IA versus analistas: o futuro da pesquisa de investimentos

A inteligência artificial pode tornar os analistas humanos irrelevantes? Essa é a questão que está na mente de todos, à medida que os modelos de IA revolucionam completamente a pesquisa de investimentos. Byron Wien, um estrategista de mercado que defi a década de 1990, acredita que a melhor pesquisa vem de ideias ousadas e não consensuais que se mostram corretas.

Agora, a pressão recai sobre a IA para cumprir esse padrão e potencialmente marginalizar os analistas que dominam o campo há décadas. Durante anos, os analistas dissecaram demonstrações financeiras e vasculharam as manchetes, tudo para ajudar os investidores a tomar melhores decisões.

A IA entrou neste espaço com ferramentas que simplificam, automatizam e, às vezes, superam os métodos tradicionais. Os grandes modelos de linguagem (LLMs) tornaram-se particularmente eficazes na análise de dados financeiros, fazendo em minutos o que uma equipe de analistas poderia levar dias.

A previsão de ganhos, por exemplo, é um dos pontos fortes da IA. Os padrões de lucro tendem a seguir tendências lógicas – anos bons levam a mais anos bons; anos ruins levam a mais anos ruins. A IA prospera nesses espaços previsíveis, superando os analistas humanos que às vezes permitem que ruídos ou preconceitos atrapalhem seu julgamento.

LLMs reescrevendo o manual de análise de investimentos

trabalho da Universidade de Chicago com LLMs chamou a atenção. Os pesquisadores usaram IA para prever a variação dos lucros e descobriram que esses modelos superaram as estimativas medianas dos analistas humanos. O segredo? Os LLMs são excelentes na compreensão da história por trás dos relatórios de lucros, algo que os algoritmos tradicionais nunca conseguiram fazer.

Esses modelos imitam as etapas lógicas dos analistas seniores, como juniores disciplinados em uma equipe financeira. Os modelos de IA também evitam uma das maiores armadilhas humanas: o excesso de confiança. Os analistas são notórios por ajustarem as suas projeções para se adequarem ao que acham que os investidores querem ouvir. AI não joga esse jogo.

Ao ajustar as configurações de “temperatura” de um modelo de IA – um termo sofisticado para aleatoriedade – você pode calcular faixas de risco e retorno com estatísticas frias e concretas. Você pode até obter uma estimativa de confiança para suas previsões. Os humanos, em comparação, tendem a ser arrogantes com suas previsões, dobrando as apostas erradas em vez de reavaliar.

Apesar destas vitórias, a IA está longe de ser perfeita. Não encontrará a próxima Nvidia nem preverá outro colapso financeiro global. Grandes choques de mercado como estes não seguem padrões e a IA enfrenta dificuldades quando o inesperado acontece.

Também não pode interrogar os executivos da empresa durante teleconferências de resultados ou captar respostas evasivas sobre questões críticas. Os mercados são confusos e estão em constante mudança e a IA não tem intuição para se adaptar. É aí que os principais analistas ainda brilham: eles sabem quando girar, ir mais fundo e pressionar por respostas.

Mas o entusiasmo pela IA provavelmente permanecerá tron por muito tempo. Os gigantes da tecnologia estão obcecados. A Microsoft está apostando alto – US$ 80 bilhões – na IA e na infraestrutura de que necessita. Para o ano fiscal de 2025, a gigante tecnológica planeia gastar mais de metade desse valor nos EUA em centros de dados para treinar e implementar modelos de IA.

Por que o alarde? A IA exige um poder de computação insano. Modelos de treinamento como ChatGPT significam conectar milhares de chips em enormes clusters de data centers.

Dólares publicitários podem impulsionar o próximo boom tecnológico

A IA pode seguir o mesmo caminho das revoluções tecnológicas anteriores: alimentada pelo dinheiro da publicidade. Lembra como o Google e o Facebook chegaram ao poder? Eles cash com orçamentos de construção de marca, recebendo dólares de todos - do Tide ao encanador local.

Até mesmo empresas com muitas assinaturas, como Netflix e Amazon, agora estão apostando em anúncios. A Alphabet, controladora do Google, é um excelente exemplo de até onde esse modelo pode ir. Desde o seu IPO em 2004, a receita da Alphabet aumentou 160 vezes, atingindo mais de 300 mil milhões de dólares em 2023.

A IA tem o potencial de remodelar as indústrias, assim como o rádio, a TV e a Internet fizeram antes. Antigamente, os jornais dependiam de anúncios para obter dois terços de suas receitas.

O rádio e a TV prosperaram com os comerciais, mantendo-os gratuitos para o público. A IA poderá em breve ser a próxima grande plataforma de publicidade, arrecadando dólares para financiar desenvolvimentos inovadores.

A IA pode cuspir ideias – algumas brilhantes, outras absurdas. Ele pode executar cenários infinitos, extraindo insights da história que até mesmo um exército de pesquisadores pode perder. Mas não pode lhe dar aquela “centelha de gênio”. Os analistas trazem algo que a IA não consegue replicar: a capacidade de questionar, adaptar e ver o panorama geral em tempo real. 

Esse toque humano ainda é inestimável num mundo onde recomendações não consensuais – aquelas que nenhuma máquina pensaria em fazer – muitas vezes acabam por ser as mais lucrativas. A verdadeira lição? IA e analistas não são inimigos. Eles são ferramentas um para o outro.

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