Disrupção tecnológica e IA: a moldar a economia global

Abril de 2025 por André Themudo

A indústria financeira tem vindo a sofrer uma enorme transformação, com a inteligência artificial (IA) na vanguarda desta revolução. A IA está a melhorar a capacidade dos investidores e gestores de investimentos para processar e analisar grandes quantidades de dados, permitindo uma tomada de decisões mais informada e precisa.

Transformar o investimento

Ao tirar partido da IA, as empresas de investimento sistemático, como a BlackRock Systematic, alteraram significativamente as suas abordagens de investimento. Ao longo das últimas duas décadas, a BlackRock integrou técnicas de IA e de aprendizagem automática para passar da análise qualitativa tradicional para uma abordagem mais quantitativa e baseada em dados. Esta mudança está a desbloquear novas oportunidades para gerar alfa – o excesso de retorno sobre o benchmark do mercado – descobrindo padrões e insights que antes estavam ocultos em conjuntos de dados complexos. Também melhora a exatidão da análise qualitativa, refinando os modelos preditivos, por exemplo, através da análise de sentimentos e da extração de texto, anteriormente limitados pela interpretação manual.

O papel dos Modelos de Linguagem de Grande Escala

Um dos principais avanços da IA que transformou o mundo dos investimentos é o Modelo de Linguagem de Grande Escala (LLM na sigla em inglês). Os LLM são utilizados para analisar e extrair informações valiosas de relatórios de analistas, transcrições de conferências de resultados de empresas, artigos de notícias e redes sociais. Em vez da tradicional análise de sentimentos que conta palavras positivas e negativas, os LLM modernos processam o texto de forma holística, contabilizando as relações entre as palavras para descobrir insights de investimento mais matizados.

Um exemplo prático deste facto é o modelo de IA da BlackRock, que foi treinado com base em mais de 400,000 transcrições de conferências de resultados e duas décadas de dados históricos do mercado. Isto permite que o modelo preveja os movimentos do mercado com maior precisão do que os modelos gerais de IA, como os utilizados por plataformas públicas como o ChatGPT. A capacidade de combinar informações de várias fontes de dados e cruzá-las com as tendências do mercado dá aos modelos da BlackRock uma vantagem distinta ao fazer previsões em tempo real, o que pode levar a estratégias de investimento mais eficazes.

Tipos de aprendizagem automática

A BlackRock Systematic utiliza várias técnicas de aprendizagem automática nas suas estratégias de investimento. As árvores de decisão dividem os dados de investimento em caminhos de decisão estruturados, ajudando a identificar padrões. As redes neurais profundas analisam grandes conjuntos de dados para descobrir relações, ajudando a prever os movimentos do mercado. O processamento de linguagem natural (NLP na sigla em inglês) e os modelos de linguagem de grande escala (LLM) são aplicados à análise de texto de relatórios de analistas, earnings calls de empresas, notícias e redes sociais para revelar sentimentos e extrair informações acionáveis sobre o investimento. Os modelos preditivos combinam sinais fundamentais, de sentimento, macroeconómicos e ESG para prever o retorno das ações.

Embora as estratégias da BlackRock Systematic estejam enraizadas em modelos quantitativos que dependem fortemente da aprendizagem automática e da IA, a indústria de investimento em geral também integra estas tecnologias para melhorar as estratégias de investimento ativas e passivas. Na gestão ativa, a aprendizagem automática ajuda os gestores de fundos a processar grandes quantidades de dados – demonstrações financeiras, relatórios económicos e dados alternativos – permitindo uma melhor tomada de decisões. Além disso, os modelos baseados em IA melhoram a gestão do risco, permitindo ajustes dinâmicos da carteira com base na alteração das condições do mercado.

A aprendizagem automática também desempenha um papel fundamental na negociação algorítmica, analisando dados de mercado para transações de alta frequência. Os robot-advisors utilizam a aprendizagem automática para criar estratégias de investimento personalizadas, adaptadas aos objetivos, à tolerância ao risco e à situação financeira de cada indivíduo, adaptando-se continuamente às condições em mudança.

A combinação de aprendizagem automática, grandes volumes de dados e conhecimentos humanos permite à BlackRock Systematic criar carteiras sistemáticas, otimizar decisões de investimento e equilibrar o risco e o retorno. No entanto, os avanços tecnológicos também trazem desafios, como manter-se à frente dos concorrentes e garantir a integridade dos modelos de IA. Vemos uma aplicação mais ampla da IA no setor da reforma através do serviço ao cliente, do envolvimento dos participantes e da conceção e administração de planos. Independentemente do foco de um fiduciário de plano, uma coisa permanece clara: garantir que as gestoras de ativos, os recordkeepers e os consultores estejam equipados para o ajudar a fornecer mais valor aos seus participantes através da integração da IA no seu plano.