# IA muda o research, mas fator humano ganha peso na análise de investimentos

> A inteligência artificial transforma o trabalho de analistas de investimentos, mas não substitui o fator humano. Especialistas da Expert XP defendem que interpretação humana e confiança seguem essenciais para decisões de investimento. A IA automatiza tarefas, enquanto a análise qualitativa e o julgamento crítico ganham peso no processo.

*Mercado Valor · Investimentos · 26 de julho de 2026 · Caetano Vidal*

A inteligência artificial deve transformar o trabalho dos analistas de investimentos, mas não vai substituí-los. Especialistas da Expert XP defendem que interpretação humana e confiança seguem essenciais para decisões de investimento.

## IA muda o research, mas fator humano ganha peso na análise de investimentos

A inteligência artificial deve transformar profundamente o trabalho dos analistas de investimentos nos próximos anos, mas dificilmente vai substituí-los. À medida que algoritmos assumem tarefas repetitivas e aceleram o processamento de grandes volumes de dados, ganham importância competências como interpretação de cenários, contextualização e construção de confiança no mercado financeiro.

Esse foi o principal consenso entre os especialistas que participaram do painel "Analistas vs. Inteligência Artificial: Qual o futuro do Research?", realizado nesta quinta-feira (23), durante a Expert XP. O encontro reuniu Thiago Kapulskis, gestor de ações globais de tecnologia na São Pedro Capital, e Carlos Daltozo, engenheiro de produto na Bridgewise.

## Como a IA está mudando a rotina dos analistas

Na avaliação dos participantes, a tecnologia já vem mudando a rotina dos analistas ao automatizar etapas operacionais da produção de relatórios, facilitar o acesso a informações e ampliar a capacidade de cruzar dados de diferentes fontes. Ainda assim, eles defendem que as decisões de investimento continuarão dependendo da interpretação humana.

Para Kapulskis, a inteligência artificial representa uma evolução da forma de trabalhar, e não uma mudança dos fundamentos da análise de empresas. Metodologias tradicionais, como fluxo de caixa descontado e avaliação de modelos de negócios, continuam sendo a base do research, enquanto a IA acelera a obtenção, a organização e o processamento de informações.

"O que muda [no research] são os meios para chegar aos dados e às conclusões. A produtividade cresce muito, mas isso não altera os pilares da análise", afirmou. Kapulskis acrescenta que ferramentas baseadas em modelos de linguagem já conseguem automatizar tarefas repetitivas e liberar tempo para que os analistas foquem mais na interpretação dos resultados.

## O limite da IA: contexto e decisão humana

Apesar dos avanços, ele avalia que ainda existe um limite importante para a atuação das máquinas: compreender o contexto de cada decisão. "O contexto continua sendo algo difícil para a inteligência artificial reproduzir. É justamente isso que diferencia uma boa análise", afirmou.

As consultorias premiadas representam um modelo de atuação que vem ganhando relevância à medida que investidores buscam uma visão mais ampla sobre seu patrimônio.

Sem governança e análise crítica, o avanço da tecnologia pode transformar eficiência em risco operacional.

## Dados abundantes, conhecimento escasso

Daltozo, por sua vez, disse que o principal desafio do mercado deixou de ser o acesso à informação e passou a ser a transformação de grandes volumes de dados em conhecimento útil para decisões de investimento. Segundo ele, redes sociais, vídeos, notícias e bases digitais produzem diariamente uma quantidade de informações impossível de ser analisada manualmente.

Esse movimento, afirmou, amplia a capacidade de trabalho dos analistas e permite comparar empresas de diferentes mercados com bases padronizadas de dados. "O melhor relatório é sempre o próximo. Com a tecnologia disponível hoje, não tenho dúvida de que sou um analista melhor do que era há seis meses", disse.

## IA especializada vs. modelos genéricos

Outro ponto destacado no painel foi o avanço das inteligências artificiais desenvolvidas para setores específicos, em vez de modelos genéricos. Na avaliação de Daltozo, soluções especializadas tendem a ganhar espaço por reduzir riscos de respostas imprecisas e aumentar a confiabilidade das análises. Ele também vê a hiperpersonalização como um diferencial crescente nas plataformas de investimento.

Kapulskis, porém, alertou para um possível efeito colateral da disseminação dessas ferramentas: a padronização excessiva das análises. "A ferramenta tende a trazer respostas mais binárias. Se todos utilizarem os mesmos modelos, existe o risco de muita gente chegar às mesmas conclusões", afirmou. Para ele, a revisão humana seguirá relevante justamente para evitar esse efeito.

## Confiança como ativo central no mercado financeiro

Os participantes também concordaram que a relação de confiança entre analistas e investidores deve continuar sendo um ativo central. Em momentos de maior volatilidade, disse Kapulskis, o investidor ainda quer falar com alguém capaz de interpretar os acontecimentos e explicar riscos, e não apenas receber uma resposta automatizada.

## Perguntas Frequentes

### A IA vai substituir analistas de investimentos?

Segundo especialistas do painel da Expert XP, a inteligência artificial deve transformar o trabalho dos analistas, mas não vai substituí-los. A interpretação de cenários e a construção de confiança seguem sendo competências humanas essenciais.

### Quais são os limites da IA no research financeiro?

Thiago Kapulskis, da São Pedro Capital, aponta que o contexto das decisões ainda é algo difícil para a IA reproduzir, sendo esse o diferencial de uma boa análise humana.

### Como a IA melhora o trabalho dos analistas?

A tecnologia automatiza tarefas repetitivas, acelera o processamento de dados e libera tempo para que os analistas foquem na interpretação dos resultados, segundo os participantes do painel.

### O que é hiperpersonalização em plataformas de investimento?

Carlos Daltozo, da Bridgewise, vê a hiperpersonalização como um diferencial crescente, com soluções de IA especializadas que reduzem riscos de respostas imprecisas.

### Qual o risco do uso generalizado de IA no research?

Kapulskis alerta para a padronização excessiva: se todos usarem os mesmos modelos, há risco de conclusões binárias e homogêneas, reforçando a necessidade de revisão humana.

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Fonte (canonical): https://mercadovalor.com.br/investimentos/ia-muda-research-mas-fator-humano-ganha-peso/