Se você se acostumou a consultar sites como o ChatGPT para tirar dúvidas sobre qualquer assunto, talvez lhe tenha ocorrido recorrer à inteligência artificial (IA) para decidir qual investimento fazer com seu dinheiro, quais ações adquirir para ganhar mais com menos riscos e outras coisas desse tipo. Certo?
De fato, a inteligência artificial produz respostas corretas para muitas dúvidas, mas nem ela se atreve a produzir informações infalíveis sobre o mercado financeiro, com suas oscilações provocadas por motivos imprevisíveis e mesmo previsíveis ou por razões imponderáveis.
Entretanto, a inteligência artificial (IA) pode ajudar muito os investidores com informações colhidas e processadas por seus algoritmos incansáveis. Só nunca substituirá os assessores de investimento. Até porque, todo o conteúdo gerado por IA é passível de erro e precisa ser revisado por olhos humanos.
Ainda assim, o fato é que, nos últimos anos, a IA tem se destacado como uma ferramenta poderosa no mundo dos investimentos. Com algoritmos avançados e análises preditivas, a IA está mudando a maneira como investidores, gestores de fundos e instituições financeiras tomam decisões e gerenciam seus portfólios.
Continue a leitura para entender o potencial da IA no mercado financeiro e quais os mecanismos oferecidos atualmente por essa ferramenta para ajudar assessores e investidores a colher informações e os apoiar na análise dos dados para que tomem a decisão final.
O que é Inteligência Artificial?
A inteligência artificial é um campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas e algoritmos capazes de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Isso inclui funções como análise de dados, tomada de decisões, reconhecimento de padrões e até mesmo compreensão da linguagem natural.
Diferentes tipos de Inteligência Artificial
A inteligência artificial (IA) é uma área ampla e diversificada, composta por uma variedade de técnicas e abordagens para replicar a inteligência humana em sistemas computacionais. À medida que evolui, a IA passa a ser segmentada em diferentes tipos, com aplicabilidade em variados contextos. Confira a seguir os principais.
– Inteligência Artificial Fraca (IA Limitada ou ANI)
Também conhecida como IA fraca ou especializada, este tipo de IA é projetada para realizar tarefas específicas dentro de um domínio limitado. Exemplos comuns incluem assistentes virtuais, sistemas de recomendação, reconhecimento de voz e visão computacional. Embora esses sistemas possam ser altamente eficazes em suas áreas de atuação, eles geralmente não possuem a capacidade de aprender ou se adaptar a novas situações fora de seu escopo definido.
– Inteligência Artificial Forte (IA Geral ou AGI)
A IA forte é o oposto da IA fraca, sendo capaz de realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa realizar. Este é o tipo de IA muitas vezes retratado em filmes de ficção científica, onde máquinas exibem consciência, autoconsciência e capacidade de raciocínio complexo. Apesar dos avanços significativos na IA, ainda estamos longe de alcançar este nível de inteligência artificial.
– Superinteligência artificial (ASI)
É uma tecnologia considerada o futuro da AI, com o desenvolvimento de máquinas com uma capacidade de tomar decisões e analisar dados de forma extremamente rápida, superando a inteligência da IA Forte. É ainda um tipo de inteligência artificial especulativa.
– Aprendizado de máquina (Machine Learning)
O aprendizado de máquina é uma abordagem da IA que permite que os sistemas aprendam e melhorem automaticamente a partir de experiências passadas sem serem explicitamente programados para isso. Existem diferentes tipos de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. Esta técnica é amplamente utilizada em uma variedade de aplicações, desde reconhecimento de padrões até previsão de dados.
– Redes Neurais Artificiais (ANNs)
Inspiradas no funcionamento do cérebro humano, as redes neurais artificiais são estruturas matemáticas compostas por unidades interconectadas (neurônios artificiais) que processam informações e aprendem padrões a partir dos dados. As ANNs são amplamente utilizadas em tarefas de reconhecimento de padrões, processamento de linguagem natural e visão computacional.
– Processamento de Linguagem Natural (PLN)
O PLN é uma área da IA dedicada ao desenvolvimento de sistemas capazes de entender, interpretar e gerar linguagem humana de maneira natural. Isso inclui tradução automática,
análise de sentimento, sumarização de textos e muito mais. O PLN é utilizado em uma variedade de aplicativos, desde assistentes virtuais até sistemas de análise de dados.
Inteligência artificial nos investimentos
Com sua capacidade de processar grandes volumes de dados, oferecer insights e avaliar riscos, a inteligência artificial tem oferecido importantes contribuições ao mercado financeiro em geral, e especificamente ao mundo dos investimentos.
Os robôs de IA são programados para avaliar milhares de dados em segundos, incluindo a saúde financeira de uma empresa, desempenho histórico e análise de mercado. Com isso, permitem aos analistas aprimorarem seus relatórios, análises e recomendações. Confira a seguir as aplicabilidades mais comuns.
1 – Análise de dados em escala
Um dos principais diferenciais da IA nos investimentos é sua capacidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real. Essa análise de dados em escala permite identificar padrões, tendências e correlações que podem passar despercebidos por avaliações convencionais.
Seja examinando dados de mercado, notícias financeiras, balanços corporativos ou até mesmo tendências e emoções nas redes sociais, a IA pode extrair insights valiosos para informar decisões de investimento.
2 – Previsão de tendências do mercado
Com algoritmos de machine learning, a IA pode prever tendências de mercado e antecipar movimentos de preços de ativos com base em análises históricas e em tempo real. Isso permite que investidores e gestores de fundos identifiquem oportunidades de investimento e ajustem suas estratégias de forma proativa, maximizando os retornos e reduzindo os riscos.
3 – Trading algorítmico
O trading algorítmico é outra área em que a IA está revolucionando os investimentos. Algoritmos de alta frequência podem executar operações de compra e venda em frações de segundos, aproveitando-se de pequenas discrepâncias nos preços dos ativos. Isso não apenas aumenta a liquidez e a eficiência dos mercados, mas também pode gerar retornos consistentes para investidores que adotem essa abordagem.
4. Gestão de riscos
A IA também desempenha um papel crucial na gestão de riscos nos investimentos. Modelos preditivos podem identificar potenciais ameaças ao portfólio, como volatilidade excessiva, correlações indesejadas ou eventos inesperados no mercado. Isso possibilita que investidores e gestores de fundos adotem medidas proativas para mitigar esses riscos e proteger seus investimentos.
5. Acesso a investimentos alternativos
A IA pode democratizar o acesso a investimentos alternativos e complexos, como fundos quantitativos, hedge funds e mercados derivativos. Plataformas de investimento baseadas em IA podem oferecer estratégias diversificadas e personalizadas para investidores de todos os perfis, possibilitando que eles aproveitem oportunidades de investimento anteriormente reservadas a investidores institucionais.
Robôs investidores?
Para além dos robôs traders, a IA pode ser capaz de tomar o lugar de assessores de investimento? Hoje já é possível ter uma carteira de investimentos montada de forma lógica e segura por IA, que seleciona investimentos e porcentagens que façam sentido para o seu objetivo e perfil, além de calcular e analisar diversas opções e informações de rentabilidade e prazo para oferecer uma carteira rentável.
Isso, no entanto, não sinaliza o fim dos assessores de investimento. Afinal, todo conteúdo gerado por IAs generativas é passível de erro e precisa ser revisado por olhos humanos. A tecnologia pode ser uma ferramenta que auxilia assessores e investidores, analisando os dados e permitindo que os assessores trabalhem de forma mais eficiente e eficaz para a tomada de decisão final.
Em resumo, o potencial da inteligência artificial nos investimentos é vasto e está em constante evolução. Ao aproveitar o poder da IA para análise de dados, previsão de tendências, gestão de riscos e acesso a investimentos alternativos, os investidores podem alcançar bons resultados no mercado financeiro.
É importante lembrar, porém, que a expertise humana continua sendo fundamental para interpretar e agir com base nos insights gerados pela IA. Até porque, como adverte a OCDE (Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico), “modelos de inteligência artificial podem capturar informações subjacentes em dados de uma forma que está além da capacidade humana”.
Também segundo a OCDE, o uso generalizado da IA pode estimular o chamado comportamento de rebanho nos mercados financeiros, levando a distorções indesejáveis.
Ao que tudo indica, portanto, é a combinação de inteligência artificial e inteligência humana que pode levar a melhores decisões e resultados nos investimentos. Até porque todo o conteúdo gerado por IA está sujeito a erros e precisa ser revisado por olhos humanos de operadores e investidores a quem cabe a decisão final
