REFILE-ROI-Os investidores ainda podem superar a IA, mas apenas se forem imprevisíveis: Joachim Klement

Por Joachim Klement

LONDRES, 5 Mar (Reuters) - Os investidores sabem que a inteligência artificial está chegando para roubar seus empregos. As máquinas já conseguem realizar análises complexas de investimentos e portfólios, ameaçando (link) os meios de subsistência dos gestores de fundos.

Mas novos estudos mostram onde a IA falha – e é justamente nesses pontos cegos que os gestores humanos ainda têm a capacidade de gerar "alfa" ou retornos acima da média.

Há semanas, as ações vêm sendo classificadas em vencedoras e perdedoras de IA (link). As ações de empresas com modelos de negócios que podem ser impactados pela IA sofreram quedas acentuadas, enquanto as dos fabricantes de hardware e software de IA continuaram a subir. Não é segredo que muitos acadêmicos e empresas estão testando a capacidade da IA de selecionar ações e gerenciar portfólios. Então, os gestores de fundos devem temer por seus empregos?

Nas últimas semanas, deparei-me com diversos estudos acadêmicos que examinam tanto as capacidades quanto as limitações da IA. O mais abrangente e interessante é um novo artigo de trabalho do NBER (link) de Pietro Bini, professor assistente da Universidade de Boston, e seus colegas.

Eles pedem a quatro modelos líderes de inteligência artificial generativa (IA generativa) (GPT, Claude, Gemini e Llama) que respondam a um conjunto de perguntas usadas para medir vieses comportamentais em finanças e economia. Em seguida, eles avaliam se esses modelos fornecem uma resposta racional ou uma resposta tendenciosa, semelhante à da maioria dos seres humanos.

RESPOSTAS RACIONAIS PARA PROBLEMAS ESTATÍSTICOS

O que emerge dos dados é uma divisão interessante. Ao lidar com vieses cognitivos comuns, como a falácia do jogador (link) ou negligência da taxa base, (link) onde a IA generativa pode recorrer a fórmulas matemáticas bem estabelecidas, as respostas são em grande parte isentas de viés. Portanto, pode-se esperar que, em situações de previsão nas quais os humanos podem estar sujeitos a tais vieses, a IA generativa provavelmente terá um desempenho superior ao dos investidores humanos.

Mas, ao lidar com problemas que apresentam um alto grau de incerteza qualitativa ou cuja resposta exige julgamento, a IA generativa é tão tendenciosa quanto a maioria dos humanos. Quando o modelo não pode se basear em uma resposta matemática, ele precisa deduzir uma solução a partir de seus dados de treinamento. E os dados de treinamento são, em sua maioria, criados pelo homem e, portanto, codificam os mesmos vieses humanos. É o caso de "lixo entra, lixo sai".

GERANDO ALFA A PARTIR DA INCERTEZA

É importante destacar que esses resultados indicam em que áreas os investidores humanos poderão superar as máquinas no futuro.

Em outro estudo, Lauren Cohen, da Harvard Business School (link) e dela colaboradores treinaram uma IA para aprender os processos de decisão de milhares de gestores de fundos de ações dos EUA. O objetivo era prever quais ações um gestor de fundos compraria, venderia ou manteria no próximo trimestre ou no ano seguinte.

Se a IA conseguir fazer isso de forma consistente, os gestores de fundos deveriam realmente se preocupar com seus empregos.

A má notícia é que os pesquisadores equipados com IA conseguiram prever corretamente 71% de todas as negociações futuras. A boa notícia é que o alfa dos gestores de fundos se baseou principalmente nos outros 29%.

Naturalmente, os gestores de fundos têm processos diferentes, por isso existe variabilidade na capacidade da IA ​​de antecipar as suas ações.

Fundos que são geridos com base num processo prescritivo e inflexível (ou por um gestor de fundos inflexível) são, sem surpresa, mais previsíveis. Eles tendem a investir mais em ações que representam casos claros de um estilo de investimento específico.

Por exemplo, fundos de investimento em valor com um processo rígido e prescritivo tendem a investir apenas nas ações de valor mais óbvias e ignoram aquelas que são casos ambíguos.

Mas se todos sabem que a empresa A é uma empresa de valor, então as ações já estariam nas carteiras da maioria dos gestores de fundos que seguem esse estilo de investimento. E isso deixa menos espaço para novos investidores – incluindo modelos de IA – obterem qualquer vantagem comprando as ações.

A empresa B, por sua vez, pode ser uma ação de valor, mas pode enfrentar um ambiente competitivo difícil, gestão ineficaz ou outros fatores difíceis de quantificar. Um gestor de fundos precisaria usar seu discernimento para determinar se essa era realmente uma ação de valor ou algo que estava "barato" por algum motivo. É aqui que os gestores de fundos se tornam imprevisíveis para a IA.

Se um gestor de fundos "enxergar algo" na empresa B que não esteja nos dados, um modelo de IA terá dificuldades para prever a compra. No entanto, se essa previsão se mostrar correta, as ações da empresa B provavelmente subirão muito mais, à medida que novos investidores se aglomerarem para comprar os papéis.

O resultado é que os gestores de fundos cujas ações são mais difíceis de prever para a IA, que parecem mais aleatórios e são melhores em lidar com fatores qualitativos, tendem a superar tanto os seus pares como o mercado em geral.

É claro que essas vantagens humanas podem se mostrar passageiras. À medida que os modelos de IA aprendem com conjuntos de dados cada vez mais ricos e com os próprios gestores que agora têm dificuldade em prever, os pontos cegos atuais podem diminuir, alterando mais uma vez a fronteira do verdadeiro alfa humano.

A lição para os investidores é, portanto, que na era da IA, o alfa de um fundo virá cada vez mais da capacidade de prever o imprevisível.

(As opiniões aqui expressas são de Joachim Klement (link), estrategista de investimentos da Panmure Liberum.)

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