Inteligência Artificial em Finanças: A Espada de Dois Gumes que Redefine os Serviços Financeiros

Hoje, apenas os preguiçosos não discutem Inteligência Artificial (IA) e seu potencial para revolucionar praticamente todos os aspectos de nossas vidas, incluindo as finanças. De fato, há um crescimento surpreendente no mercado de IA — ultrapassou $184 bilhões em 2024, $50 bilhões a mais do que em 2023. Além disso, essa floração é esperada para continuar, e o mercado excederá $826 bilhões até 2030.

Mas isso é apenas um lado. Por outro lado, pesquisas mostram problemas crescentes com a implementação da IA, especialmente nas finanças. Em 2024, ela enfrentará problemas relacionados à privacidade e proteção de dados pessoais, viés de algoritmo e ética de transparência. A questão socioeconômica de perdas de empregos potenciais também está na agenda.

 É tudo relacionado à IA problemático? Vamos considerar os desafios reais para a implementação ubíqua da IA nas finanças e os obstáculos que precisamos resolver agora para que a IA possa alcançar as massas.

Desafios Reais para a Integração Massiva da IA

Inicialmente, o objetivo era criar inteligência artificial no nível da consciência humana — a chamada IA forte — Inteligência Artificial Geral (IAG). No entanto, ainda não alcançamos esse objetivo; além disso, estamos longe de alcançá-lo. Embora pareçamos estar à beira de introduzir a verdadeira IAG, ainda há mais de cinco a sete anos para fazê-lo.

O principal problema é que as expectativas atuais da IA são vastamente superestimadas. Embora nossas tecnologias sejam impressionantes hoje, elas são apenas sistemas de IA estreitos e especializados que resolvem tarefas individuais em campos específicos. Eles não têm autoconsciência, não podem pensar como humanos e ainda são limitados em suas habilidades. Dado isso, escalar a IA se torna um desafio para a disseminação da IA. Como a IA é mais valiosa quando usada em escala, as empresas ainda precisam aprender a integrar a IA de forma eficaz em todos os processos, mas reter sua capacidade de ser ajustada e personalizada.

Além disso, as preocupações em torno da privacidade de dados não são o principal problema da IA, como muitos podem pensar. Vivemos em um mundo onde os dados não são confidenciais há muito tempo. Se alguém quiser obter informações sobre você, isso pode ser feito sem a ajuda da IA. O desafio real da integração da IA é garantir que ela não seja mal utilizada e implantada de forma responsável, sem consequências indesejadas.

A ética do uso da IA é outra questão antes que a IA alcance a disseminação em massa.

O principal problema nos sistemas existentes é a censura: Onde está a linha quando proibimos redes neurais de compartilhar uma receita de bomba e censuramos respostas do ponto de vista da correção política, etc.? Especialmente desde que os “caras ruins” sempre terão acesso a redes sem restrições impostas a eles. Estamos nos prejudicando ao usar redes limitadas enquanto nossos concorrentes não o fazem?

No entanto, o dilema ético central é a questão do objetivo de longo prazo. Quando criamos uma IA forte, enfrentaremos a questão: Podemos usar um sistema razoável para realizar tarefas rotineiras e transformá-lo em uma espécie de escravo? Este discurso, frequentemente discutido na ficção científica, pode se tornar um problema real nas próximas décadas.

O que as Empresas Devem Fazer para uma Integração Sem Problemas da IA?

Na verdade, a responsabilidade por resolver os problemas da IA não está com as empresas que a integram, mas, ao contrário, com as empresas que a desenvolvem. As tecnologias estão sendo implementadas silenciosamente à medida que se tornam disponíveis. Não há necessidade de fazer nada especial — esse processo é natural.

A inteligência artificial funciona bem em nichos estreitos onde pode substituir uma pessoa na comunicação, como salas de bate-papo. Sim, isso é irritante para alguns, mas o processo se tornará mais acessível e agradável com o tempo. Um dia, a IA finalmente se adaptará ao estilo de comunicação humano e se tornará muito mais útil, e a tecnologia se tornará cada vez mais envolvida no atendimento ao cliente.

A IA também é eficaz na pré-análise quando grandes quantidades de informações heterogêneas devem ser processadas. Isso é especialmente relevante para as finanças, pois sempre houve departamentos de analistas envolvidos em trabalhos não criativos, mas essenciais. Agora, quando a IA é tentada para ser implementada para análise, a eficiência aumenta nessa área. Na Wall Street, eles acreditam que essa profissão desaparecerá — o software de IA pode fazer o trabalho dos analistas muito mais rápido e barato.

Para alcançar uma integração sem problemas da IA, as empresas devem adotar uma abordagem estratégica além de adotar a tecnologia. ​​Elas precisam se concentrar em preparar sua força de trabalho para a mudança, educá-los sobre as ferramentas de IA e fomentar uma cultura de adaptabilidade. Dessa forma, tudo relacionado à redução da carga de trabalho de uma pessoa em tarefas rotineiras continua a evoluir. Desde que a implementação da IA dê às empresas vantagens competitivas, elas introduzirão novas tecnologias à medida que se tornem disponíveis.

A chave é encontrar um equilíbrio entre a eficiência da IA e os desafios que ela pode apresentar.

O Potencial da IA em Revolucionar as Finanças

A IA, na forma de abordagens mais tradicionais e outros métodos, vem sendo usada há muito tempo no mercado financeiro, muito antes das últimas décadas. Por exemplo, há alguns anos, o tópico do comércio de alta frequência (HFT) se tornou especialmente relevante. Aqui, a IA e as redes neurais são usadas para prever a microestrutura do mercado, o que é importante para transações rápidas nessa área. E o potencial para o desenvolvimento da IA nesse campo é bastante grande.

Quando se trata de gestão de carteira, a matemática clássica e a estatística são mais frequentemente usadas, e não há muita necessidade de IA. No entanto, ela pode ser usada, por exemplo, para encontrar um método quantitativo e sistemático para construir uma carteira ótima e personalizada. Assim, apesar de sua baixa popularidade na gestão de carteira, a IA tem oportunidades de desenvolvimento lá. A tecnologia pode reduzir significativamente o número de pessoas necessárias para trabalhar em centros de atendimento e serviços ao cliente, o que é especialmente importante para corretores e bancos, onde a interação com clientes varejistas desempenha um papel fundamental.

Além disso, a IA pode realizar as tarefas de analistas de nível júnior, especialmente em empresas que negociam uma ampla gama de instrumentos. Por exemplo, você pode precisar de analistas para trabalhar com diferentes setores ou produtos. No entanto, você pode confiar a coleta e processamento preliminares de dados à IA, deixando apenas a parte final da análise para os especialistas. Nesse caso, os modelos de linguagem são vantajosos.

No entanto, muitas das capacidades da IA nesse mercado já foram utilizadas, e apenas pequenas melhorias ainda precisam ser feitas. No futuro, quando a inteligência artificial geral (IAG) aparecer, pode haver uma transformação global de todas as indústrias, incluindo as finanças. No entanto, esse evento pode ocorrer apenas em alguns anos, e seu desenvolvimento dependerá da resolução dos problemas éticos e outros mencionados acima.