Este conteúdo aborda a aplicação da inteligência artificial nos investimentos. O material explica como a tecnologia já é utilizada em atividades como análise de dados, gestão de risco, detecção de fraudes, negociação algorítmica e automação de processos. O artigo também explora tendências como IA agêntica, gestão de patrimônio apoiada por IA e ampliação do acesso a produtos financeiros, além de discutir desafios relacionados à qualidade dos dados, governança e regulação. Para contextualizar o cenário, o texto reúne informações e projeções de instituições como Gartner e Deloitte.
A inteligência artificial avança rapidamente, ampliando a sua presença em diferentes etapas da cadeia de investimentos. Ela impacta áreas como análise de dados, automação de processos, gestão de risco e atendimento a clientes.
Nesse contexto, compreender como a tecnologia vem sendo usada pelos participantes do mercado ajuda a antecipar mudanças na forma de analisar ativos, tomar decisões e estruturar operações.
Nas próximas linhas, saiba como a IA já é utilizada nos investimentos e quais são as tendências e os desafios que a acompanham. Boa leitura!
Como a inteligência artificial está sendo aplicada nos investimentos?
A IA no mercado financeiro não é novidade, afinal, tecnologias como machine learning e redes neurais já fazem parte da rotina de muitas instituições. O que muda nessa dinâmica é a velocidade de adesão a ela e a profundidade de utilização.
Em 2024, 58% das empresas de finanças já utilizavam IA — uma alta de 21 pontos percentuais em relação a 2023, segundo levantamento da Gartner. À época, metade dos negócios que ainda não haviam adotado a tecnologia planejava implementá-la.
No front office, os usos mais relevantes da IA englobam:
- modelos de risco automatizados que se adaptam às condições de mercado em tempo real;
- detecção de fraudes;
- negociação algorítmica;
- gestão de carteiras ajustadas ao perfil de risco individual, incluindo soluções automatizadas como robôs-advisors.
- análise preditiva para identificar tendências com base em dados históricos.
No back office, o impacto é igualmente expressivo. A automação de atividades como liquidação de operações e reportes regulatórios reduz erros manuais e custos operacionais, permitindo que o setor passe de respostas reativas para preditivas.
O potencial econômico desse movimento é significativo. Grandes bancos de investimento globais estão entre os que mais avançam na implementação de IA generativa no relacionamento com seus clientes. O impacto esperado em produtividade e receita é um dos principais motores dessa corrida.
Quais são as tendências do uso de IA nos investimentos?
A adoção da IA já está avançada em diversas empresas do mercado financeiro — então a próxima discussão é como essa tecnologia deve evoluir nos próximos anos. As transformações afetam o modo como ativos são geridos, o acesso às alternativas e outros aspectos.
Saiba quais são as principais tendências do uso de IA nos investimentos!
Mais autonomia
Se a primeira onda da IA no mercado financeiro foi da automação de processos e da análise de dados em larga escala, a próxima é da autonomia. A IA agêntica está se tornando parte da infraestrutura, usando sistemas que executam fluxos de decisão independentemente, sem intervenção humana a cada etapa.
Enquanto os modelos tradicionais operam dentro de restrições predefinidas, a IA agêntica demonstra autonomia, comportamento orientado a objetivos e adaptabilidade. Ela coleta dados do ambiente, integra informações de diferentes sistemas, bases e documentos, raciocina sobre eles, define metas, toma decisões e aprende com os resultados.
No mercado financeiro, isso possibilita criar sistemas que analisam preços de ativos e indicadores econômicos em tempo real para executar negociações de maneira independente.
Gestão de patrimônio e banking institucional
Na gestão de patrimônio, espera-se um impacto estrutural. A Deloitte projeta ganhos de produtividade entre 30% e 100% até 2032, com potencial de liberar entre 25% e 50% do tempo hoje gasto pelos assessores em atividades operacionais.
Esse ganho pode vir de frentes como:
- consolidação de investimentos em diferentes custodiantes;
- geração automatizada de relatórios;
- monitoramento de desenquadramentos;
- sugestões de rebalanceamento
- apoio à execução de ajustes nas carteiras a partir de diretrizes previamente definidas.
O movimento pode expandir a capacidade da indústria para o equivalente a US$ 10 trilhões a US$ 35 trilhões em ativos sob gestão.
No banking institucional, a projeção é igualmente expressiva. O uso da IA como motor central de execução pode responder por até 25% das receitas dos 50 maiores bancos americanos até 2030. A projeção representa ganhos adicionais entre US$ 66 bilhões e US$ 75 bilhões.
Democratização de acesso
A IA generativa também deve reduzir as fricções na distribuição de produtos financeiros. Na prática, isso pode acontecer ao apoiar momentos como:
- descoberta de alternativas;
- análise de adequação ao perfil do investidor;
- organização de informações sobre investimentos;
- elaboração de materiais explicativos;
- atendimento consultivo em escala.
Muitos desses produtos são historicamente restritos a investidores institucionais, como certos produtos ligados a capital privado. Com processos mais automatizados e dados mais bem estruturados, há chance de parte deles chegar a mais canais de distribuição.
A Deloitte estima que quase 16% dos fundos registrados nos EUA terão exposição relevante ao private capital até 2030, alcançando efetivamente um em cada seis fundos de varejo.
A qualidade do dado segue como uma variável central em todas essas frentes. Nesse sentido, modelos mais autônomos exigem fundamentos ainda mais sólidos, enquanto a governança de dados é uma pré-condição estratégica.
Leia: Análise de investimentos: guia completo para decisões estratégicas
Quais são os desafios do uso da IA no mercado financeiro?
A adoção da IA no mercado financeiro avança em ritmo acelerado, mas os desafios que acompanham o movimento são relevantes. Veja quais são!
Qualidade de dados
O primeiro desafio do uso da IA no mercado financeiro é estrutural. Para uma iniciativa ser bem-sucedida, os dados precisam ser altamente disponíveis, rastreáveis, limpos e bem classificados. Sem essa base, os modelos mais sofisticados entregam leituras amplas, porém incorretas.
Paralelamente, o uso de dados fora do ambiente controlado é frequentemente subestimado. Ao inserir informações de clientes em plataformas públicas de IA generativa, a empresa perde o controle sobre o que é feito com elas.
Nessas situações, as instituições arriscam infringir regulações como a LGPD no Brasil e o GDPR na Europa, ficando vulneráveis a multas e outras penalidades. Assim, a qualidade e a governança dos dados se tornam ainda mais relevantes.
Nesse cenário, empresas do mercado financeiro tendem a buscar ambientes próprios. Neles, bases internas, sistemas, documentos e interfaces de consulta podem operar de forma integrada, com mais controle sobre segurança, rastreabilidade e uso das informações.
A Quantum foi uma das pioneiras em utilizar inteligência artificial aplicada ao setor de investimentos, com a tecnologia proprietária Atom Expert System (AES).
Diferentemente de modelos generativos de uso amplo, o AES se apoia em motores de aprendizado voltados ao cruzamento, ao tratamento e à análise de dados financeiros. A partir desse trabalho, disponibilizamos uma base integrada de informações de qualidade aos profissionais do mercado financeiro.
Além disso, nossas APIs podem apoiar a estruturação de infraestruturas próprias de dados. Elas conectam informações confiáveis a ambientes internos, sistemas analíticos e arquiteturas que utilizem protocolos como MCP para facilitar a interação entre usuários, ferramentas e bases estruturadas.
Governança e regulação
Manter frameworks robustos de governança e compliance é uma condição para usar a IA. Eles evitam que os benefícios da tecnologia exponham o mercado financeiro, investidores e consumidores a riscos novos ou ampliados.
Cabe às instituições financeiras trabalhar em estreita colaboração com os reguladores para que a implementação esteja alinhada à busca por estabilidade e equidade na indústria.
Nesse contexto, a ANPD abriu uma consulta pública para um sandbox regulatório de inteligência artificial e proteção de dados. A iniciativa busca apoiar a construção de instrumentos regulatórios para IA, além de estimular a transparência algorítmica e a inovação responsável.
A inteligência artificial já conquistou seu espaço nos investimentos, com tendências que apontam para sistemas cada vez mais autônomos, integrados e dependentes de dados confiáveis. Entender esse movimento ajuda a acompanhar a evolução da tecnologia e as mudanças em curso no mercado.
Quer seguir de perto as transformações do mercado financeiro com dados estruturados? Conheça as soluções da Quantum e acesse informações organizadas para apoiar suas análises e decisões!
Resumindo
A IA nos investimentos pode ser analisada a partir de três frentes principais: aplicações atuais, tendências de evolução e cuidados necessários para o uso responsável da tecnologia.
Observe:
| Frente | Como aparece nos investimentos | Pontos de atenção |
| Aplicações atuais | Análise de dados, automação de processos, gestão de risco, detecção de fraudes, negociação algorítmica e robôs-advisors | A confiabilidade das respostas depende da qualidade, classificação e rastreabilidade dos dados |
| Tendências | IA agêntica, gestão de patrimônio apoiada por IA, banking institucional e ampliação do acesso a produtos financeiros | Modelos mais autônomos exigem integração entre sistemas, bases e documentos, além de governança robusta |
| Cuidados | Segurança da informação, compliance, regulação, privacidade e uso de dados em ambientes controlados | Plataformas públicas e modelos sem controle adequado podem ampliar riscos regulatórios e operacionais |
| Papel da Quantum | Uso de IA proprietária para cruzar, tratar e analisar dados financeiros, além de APIs conectáveis a infraestruturas próprias | Bases confiáveis e estruturadas são fundamentais para apoiar análises, automações e ambientes internos de IA |
