As soluções criadas a partir de IA (inteligência artificial) têm mostrado grande potencial como aliadas de gestores de recursos – elas podem, por exemplo, ajudar a entender movimentações do mercado e dar sugestões de estratégias para os clientes. Mas as ferramentas, por mais potentes que sejam, precisam ser supervisionadas por um humano, que é quem decide e se beneficia com a tecnologia. Essa é a recomendação dos especialistas que participaram do evento “Casos de uso da IA no mercado de capitais”. O quarto encontro da Jornada de Inteligência Artificial aconteceu em 4 de setembro e a gravação está disponível no YouTube.  

“A IA — seja geral, generativa ou outras técnicas como machine learning — tem uma ampla usabilidade. Ela pode ajudar a processar informações de forma mais rápida, eficiente, de uma maneira cada vez mais profunda e com uma amplitude maior do que se fazia antes. Também temos visto ela sendo utilizada não apenas em assets, mas no mercado de maneira geral para ganho de eficiência nas tarefas do dia a dia e para ajudar na análise de informações para tomada de decisão”, explicou Fernando Galdi, superintendente de Estratégia e Inovação no Bradesco Asset Management, em conversa mediada por Marcelo Billi, nosso superintendente de Inovação, Sustentabilidade e Educação. 

Adoção da IA 

O boom acerca da tecnologia veio com a IA generativa, mas o campo de conhecimento da inteligência artificial foi criado muito antes, no fim da década de 1950. Ferramentas de aprendizado de máquina já eram alimentadas há décadas, sendo capazes de aprender com padrões e gerar previsões. 

 Mais recentemente, os novos modelos generativos de LLM (Large Language Models) possibilitaram análises mais amplas. “Eles veem o que está sendo postado nas redes sociais, leem as notícias e, com isso, conseguem prever quais setores ou empresas podem ser afetadas”, disse Lendel Vaz, CEO da QINV e iVi Technologies, detalhando que isso leva a negociações mais rápidas e automatizadas. Segundo o executivo, a adoção de inteligência artificial generativa começou pelo backoffice em tarefas mais processuais. Mas, hoje ela está presente em outras áreas e é adotada para facilitar o atendimento ao cliente e a automatização de processos, além de usos de copilotos para gerar ganhos de produtividade e aprimorar o conhecimento dos clientes por meio de análise de dados em tempo real.   

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Regulação e governança na medida 

Há um consenso de que deve haver um equilíbrio na regulação de inteligência artificial. “A IA é um tema global. Se pesarmos muito a mão na regulação, o Brasil vai perder competitividade e o ganho de produtividade vai ser comprometido. Mas uma regulamentação muito permissiva pode gerar problemas, como de uma IA não ética. Por isso, é muito importante que a gente esteja alinhado aos grandes mercados que estão olhando para isso”, assinalou Galdi. 

Outros pontos em discussão são a supervisão de decisões tomadas pelas máquinas e a possibilidade de criar uma agência reguladora específica para IA ou deixar esse trabalho para as atuais agências reguladoras de cada setor — como a CVM no mercado de capitais. 

Para além da regulação, a adoção de inteligência artificial precisa estar baseada em governança corporativa. A tecnologia precisa ser testada exaustivamente antes de entrar em produção para evitar problemas relacionados a ela, como vieses e alucinações.  

“Sempre fazemos projetos buscando a idealização, ou seja, a IA vai resolver qual problema e qual será a sua aplicação prática. Depois partimos para experimentação para testar possibilidades e melhorar modelos, daí validamos a primeira versão e a modelagem com os usuários. Fazemos testes de aplicação para, somente depois disso, avançarmos para a ‘produtização’, que é pegar a aplicação de inteligência artificial, colocar dentro da rede corporativa e disponibilizar para as pessoas usarem”, detalhou Galdi.  

Para os modelos serem mais assertivos, explicou Vaz, eles devem ser alimentados com as regras da empresa e as leis disponíveis hoje. Assim, é possível, por exemplo, direcionar melhor os produtos. “Claro que tem risco e isso tem de ser treinado. Mas o humano tem limitações de dados e informações que consegue analisar — já a IA, não. No fim das contas, a inteligência artificial é uma inteligência mais barata”, ponderou Vaz.    

Aliada (e não substituta) 

A IA tem impacto nos empregos, mas não é como a maioria costuma crer. Em vez de substituir os seres humanos, ela vai mudar a forma de se trabalhar. “Não achamos que a IA vai diminuir empregos, mas ela vai deixar o trabalho mais interessante, mais criativo. É a mesma coisa que aconteceu com a revolução industrial”, assinalou Vaz. 

 Na mesma linha, Galdi ressaltou que a velocidade da evolução da tecnologia é muito rápida, o que dificulta fazer projeções. “Quem estiver apto a trabalhar usando inteligência artificial e outras tecnologias vai ter mais empregabilidade do que quem não estiver apto. O uso da máquina com o ser humano é melhor do que apenas a máquina ou só o ser humano — no futuro, essa dobradinha vai funcionar muito melhor”, disse. 

 Um exemplo é o uso de IA generativa para ler os comunicados e atas dos bancos centrais e, a partir da análise dos documentos, buscar informações que ajudem a entender qual será a decisão da próxima reunião. “Criamos uma metodologia para o conteúdo deste documento ser resumido em um indicador que vai de -1 a 1. Quanto mais próximo de -1, mais contracionista. Analisamos os sentimentos e usamos uma técnica proprietária que faz testes para validar o resultado”, disse Galdi. 

 O indicador sugerido pela IA ajuda a melhorar as projeções de gestores e economistas. “Com a análise de inputs e a IA aprendendo a partir da avaliação de ativos junto com dados macros de inflação, taxa de juros e dólar conseguimos ver padrões e ter sinais de ativos e investir de forma mais assertiva”, apontou Vaz. Mas há um gestor por trás das informações alimentadas e checando os outputs, conforme destacou o executivo, para quem a responsabilidade tem de ser do gestor — e não da máquina. 

Confira a gravação completa do showcase:

Veja abaixo os próximos eventos da Jornada de Inteligência Artificial: 

19 de setembro, das 10 às 12h | Pitch Day: inteligência artificial #02   
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02 de outubro, das 10 às 11h30 | Inteligência artificial para hiper personalização de produtos e serviços de investimento  
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16 de outubro, das 10 às 12h | Pitch Day: inteligência artificial #03   
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Conheça o ANBIMA em Ação  

Essa iniciativa faz parte da agenda estruturante do ANBIMA em Ação, conjunto das principais atividades da Associação para 2023 e 2024. Esse planejamento estratégico foi elaborado a partir de uma ampla consulta aos nossos associados, instituições parceiras, reguladores e lideranças da ANBIMA. Confira aqui as nossas quatro grandes agendas de trabalho: Centralidade do Investidor, Desenvolvimento de Mercado, Agenda de Serviços e Agenda Estruturante.