Há um economista de quem toda a gente em Silicon Valley não consegue parar de falar. A sua sede de compreender sistemas, mercados e o comportamento humano tornou-o uma lenda nos círculos tecnológicos. Mas há uma pergunta que continua a surgir nas conversas: será que esse apetite insaciável pelo conhecimento ainda importa quando a IA consegue processar informação mais depressa do que qualquer mente humana?

Estamos a viver um momento estranho. Modelos de machine learning devoram conjuntos de dados que levariam uma vida inteira a analisar para os economistas. Eles identificam padrões invisíveis aos métodos de investigação tradicionais. Alguns argumentam que o poder computacional bruto está a substituir o pensamento profundo. Outros acreditam que a intuição humana e a compreensão contextual não podem ser replicadas por algoritmos—por mais sofisticados que estes se tornem.

A verdadeira tensão não está em saber se a IA é poderosa. Obviamente que é. A questão é se a abordagem tradicional do economista—questionar o porquê, construir frameworks, desafiar pressupostos—se torna obsoleta ou mais crítica do que nunca. Quando as máquinas otimizam para respostas, quem é responsável por fazer as perguntas certas?