Todos no setor financeiro estão olhando para a IA. Todos os bancos, todos os corretores estão a tentar descobrir como a IA pode ajudar a gerir a riqueza. Não apenas para os ricos, mas para todos.
Na verdade, é uma ameaça para aqueles que não o alcançam rápido o suficiente. Gerenciar ativos exige mais do que apenas movimentar dinheiro.
Trata-se de escolher a combinação certa de investimentos e ajustá-los à medida que as coisas mudam. No momento, os conselheiros humanos cuidam disso. Mas é possível que talvez a IA possa fazer isso melhor? Spoiler: Provavelmente não.
Mas a gestão de património é cara e a maioria das pessoas não consegue arcar com os custos elevados. Esta é uma área onde a IA pode ajudar.
Os sistemas alimentados por IA podem oferecer aconselhamento personalizado a um custo mais baixo, dando acesso a pessoas que anteriormente eram deixadas de fora porque a sua riqueza não era “suficiente” para justificar o preço do aconselhamento humano.
Mas aqui está o pequeno problema. Os robo-conselheiros não são 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-chefe global de pesquisa do Morgan Stanley. Esse é o verdadeiro problema que a IA tem que resolver.
A IA pode analisar milhares de instrumentos financeiros em segundos. Ele conhece os números, os retornos passados e os riscos. Mas entender as pessoas? Essa é uma história diferente.
A IA não consegue captar as narrativas pessoais ou as mudanças nas expectativas que defi quem somos como investidores. Porque veja bem, o investimento humano (mesmo o institucional) não envolve dados.
Trata-se de emoções, decisões de poupar, gastar ou investir e planejamento de longo prazo. Essas coisas são profundamente pessoais e até mesmo os conselheiros humanos lutam para entendê-las (às vezes).
Então, como um consultor robótico deveria fazer isso? Não é de admirar que a maioria dos clientes acabe com a mesma velha carteira de títulos de capital 60/40. Esse é o padrão. A IA não é necessária para descobrir isso.
Para fazer um progresso real, a IA precisa ser mais inteligente. Precisa compreender como funcionam os consultores e não apenas lançar 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 nele.
Os gestores de ativos estão agora numa encruzilhada. Para que a IA seja verdadeiramente útil, deve dar poder tanto ao consultor como ao cliente.
Isso significa descentralizar o processo e permitir que os consultores utilizem ferramentas de IA para tomar melhores decisões. Não se trata de seguir um plano centralizado estabelecido por algum Diretor de Investimentos (CIO) que está tentando promover produtos com margens elevadas.
Na verdade, a descentralização das decisões poderia complicar o processo para as empresas que tentam vender esses produtos. Conformidade e risco também são desafios.
O futuro poderá ver conversas com IA que parecerão quase humanas. Grandes modelos de linguagem (LLMs) e agentes de IA poderiam mudar o jogo aprendendo com nossas pegadas digitais.
Esses sistemas de IA teriam contexto suficiente de nossas vidas para prever o que queremos à medida que as coisas mudam. Teoricamente, isto poderia tornar a gestão de património mais eficiente.
Mas quem realmente entregará suas informações mais pessoais a uma máquina? O nível de confiança exigido é simplesmente enorme.
Porém, se o Vale do Silício continuar levando a IA a novos patamares, em breve poderemos ver robôs-agentes que poderão ter conversas fluidas e reais com os clientes. E quando isso acontecer, mudaria tudo.
Agora, a BlackRock, a maior gestora de ativos do planeta, já utiliza IA há anos. Eles empregaram aprendizado de máquina e grandes modelos de linguagem para potencializar suas estratégias de investimento.
Eles até usam IA para agilizar o investimento matic . Eles têm uma ferramenta, chamada The matic Robot, que combina IA com experiência humana para criar cestas de ações baseadas em temas de mercados emergentes.
Alegadamente, acelera o processo de procura de oportunidades de investimento em diferentes setores, o que significa mais eficiência e menos perda de tempo.
Mas a IA não é infalível. A supervisão humana ainda é essencial porque, novamente, esses robôs não têm o julgamento ou a compreensão diferenciada de um gestor de portfólio experiente como Larry Fink.
Se a IA cometer um erro, alguém precisa detectá-lo. Erros nos resultados da IA acontecem e, sem intervenção humana, podem levar a consequências graves. A configuração ideal? Uma combinação de experiência humana e eficiência baseada em IA.