O desenvolvimento da tecnologia e economia

Um jeito para começar é admitir o óbvio que esquecemos: a economia global é, em grande parte, um gigantesco sistema de informação disfarçado de “mercado”. Dinheiro é informação. Preço é informação. Juros são informação. Estoque parado em um galpão é informação atrasada, quase sempre cara. Quando você olha por esse ângulo, tecnologia deixa de ser “um setor” e vira um tipo de infraestrutura cognitiva que permite que bilhões de decisões descentralizadas aconteçam com menos atrito.

E é aqui que a conversa fica interessante: o que chamamos de “desenvolvimento tecnológico” não é só a invenção de novas possibilidades, é a criação de meios para reduzir incerteza, coordenar ações e automatizar confiança. Parece abstrato? Vamos entender melhor isso.

Pensa num produtor de café no interior de Minas Gerais no Brasil, negociando com uma torrefadora na Europa. Décadas atrás, esse contrato dependia de telefonemas, intermediários, papelada, bancos correspondentes, prazos longos, taxas gordas e uma boa dose de fé. Hoje, ele pode acompanhar preço em tempo real, travar parte do risco com instrumentos financeiros acessíveis, emitir nota, rastrear logística e receber em prazos menores. A colheita é a mesma, o que mudou foi o “sistema nervoso” que conecta oferta e demanda.

Esse sistema nervoso é feito de tecnologias atuais que costumamos tratar como coisas separadas: computação em nuvem (infraestrutura sob demanda, paga conforme uso), redes móveis, plataformas, APIs (interfaces de programação de aplicações, “tomadas” digitais que conectam sistemas), aprendizado de máquina (modelos estatísticos que aprendem padrões a partir de dados), criptografia (técnicas matemáticas para proteger e validar informação). Só que o efeito econômico aparece quando elas se combinam e viram capacidade de coordenação.

Coordenação é uma palavra que soa burocrática, só que ela é uma das forças mais caras do mundo. Em economia, existe um conceito útil chamado custo de transação (o custo de buscar informação, negociar, fiscalizar, garantir cumprimento). Se um país inteiro consegue reduzir custos de transação, ele “ganha produtividade” mesmo sem descobrir um novo mineral, mesmo sem aumentar a área plantada, mesmo sem achar um motor mágico. Ele passa a fazer mais com o que já tem. Isso ajuda a explicar por que softwares e sistemas, que parecem etéreos, conseguem mexer em coisas tão materiais quanto inflação, emprego e crescimento.

Aí aparece uma pergunta que incomoda: se tecnologia melhora produtividade, por que tantos sente a vida mais cara e mais instável? A resposta é bem mais complexa, é um conjunto de camadas. Ganhos de produtividade nem sempre viram salário, nem sempre viram preço mais baixo, às vezes viram concentração de mercado, às vezes viram novos custos (assinaturas, taxas, dependência), às vezes viram velocidade demais para instituições lentas. Tecnologia resolve problemas e cria outros, e os novos problemas costumam ser mais sutis.

Vamos falar de desenvolvimento de sistemas, porque é ali que a economia vira prática. “Sistema”, no mundo real, é uma rede de decisões automatizadas. Um ERP (Enterprise Resource Planning, software que integra finanças, estoque, compras e produção) não é só um programa, é um jeito de impor uma gramática à empresa: como se compra, como se registra, como se mede, como se audita. Quando uma empresa adota um ERP, ela está escolhendo um modelo de mundo. Essa escolha pode aumentar eficiência, mas também pode engessar processos ou esconder vieses, dependendo de como foi configurado.

Quem nunca ouviu alguém dizer “o sistema não deixa”? Esse “não deixa” é economia em ação. É governança (conjunto de regras e mecanismos de controle) codificada. E governança codificada pode ser maravilhosa quando reduz fraude e desperdício, pode ser péssima quando impede exceções humanas necessárias. Um hospital, por exemplo, precisa de protocolos; um protocolo rígido demais pode virar crueldade logística.

Essa ambivalência fica ainda mais forte quando sobemos para o nível global. Cadeias de suprimento modernas são sistemas distribuídos (partes independentes que cooperam por meio de comunicação e padrões). Distribuído aqui não é só “espalhado”, é um desenho em que cada nó toma decisões localmente, seguindo regras comuns. Isso dá resiliência, mas também abre portas para falhas sistêmicas: um porto congestionado, uma falta de semicondutores, um ataque cibernético, uma pandemia. O mundo fica eficiente e frágil ao mesmo tempo. Eficiência não é sinônimo de robustez; às vezes é o contrário.

A economia global vem buscando soluções justamente nesse dilema: como manter a produtividade sem aumentar a fragilidade? Uma resposta forte é observabilidade (capacidade de medir o que está acontecendo dentro de sistemas complexos a partir de dados e sinais). Observabilidade começou como um tema de engenharia de software, com logs, métricas e rastreamento. Hoje, ela virou peça econômica. Empresas querem enxergar seus fluxos quase como um organismo enxerga seus próprios batimentos.

E aqui aparece um ponto-chave: tecnologia não “cria riqueza” do nada; ela reorganiza informação, tempo e confiança. Quando você reorganiza esses três elementos, você altera o custo de coordenação e, por extensão, altera a produtividade. Esse é um dos motores discretos da economia digital.

Repara como esse ponto é menos glamouroso do que dizer “IA vai revolucionar tudo”. Só que ele explica mais. E por explicar mais, ele incomoda mais.

Falando em IA, o aprendizado de máquina não é “inteligência” no sentido humano; é uma coleção de técnicas para estimar funções a partir de dados, encontrando padrões úteis para previsão ou classificação. Um modelo pode prever inadimplência com boa precisão e ainda assim ser injusto, porque aprende padrões do passado, e o passado tem desigualdades. Se bancos automatizam crédito usando esses modelos, a economia ganha eficiência operacional, só que pode ampliar exclusão financeira se não houver governança e auditoria.

Auditoria algorítmica (processos para avaliar desempenho, vieses e impactos de modelos) vira um tema econômico porque crédito é energia do capitalismo. Crédito define quem investe, quem cresce, quem quebra. Um erro em escala não é um bug simpático, é uma força social.

Em desenvolvimento de sistemas, isso se traduz em uma mudança de mentalidade: não basta “funcionar”, precisa ser confiável, explicável em certo grau, seguro, compatível com leis, compatível com valores sociais. “Compatível com valores” pode soar moralista, só que é só realismo: sistemas moldam comportamento. Um aplicativo de transporte redefine como a cidade se move. Um marketplace redefine como pequenos vendedores competem. Uma plataforma de pagamentos redefine como informalidade vira formalidade, ou como novas taxas corroem margens.

Plataformas são outro conceito que merece definição, no sentido econômico, é uma estrutura que conecta grupos diferentes (por exemplo, compradores e vendedores) e cria efeitos de rede (quanto mais gente usa, mais valioso fica). Efeito de rede é poderoso porque gera concentração natural: as pessoas preferem onde já tem gente. Isso pode aumentar eficiência e reduzir custo de busca, mas também pode criar dependência e poder de mercado.

Você sente isso quando um pequeno negócio se torna refém de um app de entrega. O app resolve logística e acesso a clientes, só que cobra taxas, define regras, pode mudar o algoritmo de exposição. A empresa “ganha” mercado e “perde” autonomia. Economia digital é cheia dessas trocas: eficiência por controle.

E por falar em controle, a infraestrutura invisível do mundo atual é a nuvem. Nuvem não é “um lugar”; é um modelo de computação em que recursos são provisionados sob demanda, em data centers gigantes, com contratos e camadas de serviço. Isso permite que uma startup tenha poder computacional de corporação sem comprar servidores. É um choque de democratização produtiva. Só que também cria concentração: poucos provedores controlam a infraestrutura central de milhares de empresas. Um apagão na nuvem vira um mini-terremoto econômico.

Quando o tema é economia global, tecnologias que reduzem barreiras de entrada importam muito. Barreira de entrada é tudo aquilo que impede alguém de competir: capital inicial alto, necessidade de escala, regulação difícil, acesso a distribuição. Nuvem, ferramentas open source, pagamentos digitais e logística integrada baixam algumas barreiras. Isso explica por que tantos microempreendedores surgem e também explica por que a competição fica brutal. Se é mais fácil entrar, é mais fácil ser esmagado. O mercado vira um estádio com mais jogadores e regras mais rápidas.

Vamos dar um salto para um assunto que costuma passar: padrões. Padrão é chato, e exatamente por isso ele é revolucionário. Um padrão de dados (por exemplo, um formato de nota fiscal eletrônica, um protocolo de pagamento, um esquema de interoperabilidade) permite que sistemas “conversem” sem negociação individual. Interoperabilidade (capacidade de sistemas diferentes trocarem informação e operarem juntos) é uma forma de infraestrutura pública, mesmo quando é feita por consórcios privados.

Quando um país cria um sistema de pagamentos instantâneos, o efeito econômico não é só conveniência. Pagamentos instantâneos reduzem capital de giro necessário (dinheiro parado para cobrir prazo), reduzem risco de liquidação, permitem novos modelos de negócio e também aumentam rastreabilidade, o que muda a dinâmica de informalidade e arrecadação. A solução parece “tecnológica”, mas a consequência é macroeconômica.

Macroeconomia, aliás, vive sendo tratada como um bicho separado. Só que desenvolvimento de sistemas mexe com macroeconomia porque mexe com a velocidade do dinheiro, com a competição, com a formação de preços. Quando marketplaces comparam preços em milissegundos, o varejo muda. Quando algoritmos otimizam rotas, o custo logístico muda. Quando fintechs usam dados alternativos para crédito, o spread (diferença entre custo de captação e taxa cobrada) pode cair para alguns e subir para outros. Tudo depende de desenho, regulação e poder de mercado.

Regulação é outra palavra que costuma ser pintada como vilã ou heroína, quando ela é, na prática, um mecanismo de sincronização entre tecnologia e sociedade. Sem regulação, incentivos podem premiar o atalho perigoso: coletar dados demais, explorar trabalho, externalizar risco. Com regulação mal desenhada, você mata inovação e cria cartéis involuntários. O ponto difícil é calibrar.

E calibrar exige entender como inovação acontece. Existe uma visão ingênua de que inovação é um gênio inventando algo e pronto. No mundo real, inovação é uma cadeia: ciência básica, engenharia, produto, mercado, feedback, iteração, padronização, escala. Desenvolvimento de sistemas é o motor dessa iteração porque transforma hipótese em serviço operável. Operável significa rodar com milhões de usuários, com falhas previstas, com segurança, com monitoramento. Isso é uma ciência aplicada de altíssimo nível, mesmo quando é vendida como “um app”.

Segurança merece um parágrafo inteiro, porque ela é uma variável econômica. Cibersegurança (proteção de sistemas contra acesso indevido e ataques) custa dinheiro, e ataques também custam dinheiro, só que o custo aparece em lugares diferentes. Quando uma empresa economiza em segurança, ela reduz despesa hoje e aumenta risco sistêmico amanhã. Em escala global, isso é parecido com poluição: o incentivo individual pode produzir dano coletivo. A diferença é que o dano pode ser instantâneo e invisível. Um ransomware em hospital não é um incidente “digital”, é um incidente humano.

Aí volta a pergunta: tecnologia está “dando soluções” para a economia global? Sim, em vários sentidos mensuráveis: reduz custos de coordenação, amplia acesso, acelera inovação, melhora eficiência energética em alguns setores, otimiza recursos escassos. Só que ela também cria dilemas novos: concentração, precarização em alguns modelos, dependência de infraestrutura, assimetrias de informação ainda mais sofisticadas, e uma espécie de ansiedade sistêmica, porque o mundo fica mais rápido do que nossa capacidade de deliberar.

Talvez a parte mais delicada seja a assimetria de informação. Assimetria de informação é quando uma parte sabe muito mais do que a outra numa transação. A economia clássica já sabia que isso gera problemas: seleção adversa, moral hazard. No mundo digital, assimetria de informação vira uma arte. Plataformas sabem padrões de consumo, elasticidade de preço (o quanto a demanda muda quando o preço muda), propensão a compra, horários, renda provável. Isso permite personalização, o que pode ser ótimo, e também permite discriminação de preços, o que pode ser abusivo se não houver transparência.

E é aqui que dá para reforçar aquele ponto-chave: o eixo oculto dessa história é confiança automatizada. Quando sistemas conseguem registrar, validar e prever, eles substituem partes do tecido social que antes dependiam de instituições lentas ou relações pessoais. Essa substituição reduz fricção e aumenta produtividade, só que muda o poder de quem controla os mecanismos de validação. Quem decide o que conta como “verdade” no sistema? Quem tem o botão de desligar? Quem audita o auditor?

A economia global, hoje, é uma disputa por governança de infraestrutura digital. Não é só sobre gadgets. É sobre camadas: camada de dados, camada de computação, camada de pagamento, camada de identidade, camada de logística, camada de reputação. Reputação é especialmente interessante. Sistemas de reputação (notas, avaliações, histórico) resolvem um problema antigo: como confiar em estranhos. Eles fazem isso transformando comportamento em números. Só que números viram incentivos, e incentivos mudam comportamento. O motorista corre para manter nota, o vendedor implora avaliação, o consumidor usa a avaliação como arma.

Esse detalhe puxa outro: inovação técnica frequentemente resolve um gargalo e empurra o gargalo para outro lugar. Se você otimiza logística, o gargalo pode virar embalagem. Se você otimiza crédito, o gargalo pode virar inadimplência em crise. Se você otimiza produção, o gargalo pode virar descarte e sustentabilidade. Solução local, problema global. Um olhar científico pede que a gente trate isso como sistema dinâmico (sistema que muda no tempo com feedbacks). Feedback é quando uma saída do sistema volta como entrada e altera o comportamento. Mercados estão cheios de feedbacks: preço sobe, demanda cai, produção ajusta, preço cai. Tecnologia acelera esses loops.

A aceleração pode ser saudável ou caótica. Em mercados financeiros, por exemplo, automação e alta frequência tornaram o sistema mais eficiente em condições normais e mais propenso a eventos rápidos em condições extremas. Eficiência média e risco de cauda (eventos raros, muito danosos) podem andar juntos. Economia global vive tentando colher eficiência sem pagar a conta das caudas.

E o que isso tem a ver com desenvolvimento de sistemas? Tudo, porque sistemas são a forma concreta como esses loops são implementados. Um bug num sistema de precificação pode gerar uma cascata. Um erro num sistema de estoque pode causar desperdício em massa. Um erro num modelo de previsão pode gerar falta de produto, inflação localizada, perda de confiança. Quando tudo é conectado, pequenos erros ganham alavanca.

É por isso que engenharia de software moderna fala tanto de capacidade de continuar operando sob falhas e de testes intencionais de falhas para entender comportamento. Parece papo de dev, só que é economia aplicada. Uma empresa aguenta choques sem quebrar, uma cadeia resiliente reduz risco de desabastecimento; um setor resiliente evita que um incidente local vire crise macro.

O desafio prático, para quem constrói sistemas e para quem pensa economia, é reconhecer que “solução” raramente é um objeto, solução é um arranjo. Arranjo de incentivos, de padrões, de governança, de auditoria, de infraestrutura e de cultura. Quando esse arranjo é bem desenhado, tecnologias atuais viram ferramentas de prosperidade distribuída. Quando é mal desenhado, viram amplificadores de desigualdade e fragilidade.