Por que estudos de impacto econômico das big techs falham

Grandes anúncios de investimento feitos por big techs costumam ganhar manchetes chamativas, mas nem sempre refletem mudanças estruturais reais. O alerta é de Sam Higgins, principal analista e VP da Forrester.

Segundo ele, um exemplo recente veio da Apple, que divulgou planos de investir US$ 600 bilhões em manufatura nos Estados Unidos em quatro anos. Embora a cifra seja impressionante, grande parte dessas iniciativas já estava prevista ou em andamento, configurando mais um reposicionamento do que uma transformação, como apontou o Business Insider.

A prática não é exclusiva da Apple. Hiperscalers como AWS, Google e Microsoft seguem padrão semelhante em regiões da Ásia-Pacífico, anunciando bilhões em investimentos em data centers acompanhados de projeções de impacto em PIB, geração de empregos e capacitação profissional.

No lançamento da nova região de nuvem da AWS na Nova Zelândia, por exemplo, foram divulgados números ambiciosos: NZ$ 7,5 bilhões em investimentos, NZ$ 10,8 bilhões em impacto no PIB, 50 mil pessoas treinadas e mil empregos criados. Segundo analistas, tais números funcionam mais como instrumentos de disputa de mercado do que como evidência de benefícios mensuráveis.

Casos semelhantes se repetem em outros mercados: US$ 2 bilhões da Microsoft na Malásia, US$ 1 bilhão do Google no Japão e US$ 14 bilhões da Oracle na Arábia Saudita. Em comum, projeções grandiosas, cronogramas vagos e pouca verificação após o anúncio.

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Estudos de impacto

De acordo com a Forrester, grande parte dessas projeções vem de estudos de impacto econômico (EIS), baseados em modelos de insumo-produto criados nos anos 1930. Eles aplicam multiplicadores a gastos diretos (como salários ou construção) para estimar benefícios indiretos. O problema é que esses modelos assumem condições irreais, como ausência de restrições de oferta, preços estáveis e conversão total dos investimentos em valor local.

Pesquisas de universidades como Cornell mostram que esses estudos podem superestimar os ganhos em até 60%, especialmente quando contabilizam atividades que ocorreriam de qualquer forma. Além disso, quase nunca há acompanhamento posterior para verificar se os empregos, a capacitação e o impacto no PIB realmente aconteceram.

Uma alternativa mais avançada, segundo a consultoria, são os modelos de equilíbrio geral computável (CGE), que simulam como mudanças se propagam na economia, considerando preços, limites de capacidade e comportamento. Embora mais robustos, esses modelos são caros, lentos e pouco acessíveis a líderes de negócios. Comparações internacionais mostram que diferentes modelos podem gerar resultados até sete vezes discrepantes para o mesmo cenário.

Medir o que é real

A Forrester propõe outra abordagem com sua metodologia Total Economic Impact (TEI). Em vez de se basear em projeções macroeconômicas, a TEI utiliza:

• Dados reais de clientes, como entrevistas e casos de uso;
• Ajuste de riscos, descontando benefícios segundo probabilidade e desafios de implementação;
• Métricas de decisão corporativa, como ROI, valor presente líquido e tempo de retorno;
• Contexto específico, evitando estimativas nacionais e focando no impacto direto sobre cargas de trabalho e estruturas de custo da empresa.

O objetivo é calcular benefícios concretos e monitorar os resultados ao longo do tempo, em vez de depender de projeções generalistas.

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