prática médica precisa ser estudada a sério, até porque médicos já estão experimentando fazer isso por conta própria.

— As descobertas do nosso grupo não significam que a IA vai necessariamente melhorar o cuidado médico — diz Manrai. — Ainda se sabe pouco sobre onde e quando ela pode ser aplicada, e nós precisamos de testes prospectivos rigorosos para avaliar o impacto da IA na prática clínica.

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Falta fazer as coisas físicas na inovação

Evandro Milet – SimNotícias 1 de março de 2026

A pergunta básica para uma startup é sobre qual problema ela resolve. As grandes sacadas acontecem pela percepção aguçada de observadores, casada com a tecnologia disponível. Em muitas situações o problema fica um pouco escondido pela ausência de alternativas.

Tínhamos o problema de esperar um táxi passar onde estávamos ou ir até um ponto que poderia não estar próximo, muitas vezes com a desagradável surpresa da corrida não ser do gosto do motorista ou da procura ser debaixo de chuva. Aliás, conta a lenda que os criadores do Uber tiveram a ideia quando tiveram problema de encontrar um táxi em Paris com a neve caindo. Mas a solução não aconteceria se não existissem GPS e smartphones.

Problemas percebidos da observação do dia-a-dia podem caber a qualquer pessoa minimamente ligada. A coisa fica mais complicada com problemas não observáveis em situações corriqueiras como pegar um táxi. Dentro de complexos industriais, a percepção só acontece com pessoas que entendem os processos e têm noção das tecnologias existentes. Ou acontece com quem é capaz de desenvolver uma nova tecnologia e conhece os processos.

As startups deeptechs acontecem por esse lado, quando pesquisadores criam novidades nas suas bancadas por acaso ou focados em arranjar uma solução para um problema complexo. O exemplo da polilaminina, criada pela cientista da UFRJ, Tatiana Sampaio, é bem esse caso, embora não tenha gerado uma startup, exatamente porque há uma empresa farmacêutica em parceria no desenvolvimento. Se a pesquisadora tivesse todos os recursos necessários para tocar o projeto poderia formar a sua deeptech. Projetos desse tipo demandam muitos recursos e tempo de desenvolvimento. Os fundos de venture capital, normalmente com prazos limitados, não costumam financiar projetos dessa complexidade.

Preferem as startups de software que escalam rápido e demandam menos recursos. Outro tipo de startups, as chamadas hardtechs, vêm normalmente das engenharias e envolvem coisas físicas. Os robôs humanoides que vemos na internet fazendo acrobacias têm muito de mecânica, hardware, automação, microeletrônica, sensores e materiais. As baterias dos veículos elétricos, assim como os equipamentos necessários na transição energética demandam elementos químicos e as chamadas terras raras, pauta atual da geopolítica mais delicada.

Essa é a nova onda de problemas a serem resolvidos, que exigem ciência e engenharia de ponta. E é aí que o Brasil está claudicante. Temos a polilaminina, temos a Embraer, a Weg, a Petrobras com engenharia do mais alto nível, mas é muito pouco para um país como o Brasil. No século passado rivalizávamos em PIB com Coreia e China e ficamos para trás na industrialização. Os cursos de engenharia não são disputados, os engenheiros formados
preferem trabalhar no mercado financeiro, a evasão dos cursos nas universidades é assustadora. E nem temos pessoal de nível técnico que substitua os que se aposentam nos diversos ramos da indústria.

Temos que gerar empresas que desenvolvam tecnologia, que atraiam as melhores cabeças, que possam competir com as melhores do mundo. Usar tecnologias é bom para aumentar a produtividade, mas o que interessa mais profundamente é a capacidade de conceber e gerar produtos inovadores. Falta no Brasil essa capacidade de fazer as coisas físicas que resolvam problemas complicados. Faltam deeptechs e hardtechs. Que os poucos casos de sucesso sejam motivadores e mobilizadores.

Falta fazer as coisas físicas na inovação – Evandro Milet

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Por que recrutadores estão tornando as entrevistas “zonas livres de IA”

Empregadores sobrecarregados com candidaturas voltam a avaliações presenciais e práticas

Por Bethan Staton, Valor/Financial Times – 25/04/2026

Assim que Michael Kienle se acostuma com um uso de IA, candidatos encontram novas formas improváveis de inseri-la no processo de candidatura. “Sabemos que estão usando [IA] para escrever currículos, cartas de apresentação”, diz Kienle, vice-presidente global de aquisição de talentos da L’Oréal. Mas, recentemente, os candidatos têm se tornado mais ousados. Um de seus recrutadores contou que um candidato usou IA em uma entrevista por vídeo, simplesmente repetindo respostas que o sistema fornecia. A enganação foi percebida porque “as respostas não soavam naturais”, explica Kienle.

Candidatos lendo respostas geradas por IA em entrevistas é apenas uma das consequências imprevistas que empregadores relatam conforme a tecnologia se espalha pelo mercado de trabalho. Com a redução de vagas, a facilidade de se candidatar deixou os empregadores sobrecarregados com candidatos, mas frequentemente sem informações significativas para identificar bons talentos entre candidaturas geradas por IA.

O ruído e a desconfiança estão levando algumas empresas a reavaliar sua abordagem de contratação e treinamento, introduzindo dificuldades ocultas em formulários de candidatura, testes práticos e proibindo exames on-line para evitar fraudes, além de aumentar o uso de ferramentas próprias de triagem com IA.

“Acho que a IA, na verdade, fez o processo de entrevista voltar a ser mais concentrada no humano”, diz David Brown, CEO da Hays Américas. “Os empregadores têm dificuldade para diferenciar currículos porque agora é muito mais fácil enviar candidaturas em massa e todas parecem ótimas. Do ponto de vista do candidato, a questão é: como eu me destaco?”.

Em resposta, a L’Oréal decidiu “consagrar a entrevista” como princípio fundamental, diz Kienle. Com exceção de uma ferramenta básica de transcrição – que os candidatos podem optar por não usar –, ele afirma que IA não é usada nas entrevistas. “Será presencial, pessoa a pessoa, 45 minutos ou uma hora. Isso é uma zona livre de IA.” O segundo princípio é garantir que todos os candidatos tenham ao menos uma entrevista presencial antes de começar na empresa.

Kienle afirma que se reúne com cada um dos 200 recrutadores de sua equipe e os submete a dois anos de treinamento concentrado nas necessidades específicas de recrutamento da L’Oréal. “Se você tem bons recrutadores, experientes, eles não fazem as perguntas típicas”, diz. “Tudo diz respeito à autenticidade – se você apenas repete o que a IA disse, isso não é autêntico, não é você. [Os recrutadores] precisam entender a personalidade, quem é a pessoa com quem estão falando.”

Embora a empresa de contabilidade EY incentive candidatos a usar IA para se preparar, “quando você está em uma entrevista ou avaliação, queremos ouvir você de verdade, e isso realmente não é permitido”, diz Irmgard Naudin ten Cate, chefe global de aquisição de talentos. A EY está dando prioridade a interações presenciais e treinou mais de 20 mil entrevistadores para “testar o raciocínio dos candidatos”, identificando respostas que podem ter sido preparadas com IA sem pensamento independente ou conhecimento real.

Recrutadores conseguem identificar respostas geradas por IA se “questionarem corretamente”, afirma Naudin ten Cate. “Não queremos saber o que você fez, queremos saber como você pensa, como toma decisões, como lida com conflitos. É esse tipo de pergunta que nos permite detectar respostas ensaiadas.”

Dados de fevereiro da Deel mostraram que mais de 40% dos empregadores ampliaram períodos de experiência, pois estão tendo mais dificuldade em avaliar as habilidades reais dos candidatos durante o processo de seleção. Cerca de três quartos dos líderes de RH entrevistados notaram um forte aumento nas candidaturas geradas por IA, e um número semelhante considera currículos e cartas de apresentação menos confiáveis do que há dois anos.

“A IA ampliou a diferença entre como os candidatos se apresentam e seu desempenho real”, diz Matt Monette, líder da Deel no Reino Unido e Irlanda. “Os empregadores nos dizem que só conseguem entender a capacidade real quando a pessoa começa a trabalhar.”

O problema também vai além da contratação. A Association of Chartered Certified Accountants, maior entidade contábil do mundo, anunciou no ano passado que vai exigir que candidatos façam avaliações presencialmente, encerrando os exames on-line realizados desde a pandemia, já que a IA tornou mais difícil combater fraudes.

Testes rigorosos, no entanto, não significam excluir a IA. Alguns empregadores querem que candidatos provem que sabem utilizá-la. A consultoria McKinsey está conduzindo um piloto que pede aos candidatos que usem a ferramenta de IA Lilli para analisar um estudo de caso como uma das tarefas que avaliam aptidão, curiosidade e julgamento durante o processo seletivo. Mayank Gupta, CEO da CaseBasix, empresa que prepara candidatos da McKinsey, afirmou em janeiro que outras empresas, como Boston Consulting Group e Bain, provavelmente vão incorporar IA em seus processos de treinamento.

Muitos candidatos afirmam que recorrem à IA em parte como resposta ao uso da tecnologia pelos próprios recrutadores. O aumento da triagem automatizada faz com que muitos candidatos vejam suas candidaturas rejeitadas rapidamente, com pouca interação humana, levando-os a enviar ainda mais candidaturas, em um ciclo vicioso de aplicação e filtragem por IA.

Empregadores admitem que a IA terá um papel na filtragem de candidaturas. Mas alguns demonstram cautela quanto à adoção mais ampla dessas ferramentas, em parte devido a preocupações sobre a capacidade de avaliar adequadamente os candidatos ou cumprir legislações que exigem proteção contra vieses e uso desnecessário de dados pessoais. Os recrutadores também estão começando a impor mais etapas iniciais no processo seletivo para eliminar candidatos menos comprometidos.

A agência de publicidade VML, por exemplo, costumava receber cerca de 400 candidaturas para uma vaga de nível inicial, mas apenas 10% se encaixavam no perfil. No ano passado, ao pedir que candidatos criassem um vídeo de 60 segundos explicando por que eram adequados, 40% desistiram, segundo Graham Powell-Symon, diretor de aquisição de talentos.

“Tentar decifrar se eles são realmente candidatos viáveis é muito demorado. É preciso ser mais rigoroso”, diz. “Quem tem o compromisso de fazer um vídeo provavelmente tem algum nível de comprometimento com a empresa.”

A VML e outros empregadores, incluindo o Virgin Group, também estão pedindo que candidatos usem novas ferramentas desenvolvidas por startups como a Vizzy para criar perfis que mostrem conquistas profissionais que normalmente presentes em currículos, juntamente com informações mais detalhadas, como resultados de testes psicométricos e portfólios. Sarah Lock, responsável por recrutamento no Virgin Group, diz que a ferramenta ajuda a orientar entrevistas, que agora “dão mais ênfase ao raciocínio prático e aos valores” e adotam uma abordagem mais conversacional.

“Estamos vendo mais candidatos do que nunca, mas menos diferenciação real”, diz ela. “Isso nos ajuda a superar a mesmice e, quando os candidatos chegam à entrevista, já temos uma visão muito mais completa de quem são. Isso permite entrevistas mais profundas.”

Alguns empregadores também buscam outras formas de engajar candidatos. Um exemplo é o Brandstorm, da L’Oréal, uma competição internacional em que participantes resolvem desafios reais de negócios para ganhar uma vaga de trabalho, existe há décadas, mas nos últimos três anos as inscrições triplicaram para 4.000 no Reino Unido. “É uma fonte muito importante de recrutamento”, diz Kienle.

A EY criou simulações virtuais de trabalho, nas quais candidatos podem praticar atividades on-line que mostram o que consultores fazem e como é trabalhar na empresa, e que, segundo a companhia, já foram concluídas por cerca de 50 mil estudantes.

Naudin ten Cate observa que 88% dos candidatos que participam da simulação afirmam se sentir mais confiantes durante a entrevista. Para a EY, isso tem o benefício de engajar potenciais candidatos desde cedo, tornando mais provável que jovens em busca de emprego façam candidaturas mais direcionadas, em vez de indiscriminadas.

“Interagimos com a pessoa orientando-a ao longo do processo, em vez de ter um grande funil no topo”, diz ela. “Há menos ruído no sistema e, para o candidato, é uma experiência melhor.”

Tradução de Marina Della Valle

https://valor.globo.com/carreira/noticia/2026/04/25/por-que-recrutadores-estao-tornando-as-entrevistas-zonas-livres-de-ia.ghtml

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Perdemos o trem da história?

Para conseguirmos crescer mais no longo prazo vamos ter que aumentar o crescimento da nossa produtividade

Por Naercio Menezes Filho – Valor – 24/04/2026

Há muito tempo, em meados da década de 1970, o Brasil era considerado o país do futuro. Estávamos num período de crescimento econômico acelerado, provocado em grande parte pela migração das pessoas do campo, que trabalhavam na agricultura familiar, para atividades mais produtivas nas cidades. Mas, a partir dos anos 1980, o sonho acabou. Desde então, estamos crescendo muito pouco, vendo passar os trens que levam os países para o mundo desenvolvido. Será que algum dia vamos conseguir pegar este trem?

Para conseguirmos crescer mais no longo prazo vamos ter que aumentar o crescimento da nossa produtividade. Porém, como isto está ficando cada vez mais difícil, existe uma probabilidade grande de nunca conseguirmos entrar neste trem. A nossa sociedade está ficando cada vez mais “extrativista”, com os diversos grupos sociais querendo tirar a maior vantagem possível no curto prazo, sem restar quase ninguém para pensar no bem-estar coletivo e no longo prazo.

É preciso gerar empregos de qualidade em setores e ocupações mais inovadoras para os que saíram da pobreza

Nos últimos 30 anos, nós conseguimos resolver o problema de inflação e da fome e montamos um Estado de bem-estar social, com acesso à saúde, educação e transferências de renda para os mais pobres. Mas não estamos conseguindo dar o passo seguinte, que é gerar empregos de qualidade em setores e ocupação mais inovadoras para os que saíram da pobreza. Atualmente, mesmo com desemprego baixo e o salário médio no ponto mais alto da série, não estamos conseguindo decolar.

O crescimento salarial nas últimas décadas ocorreu principalmente na parte inferior da distribuição de salários. O aumento da escolaridade e no valor do salário mínimo foram os principais responsáveis por este crescimento. Atualmente, cerca de 70% dos trabalhadores brasileiros ganham entre 1 e 2 salários mínimos. No total, quase 150 milhões de brasileiros dependem do salário mínimo ou das transferências do Bolsa Família.

Em tempos de inovações constantes no mundo, estamos ficando cada vez mais para trás. As nossas empresas não utilizam as novas tecnologias para produzir de forma mais eficiente. Enquanto as empresas chinesas usam 50 robôs para cada mil trabalhadores industriais, as brasileiras usam menos de 1. As empresas brasileiras não inovam nem mesmo para superar as dificuldades de contratação de trabalhadores que ocorrem quando o mercado de trabalho está aquecido, como agora. E nosso atraso só vai aumentar com as novas tecnologias de inteligência artificial.

Nossas políticas industriais de incentivo à pesquisa e desenvolvimento não funcionam. Quase todo governo lança um novo plano de inovação, mas estes planos nunca conseguem aumentar a produtividade das empresas beneficiadas. Geralmente estes planos funcionam apenas como mecanismos de proteção dos setores industriais contra a competição das empresas chinesas, que são bem mais inovadoras. O único setor que tem tido crescimento de produtividade nas últimas décadas no Brasil foi a agricultura, graças a um processo contínuo de inovações originado na Embrapa. Mas será que vamos ficar para sempre sonhando com uma nova Embrapa que impulsione o país como um todo?

Ao mesmo tempo, outros problemas vão assombrando a sociedade. O crime organizado está se expandindo e diversificando rapidamente. Nas grandes cidades, as pessoas têm muito medo de circular nas ruas e serem assaltadas. As classes mais altas se isolam em condomínios e carros blindados. Na tentativa de resolver o problema de segurança pública, encarceramos cada vez mais jovens negros. A população carcerária, que era de 200 mil em 2000, está chegando perto de milhão de pessoas. Durante o período na prisão, estes jovens são recrutados pelo crime organizado, que os protege no sistema prisional, mas exige fidelidade na saída. A expansão do crime organizado nas últimas décadas é impressionante, com a formação de uma estrutura sofisticada para exportação de drogas, com rotas atravessando o país e provocando mortes em cidades que sempre foram pacatas. Estamos absorvendo as partes ruins do México e da Colômbia, ao invés de pegar o trem que leva para o mundo desenvolvido.

Alguns políticos são financiados pelo crime organizado e trabalham para proteger seus interesses. Além disto, temos casos como o do banco Master, que parece ter corrompido políticos, juízes e funcionários públicos. Ao mesmo tempo, muitos servidores que ganham altos salários se recusam a observar o limite salarial dado pelo STF. Tudo isto provoca uma grande falta de confiança nos três poderes por parte da sociedade. Pesquisas em vários países mostram que a corrupção no andar de cima estimula a corrupção no andar de baixo da sociedade. E as pesquisas também mostram de forma consistente que o brasileiro é o povo que menos confia nos seus compatriotas.

Com todo este contexto, e sem oportunidades de crescimento no setor formal da economia, limitado pelo baixo crescimento no setor formal da economia, limitado pelo baixo crescimento da produtividade, só resta aos jovens que saíram da pobreza tentar ganhar mais dinheiro por conta própria, sem interferência do Estado e fora do mercado formal. Eles não querem pagar impostos, nem contribuir para a Previdência. Estão se endividando cada vez mais e jogando nas bets para tentar realizar seus sonhos. Muitos apoiam candidatos com plataformas extremistas na segurança pública, que também prometem menos impostos e mais oportunidades.

Para tentar aumentar a produtividade de forma sustentada, seria necessário reduzir de forma drástica os benefícios fiscais, abrir a economia para que as empresas possam acessar os melhores insumos internacionais, aumentar a concorrência para melhorar as práticas gerenciais, desenhar políticas industriais que tenham metas específicas de inovação e exportação, fortalecer as agências públicas independentes e melhorar urgentemente a qualidade da educação. Mas com todo este emaranhado de problemas que só aumenta, associados a lobbies dentro e fora do governo, corrupção e crime organizado, dificilmente algum governo irá conseguir implementar estas políticas. Ou seja, parece que perdemos mesmo o trem da história.

Naercio Menezes Filho é professor titular da Cátedra Ruth Cardoso no Insper, professor associado da FEA-USP e membro da Academia Brasileira de Ciências. Escreve mensalmente às sextas-feiras (email: naercioamf@insper.edu.br)

https://valor.globo.com/opiniao/naercio-menezes-filho/coluna/perdemos-o-trem-da-historia.ghtml

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A nova bomba demográfica

Trata-se de um choque previsível, permanente e de longo prazo, que exige planejamento, reformas antecipadas e escolhas difíceis

Por Pedro Cavalcanti e Renato Fragelli – Valor – 29/01/2026

Pedro Cavalcanti e Renato Fragelli são professores da EPGE Escola Brasileira de Economia e Finanças (FGV-EPGE)

A queda acelerada da fecundidade é uma das transformações estruturais mais profundas em curso no mundo, mas segue sendo abordada de forma marginal no debate econômico e político. Não se trata apenas de um fenômeno demográfico: é um choque previsível, permanente e de longo prazo, que exige planejamento, reformas antecipadas e escolhas difíceis. Justamente por isso, expõe com clareza a fragilidade dos países — como o Brasil — que sistematicamente falham em pensar além do curto prazo, adiando ajustes enquanto o tempo ainda permitiria transições menos custosas.

Durante décadas, prevaleceu a ilusão confortável de que o envelhecimento populacional era um problema dos países ricos, algo distante, a ser enfrentado “depois” do desenvolvimento. Essa narrativa ruiu. As taxas de fecundidade despencam rapidamente também em economias de renda média e em regiões ainda relativamente pobres, encurtando brutalmente o horizonte de adaptação. O resultado é um país que envelhece antes de enriquecer, sem ter resolvido seus problemas básicos de produtividade, educação e equilíbrio fiscal — e que, mais uma vez, reage tarde a uma tendência amplamente conhecida.

O Brasil completou sua transição demográfica e envelhecerá rápido, sem ter atingido níveis elevados de renda

Um artigo recente da The Economist sintetiza bem a virada. Na Turquia, por exemplo, a taxa de fecundidade total caiu a 1,48 filho por mulher, muito abaixo da reposição (cerca de 2,1). A Colômbia, segundo estimativas discutidas no texto, pode já estar próxima de 1 filho por mulher, nível inferior ao de países tradicionalmente associados ao envelhecimento extremo, como o Japão. A Índia já se encontra abaixo da taxa de reposição e a China, que por décadas simbolizou o temor da “bomba populacional”, já vive um processo de contração demográfica.

O ponto central não é apenas o nível atingido, mas a velocidade da queda, que desafia modelos de projeção baseados na hipótese de que a fecundidade se estabiliza ou se recupera automaticamente quando cai demais. O pico da população mundial deve ocorrer muito antes e em patamar bem inferior ao projetado por cenários tradicionais. Em vez de uma população mundial que cresce até o fim do século, torna-se plausível a estagnação já nas próximas décadas, seguida de declínio. Mais importante ainda é a mudança na estrutura etária: menos nascimentos hoje significam menos jovens amanhã e uma rápida elevação da razão de dependência dos idosos.

A China é o caso emblemático: mesmo com eventuais políticas pró-natalidade, o tamanho das coortes de mulheres em idade fértil já caiu tanto que uma reversão substantiva parece improvável. O Brasil segue trajetória semelhante: completou sua transição demográfica em tempo recorde e envelhecerá rapidamente. Infelizmente, sem ter alcançado níveis elevados de renda per capita nem consolidado um Estado fiscal sustentável.

As consequências econômicas são diretas e difíceis de contornar. O envelhecimento populacional eleva os gastos com previdência e saúde, estreitando o espaço fiscal e reduzindo o crescimento potencial da economia. Mesmo quando há ganhos de produto por trabalhador, a escassez relativa de mão de obra tende a reduzir o dinamismo, especialmente em países com baixa produtividade e instituições rígidas. No caso brasileiro, o risco é claro: envelhecer rápido sem ter resolvido gargalos históricos — como educação deficiente, baixa produtividade, infraestrutura precária e um sistema tributário disfuncional.

O que pode ser feito para mitigar esses efeitos? A resposta mais realista não está em tentar “voltar” às taxas de fecundidade do passado. Políticas natalistas raramente conseguem reverter tendências profundas e, quando funcionam, produzem efeitos modestos e custosos. O caminho mais efetivo é adaptar a economia ao novo perfil demográfico: alinhar regras previdenciárias à maior longevidade, elevar a taxa de participação de adultos e idosos saudáveis, e reduzir barreiras à conciliação entre trabalho e família.

Do lado fiscal, será inevitável rever orçamentos e prioridades: menos pressão por expansão quantitativa do sistema educacional abre espaço para ganhos de qualidade, enquanto o gasto em saúde precisará migrar para prevenção e gestão de doenças crônicas. Acima de tudo, a variável decisiva será a produtividade. Com crescimento populacional baixo ou negativo, somente produzir melhor — com capital humano, inovação e instituições eficientes — permitirá sustentar ganhos de bem-estar.

Há, contudo, um aspecto positivo nesse cenário. Uma população mundial menor, ou que cresce mais lentamente, reduz pressões ambientais, urbanas e sobre recursos naturais. Tem-se menos emissões e menos poluição, ainda que o resultado final dependa fortemente dos padrões de consumo e da matriz energética. Do ponto de vista ambiental, a demografia pode funcionar como um amortecedor, tornando menos abrupta a transição para uma economia de baixo carbono.

O equilíbrio econômico associado a uma população decrescente e rapidamente envelhecida será, no mínimo, desconfortável. Trata-se de um mundo com menor dinamismo, maior conflito distributivo entre gerações, pressão fiscal permanente e crescimento potencial estruturalmente mais baixo. Diferentemente de choques cíclicos, haverá uma transição lenta, previsível e irreversível — exatamente por isso exige ação antecipada.

Países como o Brasil têm demonstrado enorme dificuldade em enfrentar problemas estruturais, mesmo quando o tempo joga a seu favor. A experiência recente sugere adiamento de reformas, uso recorrente de remendos fiscais de curto prazo, baixa capacidade de elevar a produtividade e um debate público que raramente incorpora a dimensão demográfica de forma séria. Envelhecer rapidamente com baixa renda, produtividade estagnada e um Estado fiscalmente frágil é uma combinação especialmente arriscada. Ignorar essa realidade não tornará a transição menos dura — apenas reduzirá ainda mais a margem de manobra quando o ajuste se tornar inevitável.

Pedro Cavalcanti Ferreira é professor da EPGE-FGV e diretor da FGV Crescimento e Desenvolvimento.

Renato Fragelli Cardoso é professor da Escola Brasileira de Economia e Finanças (EPGE-FGV).

https://valor.globo.com/opiniao/pedro-ferreira-e-renato-fragelli/coluna/a-nova-bomba-demografica.ghtml

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