A inteligência artificial pode tornar os analistas humanos irrelevantes? Essa é a pergunta na mente de todos, já que os modelos de IA revolucionam completamente a pesquisa de investimentos. Byron Wien, um estrategista de mercado que definiu a década de 1990, acredita que a melhor pesquisa vem de ideias ousadas e não consensuais que se mostram corretas.
Agora, a pressão está sobre a IA para atender a esse padrão e potencialmente marginalizar analistas que dominaram o campo por décadas. Durante anos, analistas dissecaram demonstrações financeiras e vasculharam manchetes, tudo para ajudar investidores a tomar melhores decisões.
A IA entrou neste espaço com ferramentas que simplificam, automatizam e, às vezes, superam métodos tradicionais. Modelos de linguagem grandes (LLMs) tornaram-se particularmente eficazes na análise de dados financeiros, fazendo em minutos o que poderia levar uma equipe de analistas dias.
Prever lucros, por exemplo, se encaixa perfeitamente nas forças da IA. Padrões de lucro tendem a seguir tendências lógicas—anos bons levam a mais anos bons; anos ruins levam a mais anos ruins. A IA prospera nesses espaços previsíveis, superando analistas humanos que às vezes deixam ruídos ou preconceitos turvar seu julgamento.
LLMs reescrevendo o livro de regras da análise de investimentos.
O trabalho da Universidade de Chicago com LLMs chamou a atenção. Pesquisadores usaram IA para prever a variação dos lucros e descobriram que esses modelos superaram as estimativas medianas dos analistas humanos. O segredo? LLMs se destacam em entender a história por trás dos relatórios de lucros, algo que algoritmos tradicionais nunca conseguiram fazer.
Esses modelos imitam os passos lógicos de analistas seniores, como juniores disciplinados em uma equipe financeira. Os modelos de IA também evitam uma das maiores armadilhas humanas: a superconfiança. Analistas são notórios por ajustarem suas projeções para se adequar ao que pensam que os investidores querem ouvir. A IA não joga esse jogo.
Ao ajustar as configurações de “temperatura” de um modelo de IA—um termo sofisticado para aleatoriedade—você pode calcular bandas de risco e retorno com estatísticas frias e duras. Você pode até obter uma estimativa de confiança para suas previsões. Humanos, em comparação, tendem a ficar arrogantes com suas previsões, insistindo em chamadas ruins em vez de reavaliar.
Apesar dessas vitórias, a IA está longe de ser perfeita. Ela não encontrará a próxima Nvidia ou preverá outro colapso financeiro global. Grandes choques de mercado como esses não seguem padrões, e a IA luta quando o inesperado acontece.
Ela também não pode interrogar executivos de empresas durante chamadas de lucros ou captar respostas evasivas sobre questões críticas. Os mercados são bagunçados e estão constantemente mudando, e a IA carece da intuição para se adaptar. É aí que os principais analistas ainda se destacam—eles sabem quando pivotar, investigar mais a fundo e pressionar por respostas.
Mas o hype em torno da IA provavelmente permanecerá forte por muito tempo. Gigantes da tecnologia estão obcecados. A Microsoft está apostando alto—$80 bilhões—em IA e na infraestrutura necessária. Para o ano fiscal de 2025, o gigante da tecnologia planeja gastar mais da metade disso nos EUA em data centers para treinar e implantar modelos de IA.
Por que a extravagância? A IA exige um poder de computação insano. Treinar modelos como o ChatGPT significa conectar milhares de chips em enormes clusters de data centers.
Dólares de publicidade poderiam impulsionar a próxima explosão tecnológica.
A IA pode seguir o mesmo caminho que as revoluções tecnológicas passadas: alimentada por dinheiro de publicidade. Lembra como o Google e o Facebook chegaram ao poder? Eles lucraram com orçamentos de construção de marcas, levando dólares de todos—de Tide ao seu encanador local.
Mesmo empresas com muitos assinantes, como Netflix e Amazon, estão agora dependendo de anúncios. Alphabet, a empresa-mãe do Google, é um exemplo principal de até onde esse modelo pode chegar. Desde seu IPO em 2004, a receita da Alphabet disparou 160 vezes, atingindo mais de $300 bilhões em 2023.
A IA tem o potencial de remodelar indústrias, assim como o rádio, a TV e a internet fizeram antes. Antigamente, os jornais dependiam de anúncios para dois terços de sua receita.
Rádio e TV prosperaram com comerciais, mantendo-os gratuitos para o público. A IA pode em breve ser a próxima grande plataforma de publicidade, atraindo dólares para financiar desenvolvimentos inovadores.
A IA pode gerar ideias—algumas brilhantes, algumas sem sentido. Ela pode rodar cenários infinitos, extraindo insights da história que até mesmo um exército de pesquisadores pode perder. Mas ela não pode lhe dar aquela “faísca de genialidade.” Analistas trazem algo que a IA não pode replicar: a capacidade de questionar, adaptar e ver o quadro geral em tempo real.
Esse toque humano ainda é inestimável em um mundo onde recomendações não consensuais— aquelas que nenhuma máquina pensaria em fazer— muitas vezes se revelam as mais lucrativas. A verdadeira lição? A IA e os analistas não são inimigos. Eles são ferramentas um para o outro.
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