Num momento em que a transformação digital redefine o modo como tomamos decisões e investimos, a inteligência artificial (IA) impõe-se como uma ferramenta indispensável para os mercados financeiros. A crescente complexidade dos dados e a necessidade de respostas rápidas e informadas levaram as empresas de gestão de ativos a integrar soluções tecnológicas nos seus processos de análise e decisão.
Mais do que substituir o olhar humano, estas tecnologias oferecem uma vantagem competitiva significativa, permitindo ganhos de produtividade, maior precisão nas análises e, sobretudo, a capacidade de acompanhar um mercado cada vez mais exigente.
É neste contexto que Pablo Riveroll, Gestor de Fundos e Responsável Global pela Investigação de Ações da Schroders, reflete sobre o impacto da IA na análise de investimento, destacando o papel decisivo da combinação entre tecnologia e experiência humana.
IA tem potencial para potenciar gestores de ativos
A capacidade das ferramentas de inteligência artificial (IA) para processar dados e analisar linguagem natural a velocidades inéditas oferece um impulso significativo aos gestores de ativos. À medida que a IA é amplamente adotada pela indústria, o sucesso passará por aproveitar estas capacidades para aprimorar práticas de investimento tradicionais e diferenciar a nossa abordagem.
Cada vez mais, o uso de IA é algo que os clientes esperam. Segundo o Global Investor Insight Survey 2024, 63% dos entrevistados têm uma visão positiva sobre a utilização de IA na investigação de investimento e na construção de portefólios.
Aqui, analisa-se a adoção de IA na nossa área de mercados públicos e como o seu uso aumenta a produtividade dos investidores. Em última análise, acreditamos que isso se deve traduzir em retornos ajustados ao risco mais elevados em comparação com os pares para os nossos clientes.
A inteligência artificial complementa a perícia humana
É inegável que uma parte substancial da investigação de investimento escrita hoje já pode ser gerada por IA. No entanto, encaramos a IA não como substituta do insight humano, mas como uma ferramenta complementar.
O verdadeiro diferencial está na capacidade dos nossos investidores e analistas de perguntar as questões certas, filtrar ruído e conectar pontos que as máquinas, sozinhas, não conseguem. Afinal, a IA pode aumentar o volume de informação disponível — mas a capacidade de chegar ao que é material permanece uma competência humana essencial.
Por isso, a cultura da equipa de investimento é pelo menos tão importante quanto as ferramentas utilizadas. Uma equipa que já abraça a inovação e tem uma mentalidade de crescimento estará mais bem preparada para captar o potencial oferecido pelas ferramentas de IA.
Diversas ferramentas de IA reforçam diferentes fases do processo
Integrar IA no processo de investimento exige colaboração estreita entre tecnólogos e investidores. Desenvolvemos ferramentas internas e firmámos parcerias tecnológicas. A combinação de dados proprietários e soluções externas permite-nos criar um ecossistema robusto que melhor serve quem investe connosco.
Analistas dedicam tempo a extrair informação de relatórios financeiros, documentação corporativa, research sell-side, conferências e entrevistas com equipas de gestão e especialistas setoriais. Isso tradicionalmente era um processo moroso com poucas alternativas — até à chegada da IA.
Na divisão de mercados públicos, utilizamos o ChatGPT Enterprise para gerar avaliações iniciais de empresas, países e setores. A ferramenta digere todas as informações públicas disponíveis, incluindo notícias, e responde a um conjunto predefinido de questões. Também experimentamos o Deep Research, agente da OpenAI para pesquisa aprofundada, com resultados promissores.
Testámos ainda a ferramenta Bloomberg DSX (Document Search and Analysis) na fase beta, permitindo responder a questões mais complexas com maior eficiência.
Mais recentemente, criámos uma solução proprietária capaz de interrogar informações selecionadas (relatórios internos, documentos oficiais, etc.), elevando a qualidade do output. Também estamos a desenvolver múltiplos agentes em coordenação, onde uma questão pode ser respondida por uma combinação de análise de demonstrações financeiras e explicações contextuais a partir de relatórios ou entrevistas da gestão.
Um desenvolvimento relevante é o Model Context Protocol (MCP), o equivalente a uma porta USB para aplicações de IA: um padrão para conectar ferramentas de IA a fontes de dados e aplicações, o que torna ferramentas como o ChatGPT ainda mais poderosas.
Benefícios tangíveis da IA na investigação de investimento
As ferramentas como ChatGPT Enterprise, Bloomberg DSX e as nossas soluções internas geram avaliações iniciais de empresas com elevada qualidade e respondem a perguntas complexas dos investidores. Conseguimos ainda monitorizar os motores das nossas decisões de investimento de forma mais rigorosa.
Outro exemplo é o nosso software Context AI, que produz relatórios aprofundados de sustentabilidade focados em fatores ESG (Ambientais, Sociais e de Governação). Estes recursos permitem aos nossos analistas ultrapassar limites — tornando a investigação mais rápida e profunda.
Os ganhos podem ser agrupados em três dimensões:
Avaliação inicial mais eficiente e eficaz: a IA acelera a compreensão dos negócios, dos seus fatores de risco e drivers. O conhecimento é democratizado, permitindo que analistas ganhem familiaridade com novas empresas ou setores rapidamente. O trabalho que anteriormente podia tomar duas semanas passa a demorar metade do tempo;
Maior volume de ideias analisadas: o tempo poupado permite explorar mais oportunidades de investimento, focando-se no que é mais complexo e relevante;
Monitorização mais eficaz: para investimentos existentes, a IA permite acompanhar evoluções com rapidez, entendendo se a tese de investimento está a ser cumprida;
A combinação de redução de tempo na avaliação inicial, maior número de ideias analisadas e seguimento eficiente das carteiras deve, no nosso entender, resultar num melhor retorno ajustado ao risco comparativamente aos pares para os clientes.
Como é aplicado na prática?
Num exemplo de empresa com retorno em queda, o analista precisa de entender causas — variações cíclicas, disrupção no setor, novos concorrentes ou falhas de execução. Antes, isso exigia dias ou semanas de análise. Agora, com IA, este processo é muito mais eficiente, permitindo decidir rapidamente se vale a pena avançar com aprofundamento ou passar para outro caso.
Perspetivas e evolução prevista em 2025
O ChatGPT Enterprise e o Context AI já estão em uso por cerca de 300 investidores e analistas nas áreas de equity e crédito. O Bloomberg DSX também está em fase de rollout nestes departamentos. Após a fase de implementação de 2024, 2025 será o ano em que estas ferramentas se consolidarão como rotina.
Os analistas começam as suas análises com uma base de conhecimento já pré-curada pela IA. À medida que as capacidades evoluem, esperamos que a IA responda a questões cada vez mais complexas: ajudar a descobrir não só o motivo da queda de rentabilidade de uma empresa, mas também o que poderá impulsionar uma recuperação — e monitorizar se os fatores identificados se confirmam ao longo do tempo. Cabe ao analista discernir o que é material e o que é apenas ruído.
