Nem todas as revoluções são políticas, mas todas elas têm implicações políticas. A revolução agrícola permitiu a transição de sociedades nómadas, caçadoras-recoletoras, para sociedades sedentárias e agrícolas. Dessa transformação nasceram as cidades, a propriedade privada, a divisão do trabalho e formas organizadas de poder – aquilo a que hoje chamamos política.
A revolução industrial permitiu o salto seguinte: a passagem de uma economia agrícola e quase estagnada para uma economia industrial capaz de crescimento sustentado. Durante milénios, a riqueza per capita variou pouco. A partir do século XVIII, pela primeira vez na história, a produção e o rendimento entram numa trajetória de crescimento exponencial. Há crises e recessões, mas a tendência deixa de ser a estagnação e passa a ser a expansão.
Seguiram-se outras revoluções estruturais: a imprensa, que democratizou o acesso ao conhecimento; a revolução científica, que instituiu o método e a evidência empírica. Mais recentemente, a revolução digital aproximou geografias (globalizou-as), desmaterializou serviços e criou uma economia assente na informação. Hoje, as economias mais desenvolvidas vivem maioritariamente do setor terciário, sendo que uma parte crescente desses serviços é tecnológica. Basta olhar para as maiores empresas do mundo: a maioria são empresas tecnológicas, e entre elas encontram-se gigantes de semicondutores que alimentam toda a infraestrutura digital.
Entretanto chegou a revolução da Inteligência Artificial. Não nasceu agora, embora tenha sido amplificada pela AI generativa que sustenta ferramentas como o ChatGPT. A AI tem pelo menos sete décadas de história, desde as primeiras redes neuronais nos anos 50. O deep learning ganhou tração a partir de 2010 (graças ao surgimento dos GPUs) e os transformers – a tecnologia por detrás dos modelos de linguagem – surgiram em 2017. Tal como a tecnologia mRNA da vacina covid-19, que surgiu nos anos 60 (e não em 12 meses, como alguns suspeitam), também a AI generativa é o culminar de um processo longo, não um milagre súbito.
E como é que se deu o salto? Os modelos existiam, a teoria estava formulada, mas faltava a validação empírica da escala: ninguém sabia verdadeiramente como estes sistemas se comportariam quando treinados com volumes massivos de dados e poder computacional sem precedentes. A resposta veio quando alguns decidiram testar essa hipótese com recursos igualmente massivos. Para isso era necessário capital – muito capital – e uma disposição para apostar em algo que muitos consideravam megalómano. Felizmente, existem nos Estados Unidos mercados de capital de risco capazes de financiar este tipo de ambição tecnológica. A aposta foi feita – e parece ter sido ganha.
Chegados aqui, já muitos antecipam o impacto que a AI generativa vai ter na economia: trabalhos intelectuais de entrada serão profundamente transformados e, em muitos casos, automatizados por agentes de AI. Foi há poucas semanas que surgiu um projeto open source, o Clawdbot (agora OpenClawd), que permite a um agente manipular diretamente um computador e funcionar como verdadeiro assistente pessoal. Mais do que isso, um funcionário digital. Já há empresas a operar com equipas drasticamente mais pequenas graças a agentes que escrevem código, testam software, produzem relatórios ou coordenam tarefas entre si – e até agentes que supervisionam outros agentes.
Mas o impacto não é apenas laboral. É estrutural.
Desde logo, na Administração Pública. A esmagadora maioria das tarefas administrativas é processual, repetitiva e baseada em regras – precisamente o tipo de trabalho que agentes podem executar com maior rapidez e consistência. A aceleração dos tempos de resposta ao cidadão não é um luxo tecnológico; é uma exigência democrática. A Administração Pública não é um fim em si mesmo, é um meio para servir os cidadãos. Haverá, naturalmente, custos de transição para quem perde funções, mas libertar recursos humanos para áreas onde o contacto humano é insubstituível – forças de segurança, saúde, ensino – não é uma ameaça, é uma oportunidade.
Contudo, as implicações vão muito além da eficiência.
A AI é intensiva em capital, em energia e em capacidade computacional. Está concentrada em poucas empresas e em poucos países. Isso significa que esta revolução é também geopolítica. Quem controla os modelos fundacionais, os semicondutores avançados e os data centers controla uma parte crescente da economia global. Portugal não tem infraestruturas de computação relevantes, nem empresas fundacionais, nem escala de capital de risco comparável. Sem estratégia, arrisca-se a ser apenas consumidor de tecnologia, dependente de decisões tomadas noutros centros de poder.
Há ainda uma transformação silenciosa na estrutura do trabalho qualificado. Durante décadas, investimos na expansão do ensino superior como passaporte para a mobilidade social. Mas se tarefas analíticas, jurídicas, técnicas ou criativas passam a ser parcialmente automatizadas, a vantagem competitiva deixa de estar apenas no diploma. Passa a residir na capacidade de formular problemas, integrar conhecimento, exercer julgamento e liderar sistemas complexos onde humanos e agentes coexistem. Isso exige uma reforma profunda do sistema educativo, da formação profissional e da cultura organizacional do Estado.
Existe também uma dimensão fiscal que quase ninguém discute. Se a produtividade aumenta substancialmente com menor intensidade de trabalho humano, os sistemas fiscais baseados sobretudo na tributação do trabalho poderão tornar-se instáveis. Não se trata de taxar robots; trata-se de perceber como financiar o Estado num contexto de transformação estrutural da base produtiva.
E, por fim, há a questão informacional. A mesma tecnologia que aumenta produtividade permite também a produção massiva de desinformação, manipulação automatizada de opinião pública e simulações indistinguíveis do real. A resiliência institucional passará a depender da capacidade de distinguir sinal de ruído num ambiente saturado de conteúdo sintético.
Tudo isto obriga a um reposicionamento simultâneo da economia e do Estado. Obriga ao reskilling de trabalhadores, sim — mas também ao upskilling das lideranças públicas. Obriga a repensar políticas industriais, educação, fiscalidade e soberania tecnológica. Obriga, sobretudo, a decidir se queremos ser participantes ativos nesta revolução ou meros espectadores.
A revolução da AI não é apenas tecnológica. É civilizacional. E as revoluções não esperam por quem hesita.
