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IA traz boas promessas para a gestão de recursos, mas riscos também
Ganhos na análise de ativos serão importantes, mas é preciso ter atenção aos problemas potenciais provocados pelo uso, sobretudo, das plataformas genéricas
IA traz boas promessas para a gestão de recursos, mas também riscos
IA traz boas promessas para a gestão de recursos, mas também riscos

A chegada ao mercado no começo do ano de ferramentas de inteligência artificial (IA) baseadas em LLMs (Large Language Models), como o ChatGPT, da OpenAI/Microsoft, ou o Bard, da Google, deixou o que era uma tecnologia para poucos ao alcance de praticamente qualquer pessoa ou empresa. Por depender da captação e da análise de quantidades cada vez maiores de dados, o mercado de capitais é uma área em que o avanço dessa ferramenta tende a ter um impacto transformador. Mas se as oportunidades para gestores de ativos, consultores independentes e até investidores individuais são inimagináveis, os riscos tampouco são desprezíveis.


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 A velocidade de adesão à tecnologia e às novas ferramentas da inteligência artificial baseadas em modelos de LLM é sem precedente. De acordo com um levantamento da firma de venture capital a16z, enquanto o Facebook levou 10 meses para atingir o patamar de um milhão de usuários e o Instagram, 3 meses, o ChatGPT chegou à marca em apenas 5 dias.

No mercado financeiro, a ansiedade pela adoção da tecnologia não é menor. Uma pesquisa internacional da Forrester Research, realizada em 2022, mostrou que 62% dos profissionais das empresas de gestão de patrimônio consultadas previam um aumento dos gastos em tecnologias emergentes, como as ferramentas de inteligência artificial, nos 12 meses seguintes.

 Uma enquete com 50 dos principais fundos de hedge globais realizada pela Market Makers reforça esse interesse. Segundo a empresa londrina especializada em análise de mercado e pesquisa em IA, 9 em cada 10 traders do setor planejavam usar ferramentas de inteligência artificial em 2023 para alcançar metas de retorno de portfólio.

TI dentro de casa 

Corresponsável pela estratégia global da Leblon Equities e entusiasta do tema, Stephano Gabriel vê espaço para várias utilizações da ferramenta na indústria de investimentos. Mas concorda que há riscos. “Você consegue, com a assimilação dessas ferramentas, pelo menos uma de duas coisas: uma agregação maior de dados e ir mais profundamente nas análises. Não é só uma questão de aumentar o escopo, mas de uma profundidade maior.”

 O uso de técnicas de machine learning e de NLP (natural language processing) não é exatamente uma novidade para vários segmentos do mercado. As novas ferramentas de inteligência artificial baseadas na LLM, porém, vêm para potencializar e, sobretudo, facilitar a adoção desses métodos por quase todos os players do mercado.

 “A LLM permite que você busque informações em um conjunto de dados desestruturados. Antes, você precisava de um engenheiro de dados para organizá-las numa tabela, fazer uma pesquisa sobre esses dados, jogar no Excel do analista para, então, chegar a uma conclusão. Agora é como ter uma pequena empresa de TI dentro de uma empresa de serviços financeiros”, explica Gabriel.

Todos começando

Apesar das perspectivas e do potencial da tecnologia, Gabriel diz que a maioria das ferramentas ainda não está pronta para o mercado de capitais. “Você não tem uma empresa em que eu vou lá e compro uma solução fechada. E todo mundo que está experimentando está começando agora”, afirma. Na própria Leblon Equities, Gabriel diz que há experimentos voltados para a ideia de organização, análise e tratamento de dados. “Mas ainda é bastante incipiente”.

Em uma recente entrevista ao New York Times, o presidente da Securities and Exchange Commission (SEC), autoridade equivalente à CVM nos Estados Unidos, Gary Gensler, chegou a alertar para o que considera o risco de a inteligência artificial estar “no centro das futuras crises financeiras”. Em sua visão, duas ou três ferramentas de IA devem dominar o mercado. E isso potencializaria os comportamentos de “manada”, já que todos estariam tomando suas decisões baseadas no mesmo conjunto de informações.

Gensler levantou mais uma preocupação: quem é responsável quando uma ferramenta de inteligência artificial dá uma recomendação de investimento equivocada? O debate acontece também em outras áreas de utilização da ferramenta. “Assessor de investimento tem o dever de cuidar de seus clientes, estejam eles usando algoritmos ou não”, disse Genser. 

Armadilhas

Mas os riscos do uso da inteligência artificial no mercado de capitais não são apenas sistêmicos ou de regulação. Na opinião de Stephano Gabriel, gestores de recursos devem ficar atentos a dois potenciais problemas provocados pelo uso, sobretudo, das plataformas genéricas e de acesso público: o vazamento de informações críticas e a própria qualidade das respostas entregues pelas ferramentas.

 Hoje, o “treinamento” de plataformas como o ChatGPT e outras se dá a partir do acesso a bases de dados como páginas de internet. Mas também se retroalimentam com as informações que seus próprios usuários inserem no sistema ao fazer consultas. “Se a ferramenta não é sua, a pergunta que você faz pode parar na base de conhecimentos dela. É importante ter cuidado, porque você pode acabar falando numa base pública acessível para todo mundo”, alerta Gabriel.

Qual o seu objetivo?

Um outro problema levantado por Gabriel é a falta de transparência sobre como as ferramentas chegam aos resultados que propõem. Quando você usa um sistema desenvolvido por um programador, ele segue etapas de raciocínio que podem ser checadas a posteriori. Quando você usa um LLM, tudo entra em um modelo probabilístico. “A ferramenta tenta auferir a resposta mais provável, mas às vezes aquilo não tem um raciocínio por trás”, diz Gabriel. “Se alguma coisa sair do controle, pode ser difícil dar um passo atrás e entender o que saiu errado.”

Para Gabriel, quem começa a usar a ferramenta precisa ter em mente que o primeiro objetivo deve ser buscar ganhos nos próprios processos. “O objetivo deve ser aplicar essas ferramentas para obter mais eficiência. O que é diferente de o objetivo ser a aplicação da ferramenta”, adverte Gabriel. E conclui: “Se você conseguir definir seus gargalos, aí, sim, talvez consiga aplicar a inteligência artificial para resolver, ao menos, uma parte deles”.

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