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