IA muda o research, mas fator humano ganha peso

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.

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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. Leia também: Após resistência em 2022, Janja muda postura e busca aproximação com evangélicos

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Contexto continua sendo humano

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.

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.

Transformar dados em insights

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. Mais de economia

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.

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. Leia também: Private equity da América Latina gera valor mais rápido, mas tropeça em IA

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.

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.