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O futuro da avaliação de ativos
Como o big data, o deep learning e a inteligência artificial vão impactar essa atividade
Luiz Paulo Silveira*

Luiz Paulo Silveira*

É inegável que vivemos em uma nova era empresarial. A globalização — cultural, econômica e financeira — e a consequente busca por aumento de competitividade ajudaram a desenhar um novo modelo de gestão. Ele transfere a ênfase dada aos bens tangíveis das empresas, fundamentais para o capitalismo desde a Revolução Industrial, para um modelo que também leva em conta ativos intangíveis e as expectativas de benefícios futuros que podem gerar.

Ao longo do tempo, muitos economistas e pesquisadores têm reconhecido a importância crescente da tecnologia, da comunicação e da inovação. Trata-se de recursos que fundamentam os ativos intangíveis, e a discussão de seu papel na economia é antiga e complexa. Mas a geração de riqueza no mundo, a mais-valia global, nunca esteve tão relacionada ao capital intelectual quanto agora.

Em um mundo em que a única coisa certa é a crescente incerteza, o relatório “Human Age 2.0”, do Banco Mundial, visualiza as empresas do futuro como meras “plataformas”, que teriam o objetivo de organizar o modo como as pessoas interagem, compram e trabalham. Nesse contexto, surge a questão: como esse novo ambiente influencia a atividade de avaliação de ativos, responsável por atribuir o valor justo de algo numa transação comercial?

É fato que os aspectos intangíveis representam desafios cada vez maiores para os avaliadores, mas a disponibilidade de uma quantidade descomunal de dados e informações tem criado oportunidades para a profissão. Termos como big data, deep learning e inteligência artificial não podem mais ser ignorados pelos avaliadores do século 21. Não só as empresas e profissionais de negócios, mas também os avaliadores dependem, cada dia mais, de uma análise estruturada de dados para a tomada de decisão e a emissão de opiniões sobre o valor justo de um bem — seja tangível ou intangível.

São enormes volumes de dados gerados internamente no dia a dia corporativo e nas diversas fontes de bases de dados, CRM (sigla em inglês para gerenciamento do relacionamento com o cliente), plataformas de mídias e redes sociais. Nessa nova era, o avaliador profissional perde menos tempo no trabalho mecânico de coleta de informações e, com isso, pode se dedicar mais demoradamente à interpretação e ao exercício do julgamento. Vistorias de campo, por exemplo, que antes eram as maiores consumidoras de tempo e dinheiro, hoje são feitas com ajuda de drones, satélites e dados secundários armazenados em nuvem.

Uma derivação da inteligência artificial que também promete mudanças importantes no campo da avaliação é o deep learning. Essa ferramenta foi desenhada para reconhecer padrões em grandes volumes de dados — cuja identificação seria impossível pelo caminho tradicional (planilhas eletrônicas, bases de dados e interação humana). Por meio do deep learning seria possível eliminar a subjetividade excessiva, elemento integrante do processo de avaliação. Parte dela pode ser minimizada com estatística inferencial, aplicável para ativos similares, geradores de bases de dados comparativas.

Apesar de toda a incerteza quanto ao futuro, podemos afirmar com segurança que o profissional de avaliação nunca foi tão importante. O desenvolvimento de cenários, a mensuração de riscos, a proteção do capital intelectual e o timing apropriado para desenvolvimento, maturação e comercialização de determinado ativo podem significar a diferença entre o retorno e a perda do capital investido.


*Luiz Paulo Silveira ([email protected]) é vice-presidente técnico da Apsis Consultoria

 


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