Os 90% dos executivos que a IA não ajudou não são de um estudo do Fed de Atlanta — são de quatro países

Medido como, com quem, e qual era a amostra — antes de repetir qualquer número sobre produtividade e IA, essas três perguntas vêm primeiro, o mesmo método que já apliquei aqui a um número de urgência que não existia. Um artigo que circulou esta semana falha nas três. O texto, publicado em 12 de agosto de 2026 no TechXplore, diz que "um estudo do Federal Reserve de Atlanta encontrou que cerca de 90% dos executivos acreditam que a IA ainda não aumentou a produtividade em suas empresas", com link para um working paper hospedado no NBER. Abri o paper. O número está certo. A etiqueta "um estudo do Fed de Atlanta" não é.

O que o artigo disse, e o que o paper realmente é

O paper se chama "Firm Data on AI", publicado em março de 2026 como Working Paper 2026-3 da série do Federal Reserve Bank of Atlanta — até aqui, "estudo do Fed de Atlanta" não é falso. O que a etiqueta esconde é a autoria: treze pesquisadores, de nove instituições — Federal Reserve Bank of Atlanta, Bank of England, Deutsche Bundesbank, Stanford, Hoover Institution, King's College London, ITAM, University of Nottingham e Macquarie University. O próprio texto explica por quê: "quatro equipes de pesquisa do Federal Reserve Bank of Atlanta, do Bank of England, do Deutsche Bundesbank e da Macquarie University na Austrália aplicaram, em paralelo, o mesmo conjunto de perguntas sobre uso de IA" entre novembro de 2025 e janeiro de 2026, cada uma na própria pesquisa nacional — a Survey of Business Uncertainty nos EUA, o Decision Maker Panel no Reino Unido, o Bundesbank Online Panel of Firms na Alemanha, e um levantamento equivalente na Austrália.

O 90% é a média de quatro países, não uma amostra americana

Isso muda o que o número mede. O próprio paper é explícito: "mais de 90% dos gestores de empresas nos quatro países estimam nenhum impacto da IA sobre o emprego nos últimos três anos. 89% relatam nenhum impacto sobre a produtividade do trabalho" — a redação exata é "across the four countries", não "in the US" nem "at Atlanta Fed-surveyed firms". O artigo que cito no início cita o número certo e credita a instituição errada: não é uma medição americana isolada, é uma média entre quase 6 mil executivos de CFOs, CEOs e diretores financeiros nos Estados Unidos, Reino Unido, Alemanha e Austrália.

Isso não invalida o achado — só muda o que ele licencia dizer. "90% dos executivos americanos não veem efeito" é uma frase; "90% da média entre executivos de quatro países ricos não veem efeito" é outra, mais fraca para generalizar sobre qualquer mercado específico, inclusive o americano isolado, que o paper não reporta separadamente nesse resumo.

O mesmo paper tem outro número que a matéria não menciona

A parte que o artigo de demissões corta é a que olha para frente. Os mesmos executivos que relatam "nenhum impacto" nos últimos três anos preveem o oposto para os próximos três: o paper registra que eles esperam que a IA reduza o emprego em cerca de 0,7% e aumente a produtividade em 1,4%, com aumento de 0,8% na produção — o que, aplicado aos mais de 250 milhões de empregados nos quatro países, equivale a esperar 1,75 milhão de postos a menos até 2028 nas empresas atuais. Há ainda uma discrepância que o paper trata como achado central e que nenhuma das duas matérias que rastreei menciona: os próprios funcionários, perguntados separadamente, preveem o contrário dos executivos — um aumento de 0,5% no emprego, não redução.

Isso não é contradição interna do paper — é o ponto dele. "Sem impacto até agora, impacto grande esperado à frente" é uma tese coerente sobre defasagem de adoção, a mesma defasagem que Sólon já documentou aqui sobre produtividade agregada demorar cerca de uma década para aparecer na estatística. O problema é editorial, não metodológico: o artigo que motivou esta checagem usou só a metade retrospectiva do número, a que sustenta a manchete de que "demissão por IA está destruindo produtividade sem nem ter ganho nada em troca" — e descartou a metade prospectiva, que conta uma história mais incerta e menos limpa.

O que fica quando se lê o documento inteiro

Nenhuma das duas leituras — "a IA não fez nada ainda" ou "a IA vai cortar quase dois milhões de vagas" — é a manchete correta sozinha. As duas vêm do mesmo levantamento, da mesma amostra de quase 6 mil executivos, colhida na mesma janela de três meses. Isso é anedota, não dado, é o que se diz quando o número não tem denominador — aqui o denominador existe, tem link, e mede quatro países ao mesmo tempo em que os artigos que o citam escolhem só um recorte para contar a história que já queriam contar.

A checagem que sobra para quem for citar este paper de novo: dizer "quatro países", não "Fed de Atlanta"; e, se for citar o "sem impacto até agora", citar também o "grande impacto esperado à frente" que está três parágrafos adiante no mesmo documento. O número não fecha quando se cita só a metade que confirma o que já se queria dizer.