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Será que a IA também poderá assumir a gestão de ativos?

PorJai HamidJai Hamid
Tempo de leitura: 3 minutos
Será que a IA também poderá assumir a gestão de ativos?
  • Bancos e corretoras estão se apressando para integrar a IA na gestão de patrimônio, mas a tecnologia ainda tem dificuldades para entender as nuances pessoais nas decisões de investimento.
  • Os robôs-consultores ainda não conquistaram muita confiança porque carecem de comunicação real com os clientes e não conseguem compreender plenamente os objetivos financeiros pessoais.
  • A IA pode melhorar a eficiência na gestão de ativos, mas a supervisão humana continua sendo essencial para detectar erros e fornecer julgamentos criteriosos.

No setor financeiro, todos estão de olho na IA. Todos os bancos e corretoras estão tentando descobrir como a IA pode ajudar a gerenciar patrimônio. Não apenas para os ricos, mas para todos.

Na verdade, isso representa uma ameaça para aqueles que não se adaptam com rapidez suficiente. Gerenciar ativos exige mais do que simplesmente movimentar dinheiro.

Trata-se de escolher a combinação certa de investimentos e ajustá-la conforme as coisas mudam. Atualmente, consultores humanos cuidam disso. Mas será que a IA poderia fazer isso melhor? Spoiler: Provavelmente não.

O problema com os consultores robôs

Mas a gestão de patrimônio é cara, e a maioria das pessoas não consegue arcar com os altos custos. É nessa área que a IA pode ajudar.

Sistemas baseados em inteligência artificial podem oferecer aconselhamento personalizado a um custo menor, dando acesso a pessoas que antes eram excluídas porque sua riqueza não era "suficiente" para justificar o preço do aconselhamento humano.

Mas aqui está o pequeno porém. Os robôs-consultores não têm sido exatamente populares. Mesmo quando a IA oferece a melhor combinação de ações, títulos ou fundos, não basta apenas fazer sugestões.

O que está faltando? Comunicação, segundo Juan Luis Perez, ex-diretor global de pesquisa do Morgan Stanley. Esse é o verdadeiro problema que a IA precisa resolver.

A inteligência artificial consegue analisar milhares de instrumentos financeiros em segundos. Ela conhece os números, os retornos passados ​​e os riscos. Mas entender as pessoas? Isso já é outra história.

A IA não consegue captar as narrativas pessoais nem as mudanças de expectativas que defiquem somos como investidores. Porque, veja bem, o investimento humano (mesmo o institucional) não se baseia em dados.

Trata-se de emoções, decisões sobre poupar, gastar ou investir e planejamento a longo prazo. Essas questões são profundamente pessoais, e até mesmo consultores humanos têm dificuldade em compreendê-las (às vezes).

Então, como um robô-consultor deveria fazer isso? Não é de se admirar que a maioria dos clientes acabe com a mesma carteira tradicional de 60/40 em ações e títulos. Essa é a configuração padrão. Não é preciso inteligência artificial para descobrir isso.

Para que haja progresso real, a IA precisa ser mais inteligente. Ela precisa entender como os consultores trabalham, e não apenas emitir recomendações genéricas. Não basta recomendar os mesmos produtos repetidamente.

A IA precisa aprender com as interações com os clientes. Se a IA não conseguir explicar um portfólio em termos simples, ninguém jamais confiará nela de verdade.

A descentralização é a chave

Os gestores de ativos estão agora numa encruzilhada. Para que a IA seja verdadeiramente útil, ela precisa dar poder tanto ao consultor quanto ao cliente.

Isso significa descentralizar o processo e permitir que os consultores usem ferramentas de IA para tomar decisões melhores. Não se trata de seguir um plano centralizado elaborado por algum Diretor de Investimentos (CIO) que está tentando promover produtos de alta margem de lucro.

Na verdade, a descentralização das decisões pode complicar o processo para as empresas que tentam vender esses produtos. Conformidade e risco também representam desafios.

O futuro poderá reservar conversas com IA que parecerão quase humanas. Grandes modelos de linguagem (LLMs) e agentes de IA poderão revolucionar o cenário ao aprenderem com nossas pegadas digitais.

Esses sistemas de IA teriam contexto suficiente de nossas vidas para prever o que desejamos à medida que as coisas mudam. Teoricamente, isso poderia tornar a gestão de patrimônio mais eficiente.

Mas quem realmente confiaria suas informações mais pessoais a uma máquina? O nível de confiança exigido é simplesmente enorme.

Mas se o Vale do Silício continuar a impulsionar a IA para novos patamares, poderemos em breve ver robôs capazes de manter conversas fluidas e reais com os clientes. E quando isso acontecer, tudo mudará.

A BlackRock, a maior gestora de ativos do planeta, já utiliza IA há anos. Ela emprega aprendizado de máquina e grandes modelos de linguagem para impulsionar suas estratégias de investimento.

Eles até usam IA para otimizar o investimentomatic . Eles têm uma ferramenta, chamada Thematic Robot, que combina IA com conhecimento humano para criar carteiras de ações com base em temas de mercados emergentes.

Segundo informações, isso acelera o processo de busca de oportunidades de investimento em diferentes setores, o que significa mais eficiência e menos tempo perdido.

Mas a IA não é infalível. A supervisão humana continua sendo essencial, porque, novamente, esses robôs não têm o discernimento ou a compreensão refinada de um gestor de portfólio experiente como Larry Fink.

Se a IA cometer um erro, alguém precisa corrigi-lo. Erros nos resultados da IA ​​acontecem e, sem intervenção humana, podem levar a consequências graves. O cenário ideal? Uma combinação de conhecimento humano e eficiência impulsionada pela IA.

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Aviso Legal. As informações fornecidas não constituem aconselhamento de investimento. CryptopolitanO não se responsabiliza por quaisquer investimentos realizados com base nas informações fornecidas nesta página. Recomendamostrona realização de pesquisas independentesdent /ou a consulta a um profissional qualificado antes de tomar qualquer decisão de investimento.

Jai Hamid

Jai Hamid

Jai Hamid cobre criptomoedas, mercados de ações, tecnologia, economia global e eventos geopolíticos que afetam os mercados há seis anos. Ela trabalhou com publicações focadas em blockchain, incluindo AMB Crypto, Coin Edition e CryptoTale, em análises de mercado, grandes empresas, regulamentação e tendências macroeconômicas. Ela estudou na London School of Journalism e compartilhou três vezes suas análises sobre o mercado de criptomoedas em uma das principais redes de TV da África.

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