Estamos em meio a uma nova revolução digital. Em 2024, as aplicações de inteligência artificial (IA) generativa continuarão como grande tendência, ganhando cada vez mais espaço em diferentes setores da economia.
E não poderia ser diferente no coração pulsante do mercado financeiro, que sempre foi atuante em inovações e tecnologias de ponta.
Confira nesse artigo:
Origens e mecanismos de disrupções da IA generativa
Antes de abordar IA nos investimentos, para você ficar por dentro da tecnologia, vamos falar um pouco sobre a história e alguns conceitos.
A inteligência artificial não é novidade, pois sua origem remonta aos anos de 1940 e 1950, com alguns estudos.
John MacCarthy, professor de matemática em Dartmouth College, em New Hampshire (EUA), usou o termo inteligência artificial em um convite para uma conferência em 1956. Ele foi o criador da linguagem Lisp, facilitadora desenvolvimento da IA.
Naquele encontro, foi apresentado outro grande marco: o projeto The Logic Theorist. desenvolvido pelos pesquisadores Allen Newell, especializado em ciência da computação; Cliff Shaw, programador de sistemas e Herbert Simon, economista e especialista em psicologia cognitiva e informática. Foi o primeiro programa deliberadamente projetado para imitar as habilidades de resolver problemas de seres humanos.
Já revolução atual é relacionada à IA generativa, com foco na geração de novos conteúdos, imagens, designs, vídeos e músicas, utilizando técnicas como redes neurais, machine learning (aprendizado de máquina) e processamento de linguagem natural.
Segundo especialistas, a IA generativa consegue criar algo original a partir de informações e situações aprendidas.
O tema ficou sob holofotes a partir de iniciativas de Big Techs. Com uma versão beta lançada em 2020, o ChatGPT, está em pleno desenvolvimento pela OpenAI, que possui uma parceria estratégica e tem recebido maciços investimentos da Microsoft. Projetado para responder com cada vez mais eficiência às perguntas e conversar em linguagem natural, ele conta com uma versão que pode ser acessada pelo público em geral.
Quando lançado, o ChatGPT conseguiu um grande feito. Em menos de 60 dias, já totalizava com 100 milhões de usuários ativos, a mais rápida adoção em massa de uma tecnologia emergente. No final de 2023, atingiu a marca de 100 milhões de usuários semanais.
Nessa corrida, surgiu o Bard, da Alphabet, companhia que controla o Google. Trata-se de sistema de IA que também usa rede neural e de linguagem natural. No ano passado, a companhia lançou Gemini, o LLM (sigla para modelo de linguagem em larga escala, em inglês) mais poderoso para substituir o motor do Bard.
Mas tem muitos outros projetos. Por exemplo, a IBM tem anunciado recursos de IA generativa no seu sistema Watson Assistant. Há ainda o Midjourney, software que gera imagens ultrarrealistas a partir de descrições e roteiros em linguagem natural, desenvolvido pelo laboratório de pesquisas independente Midjourney Inc.
IA generativa impulsionará a economia global
A IA generativa é um dos fatores que movimentará a economia global nos próximos anos, segundo pesquisas e analistas.
Em estudo da consultoria de tecnologia Gartner mostra que 55% das companhias globais já começaram a testar (45%) ou já colocaram em produção algum sistema de IA generativa (10%). O levantamento contemplou 1.419 líderes executivos de multinacionais em setembro de 2023.
Já a McKinsey, outra empresa global de consultoria, avalia que a inteligência artificial generativa poderá gerar de US$ 2,6 trilhões a US$ 4,4 trilhões anualmente no mundo.
De acordo com a pesquisa, 75% do valor que o uso de inteligência artificial pode proporcionar está concentrado em quatro áreas principais: relacionamento e interação com clientes, marketing e vendas, engenharia de software e pesquisa e desenvolvimento (P&D). Estão em jogo a otimização de custos e ganho de eficiência.
Para se ter uma ideia, somente nos setores bancário e financeiro, a projeção da McKinsey é que a IA generativa irá movimentar entre US$ 200 e US$ 340 bilhões por ano.
Grandes instituições estão trabalhando nisso. Nos Estados Unidos, o JP Morgan conta com o IndexGPT, oferecendo consultoria de investimento aos clientes. Outro exemplo é o Morgan Stanley que desenvolveu para os consultores da área de Wealth Management uma plataforma com tecnologia de IA generativa, em parceria com a Open IA, para acompanhar e sintetizar conteúdo sobre empresas, setores, ativos e mercados.
15 tendências de IA generativa no setor de investimentos para 2024 e próximos anos
Quanto ao futuro dos investimentos, revelamos os principais pontos de transformações e insights da aplicação de IA generativa:
1) Busca por melhores oportunidades: a IA ajuda a identificar melhores oportunidades de investimentos por analisar rapidamente grandes volumes de dados e detectar padrões, tendências e movimentos de mercado.
2) Modelos de gestão de portfólios e fundos: a IA generativa será uma aliada cada vez maior na construção de modelos de gestão de portfólios e de fundos de investimento, conforme determinadas características de ativos, políticas de investimento e tendências de mercado.
3) Alinhamento com perfis dos investidores: a IA pode ser usada para pesquisas de ativos e recomendações de investimentos mais adequadas, de acordo com os perfis de risco e necessidades de cada investidor.
4) Simulação de cenários e impactos nos investimentos: a IA pode ser usada para criar simulações de diferentes cenários nos investimentos. Isso permite que os investidores avaliem o impacto de diversas variáveis, principalmente as macroeconômicas, nas suas carteiras.
5) Modelos de gerenciamento de risco: a IA pode ser aplicada no desenvolvimento de modelos de controle de risco das carteiras e targets personalizados de enquadramentos.
6) Relatórios de análises automatizados: os sistemas de IA generativa podem ser empregados para acompanhar e analisar informações sobre companhias abertas e ativos, gerando relatórios e insights relevantes para apoiar as decisões.
7) Prevenção de vieses comportamentais: a IA pode ser usada para identificar e mitigar vieses comportamentais – emoções, crenças e atalhos mentais-, em decisões de investimentos, com intuito de se garantir escolhas objetivas e pragmáticas.
8) Assistentes virtuais para esclarecer investidores: chatbots baseados em IA generativa como assistentes para investidores, prestando suporte e aperfeiçoando suas jornadas das diversas plataformas de investimentos.
9) Criação de apresentações sobre investimentos: algoritmos podem ser usados para criação de apresentações de profissionais de mercado, com dados e gráficos interativos, traduzindo informações complexas em uma linguagem mais clara e acessível.
10) Auditorias e detecção de fraudes: usando técnicas generativas, é possível desenvolver sistemas e trilhas de auditoria para analisar padrões suspeitos e detectar possíveis fraudes ou atividades anômalas no mercado financeiro.
11) Redução de erros de cálculos: a IA contribui para a redução da incidência de erros de cálculos complexos e análises.
12) Automatização de rotinas: a AI também pode automatizar tarefas e rotinas operacionais para que investidores e players de mercado como assessores, consultores, gestores e analistas, possam se concentrar em atividades estratégicas.
13) Tokenização de ativos e contratos inteligentes: a tokenização de ativos e os contratos inteligentes, utilizando a tecnologia blockchain, podem ganhar maior impulso e eficiência com a IA generativa.
14) Avaliação ágil de documentos e contratos: cruzamento de dados e análises de documentos e contratos para diminuir a burocracia e agilizar processos no setor de investimentos.
15) Produção de conteúdo e monitoramento de notícias: a IA facilita a produção de conteúdos específicos e acompanhamento de notícias personalizadas sobre investimentos.
Como você viu, muitas oportunidades devem se abrir, porém, de acordo com especialistas, o grande desafio da inteligência artificial generativa está no desenvolvimento de regulação. Os debates sobre regras deverão se intensificar.
IA na Quantum Finance
De acordo com Maxim Wengert, CEO da Quantum, a IA continuará impulsionando os negócios da Quantum Finance, abrindo o caminho para novas soluções.
Segundo ele, a Quantum foi uma das pioneiras em utilizar inteligência artificial aplicada ao setor de investimentos no país.
“Há 10 anos, desenvolvemos a nossa tecnologia exclusiva Atom Expert System (AES), que usa inteligência artificial para fazer cruzamentos de dados e gerar informações precisas e atualizadas para profissionais do mercado como assessores, consultores, gestores de patrimônio e de fundos de investimento”, diz. Ele ressalta que o grande ganho vem da cominação da IA com a curadoria de especialistas em diversos tipos de ativos e segmentos do mercado financeiro.
Quanto à inteligência artificial generativa, a Quantum começou a utilizar o ChatGPT e outros softwares de mercado em alguns processos e capturas de dados. Contudo, a fintech está desenvolvendo e testando modelos proprietários de IA generativa para inovar ainda mais suas soluções.
Em março de 2023, a Quantum inaugurou, em parceria com a PUC-Rio, o Laboratório de Finanças e Inteligência Artificial Quantum PUC – IA. O objetivo é capacitar alunos da instituição de ensino para avançarem em pesquisas, desenvolvimento de novas tecnologias e aplicações de inteligência artificial para o ecossistema das fintechs e wealthtechs.
