M1 Demanda endógena

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O modelo analisa a automação por meio de inteligência artificial, considerando simultaneamente as decisões das empresas sobre a substituição de postos de trabalho e suas consequências para a economia como um todo. Cada setor compreende diferentes cargos ou ocupações, caracterizados por uma força de trabalho inicial e pela fração de trabalhadores potencialmente substituíveis por IA. Como a força de trabalho representa indivíduos, o número máximo que pode ser substituído deve permanecer um número inteiro, descartando quaisquer frações resultantes do cálculo. A atratividade econômica da automação de cada cargo é determinada pela comparação do custo de implementação da IA com o custo salarial que pode ser evitado, obtendo-se assim um período de retorno para cada trabalhador substituído.

Ao contrário de um esquema baseado em um critério de investimento fixo, a tolerância de cada setor ao período de retorno evolui durante a simulação. Enquanto a automação permanecer economicamente vantajosa para o setor, esse limite é progressivamente flexibilizado. Dessa forma, os cargos que geram as maiores economias ou recuperam o investimento mais rapidamente são substituídos primeiro, enquanto aqueles com menor vantagem econômica só entram no processo quando o setor tiver avançado o suficiente em sua prontidão para a automação. A sequência, portanto, emerge das próprias condições econômicas, sem a necessidade de estabelecer externamente uma classificação das ocupações.

Este processo também possui um freio endógeno. O resultado econômico obtido por cada setor que passa por automação é constantemente comparado com o resultado que teria alcançado se nada tivesse mudado. Enquanto a transformação permanecer benéfica, ela pode continuar avançando. Se o resultado líquido ficar abaixo desse parâmetro, o limite deixa de ser flexibilizado e a automação do setor é interrompida. Esse freio é considerado absorvente, de modo que o processo não se reinicia espontaneamente em períodos subsequentes.

A adoção cumulativa se traduz em um número real e total de trabalhadores substituídos. Em cada período, o número de novas pessoas deslocadas é identificado, a força de trabalho restante é atualizada e são calculados tanto os salários que continuam sendo pagos quanto os custos decorrentes do uso da IA. Esses cálculos são realizados individualmente para os diferentes setores, preservando a relação entre estrutura ocupacional, emprego e custos.

O modelo finalmente incorpora a interação entre essas decisões setoriais e a economia como um todo. A renda do trabalho gerada por todos os setores determina a capacidade de consumo agregada e, com base nas participações estruturais, a demanda direcionada a cada setor. Por essa razão, uma redução no emprego em um setor não afeta apenas sua própria atividade: ao diminuir a renda total do trabalho, também reduz a demanda recebida por outros setores.

Isso fecha um ciclo entre automação, emprego, renda, demanda e desempenho empresarial. Para cada setor, o resultado obtido com a automação pode ser comparado ao de um cenário em que a estrutura original permanece inalterada. Ao mesmo tempo, a agregação dos resultados nos permite observar as consequências para todo o sistema por meio de indicadores como o emprego total, a proporção de trabalhadores deslocados pela automação e uma aproximação da produção gerada pela economia.

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