Em uma conversa instigante com Brad Smith, da Microsoft, Jeffrey Ding, autor do livro "Decoupling Silicon Valley: How the U.S. and China lost their Way in the Semiconductor Cold War", e professor da Universidade George Washington, desafia a visão convencional sobre o papel da tecnologia na ascensão das grandes potências. Seu livro explora a história da tecnologia nos últimos três séculos, revelando como as Tecnologias de Uso Geral (TUGs), e não apenas as inovações de ponta, impulsionaram revoluções industriais e moldaram o destino das nações. Smith, impressionado com a obra de Ding, distribuiu 600 cópias do livro dentro da Microsoft, reconhecendo sua importância para a compreensão do cenário tecnológico atual e futuro.
Ding argumenta que as TUGs, como eletricidade, o computador e a máquina a vapor, são os verdadeiros motores do crescimento econômico. Diferentemente de tecnologias específicas, como veículos elétricos, que possuem um único caso de uso (transporte), as TUGs se difundem por todos os setores da economia, impulsionando a produtividade e o crescimento de forma generalizada. Enquanto os veículos elétricos representam uma inovação importante, as TUGs, como a Inteligência Artificial (IA), têm o potencial de transformar fundamentalmente diversos setores, incluindo o próprio desenvolvimento de veículos elétricos. Ding destaca a importância de diferenciar entre tecnologias de uso específico e TUGs para compreender o verdadeiro impacto da inovação no desenvolvimento econômico.
O livro analisa as três últimas revoluções industriais, mostrando como as TUGs foram cruciais para o sucesso econômico das nações líderes. Na primeira revolução industrial, a máquina a vapor e as inovações em maquinário de ferro, embora menos glamorosas que a indústria têxtil, foram as responsáveis pela mecanização generalizada e pelo crescimento da economia britânica. Da mesma forma, nos Estados Unidos, a máquina-ferramenta e a produção de peças intercambiáveis impulsionaram a segunda revolução industrial, permitindo a produção em massa e o surgimento de indústrias como a automobilística e a aeronáutica. No caso da terceira revolução industrial, a informatização, impulsionada pela disseminação da educação em ciência da computação nos Estados Unidos, permitiu que o país superasse o Japão, apesar da forte concorrência inicial japonesa em setores como eletrônicos de consumo.
Além da identificação das TUGs, Ding enfatiza a importância da "arquitetura de capacitação", ou seja, a capacidade de um país de treinar e disseminar as habilidades necessárias para utilizar essas tecnologias em toda a economia. Ele observa que o sucesso dos Estados Unidos nas revoluções industriais não se deveu apenas à capacidade de gerar inovações de ponta, mas também à sua habilidade de formar uma ampla base de engenheiros e técnicos capazes de implementar e adaptar essas tecnologias em diferentes contextos. No caso da segunda revolução industrial, o sistema educacional americano, com suas instituições voltadas para a prática e conectadas às demandas industriais, superou a Alemanha e a Grã-Bretanha na formação de engenheiros mecânicos. Similarmente, na terceira revolução industrial, a abordagem descentralizada dos Estados Unidos para a educação em ciência da computação, aliada à capacidade de atrair talentos internacionais, permitiu ao país liderar a era da informatização.
Olhando para o futuro, Ding acredita que a IA tem o potencial de ser a próxima TUG a transformar a economia global. Ele defende uma abordagem centrada na difusão da IA, incentivando sua adoção em todos os setores da economia e investindo na formação de uma força de trabalho qualificada para utilizar essa tecnologia. Isso inclui apoiar programas de formação em IA em diferentes níveis educacionais, desde escolas técnicas e comunitárias até universidades, e fomentar parcerias público-privadas para garantir que a educação esteja alinhada com as necessidades do mercado de trabalho. A lição da história, segundo Ding, é clara: o sucesso na era da IA dependerá não apenas da capacidade de desenvolver algoritmos e modelos sofisticados, mas também da habilidade de integrar essa tecnologia ao tecido produtivo da economia, capacitando trabalhadores e empresas a aproveitarem seu potencial transformador. A corrida tecnológica do futuro, portanto, não será vencida apenas pelos países que inovarem mais, mas sim por aqueles que conseguirem difundir e utilizar a IA de forma mais eficaz e abrangente.
