Nos últimos meses, o tema inteligência artificial (IA) tem ganhado espaço cada vez maior nos portais de notícias e nas rodas de conversa dos mais variados públicos.
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Apesar de a tecnologia já estar presente em nossas vidas há bastante tempo, e mesmo as ferramentas de IA já serem amplamente utilizadas nos mais variados segmentos, é consenso entre a maioria dos estudiosos que estamos chegando àquele momento que em tecnologia chamamos de “tipping point”, quando os avanços ganham escala e velocidade nunca antes vistos.
Falando especificamente de mercado financeiro, imagino que, a essa altura, ninguém duvida que inteligência artificial e blockchain serão estruturais daqui por diante. Bancos, fintechs, assets e todos os demais players da indústria vêm experimentando modelagens de machine learning, em busca de soluções inteligentes, ágeis e, sobretudo, que tragam resultados acertados para lidar com o mercado financeiro em todas as suas esferas e serviços.
Categorias básicas de I.A.
A inteligência artificial tem as mais variadas aplicações e seu uso atual se desdobra, basicamente, em: Inteligência Artificial Assistida, Autônoma, Automatizada e Aumentada.
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Inteligência Artificial Assistida
É a IA que requer intervenção humana para realizar tarefas ou tomar decisões. Esses sistemas podem ajudar os usuários a analisar grandes quantidades de dados, mas a tomada de decisão final é deixada para os seres humanos.
A assistente virtual Siri, da Apple, é um bom exemplo disso, pois responde perguntas, executa tarefas básicas, mas requer comandos específicos para realizar essas tarefas.
No mercado financeiro, podemos encontrar exemplos concretos desse tipo de IA nos robôs utilizados por bancos e corretoras que, de acordo com um conjunto de respostas que você dá sobre seu perfil, montam sugestões de investimento, mas, ainda assim, a decisão final e a operacionalização do que foi proposto continua sendo sua responsabilidade.
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Inteligência Artificial Autônoma
São sistemas capazes de operar de forma independente, usando algoritmos de aprendizado de máquina para tomar decisões com base em dados.
Os carros autônomos, por exemplo, usam sensores, câmeras e algoritmos para identificar obstáculos, seguir rotas e até mesmo evitar acidentes, sem a necessidade de intervenção humana. Até mesmo o seu robô aspirador, que memoriza o layout da casa e substitui a vassoura, é um exemplo prático disso.
No mercado financeiro, traders profissionais podem optar por utilizar estratégias de HFT (high frequency trading), em que computadores realizam transações de alta velocidade com base em complexos algoritmos, visando otimizar lucros a partir de flutuações que acontecem em segundos.
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Esses robôs analisam preços, volumes, indicadores técnicos e notícias e tomam decisões de compra e venda a partir desses dados, sem intervenção humana.
O lado positivo é a ausência de emoções nas decisões, mas existe um lado controverso e que ainda carece de muito debate, que é a questão da isonomia de mercados, pois esse tipo de ferramenta favorece quem tem mais poder econômico para investir em tecnologia.
Além disso, há ainda o risco ligado justamente à velocidade das decisões que podem resultar em algo que o mercado chama de “flash crashes”, ou seja, movimentos de mercado em volume substancial, ocasionando quedas abruptas e significativas nos preços dos ativos, como o que ocorreu, por exemplo, com o índice Dow Jones em 2010, que caiu 1.000 pontos em apenas 20 minutos, em decorrência do uso excessivo de algoritmos.
Inteligência Artificial Automatizada
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Esta ferramenta de IA é projetada para executar tarefas repetitivas, como as que você observa em um chatbot que responde perguntas de clientes em um site de banco, por exemplo. Por meio de algoritmos, os sistemas são capazes de analisar grandes quantidades de dados e apresentar insights ou resultados sem a necessidade de intervenção humana.
Um outro exemplo é o YouTube ou os streamings, que trazem recomendações ao espectador com base nos dados de comportamento armazenado em sua área logada.
Inteligência Artificial Aumentada
Aqui temos os maiores avanços, pois trata-se da inteligência artificial projetada para trabalhar em conjunto com seres humanos, complementando suas habilidades e conhecimentos, auxiliando na resolução de problemas de forma mais eficiente. É a combinação entre a capacidade infinita de processamento de dados da IA com a inteligência humana.
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Por exemplo, um sistema de diagnóstico médico baseado em IA pode ajudar um médico a identificar sintomas e recomendar tratamentos, mas a decisão final ainda é deixada para o médico.
No mercado financeiro, ferramentas de analytics data já fazem esse mesmo tipo de trabalho, consolidando grande volume de informações de mercado, filtrando as mais relevantes para que o gestor possa tomar suas decisões de forma mais eficiente e embasada.
Um case bastante conhecido no mercado é o BlackRock Aladdin, a plataforma tecnológica da Clarity IA utilizada por investidores institucionais, gestores de ativos, fundos de pensão, entre outros.
A ferramenta realiza sofisticadas análise de risco e gestão de portfólios utilizando ciência de dados com aprendizagem automática e big data para consolidar dados socioambientais e capacitar gestores a medir o impacto de seus investimentos sob a perspectiva ESG, podendo ajustar e maximizar o desempenho de seus portfólios.
Limites da Inteligência Artificial nos investimentos
Nos próximos meses e anos veremos muitos avanços tecnológicos que, em certa medida, podem mudar a forma como fazemos investimentos e como nos relacionamos com instituições financeiras.
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Investidores comuns, como eu e você, se quisermos, já podemos ter uma amostra disso por meio dos chamados robôs advisory, que oferecem um tipo de consultoria financeira automatizada, utilizando algoritmos e machine learning para recomendar investimentos.
É claro que esse tipo de tecnologia ainda não é recomendável para todos os tipos de investimentos e todos os perfis de investidores. Muito estudo de ciência de dados ainda precisa evoluir até que o mundo chegue a um modelo de AGI (Artificial General Intelligence) que combine eficiência, segurança e confiabilidade total.
Os dados, a inteligência artificial, o machine learning estarão cada vez mais disponíveis, mas a tomada de consciência quanto à importância de planejar o futuro e aportar mensalmente para que ele aconteça da forma como você planejou continua dependendo de um outro tipo de inteligência que as máquinas não podem oferecer: a inteligência emocional. Esta, sim, continua sendo uma das mais importantes ferramentas para otimizar seus investimentos.
