A inteligência artificial no investimento é o futuro? 5 perguntas-chave respondidas para os investidores.

Para onde quer que se olhe, há afirmações ousadas sobre a forma como a utilização da inteligência artificial no investimento irá revolucionar a tomada de decisões, perturbar sectores inteiros ou alterar os modelos de investigação tradicionais. Mas, no meio da excitação, é fácil perder de vista o que realmente importa para os profissionais de finanças sustentáveis: onde é que a IA está realmente a acrescentar valor?

Para os investidores focados na sustentabilidade, os riscos são elevados. O volume e a complexidade dos dados continuam a crescer, a regulamentação está a evoluir rapidamente e as expectativas em relação à transparência não param de aumentar. A utilização da inteligência artificial no investimento oferece oportunidades reais para satisfazer estas exigências de forma mais eficiente. Mas só se soubermos o que procurar. 

Neste artigo, respondemos a cinco perguntas-chave para ajudar os investidores a compreenderem como a IA está a ser utilizada atualmente no investimento sustentável, com o que devem ter cuidado e que desenvolvimentos vale a pena acompanhar.

Primeira pergunta: Quais são os tipos de inteligência artificial no investimento?

A inteligência artificial não é uma ferramenta ou um sistema único. É um grupo de tecnologias que pode analisar dados, identificar padrões e gerar conhecimentos de forma mais rápida e mais escalável do que os métodos tradicionais. Os investidores já estão a implementar diferentes tipos de IA nos seus fluxos de trabalho. A infografia abaixo destaca seis tipos diferentes de inteligência artificial que os investidores estão a utilizar para aumentar a eficiência e tomar melhores decisões.

Segunda pergunta: Como é que a Inteligência Artificial no investimento apoia a sustentabilidade?

Embora algumas discussões sobre a inteligência artificial no investimento continuem a ser teóricas, muitos investidores já estão a utilizar ferramentas baseadas em IA para melhorar a forma como identificam os riscos, acompanham o desempenho e cumprem as obrigações de divulgação. Estas aplicações não são especulativas. Atualmente, estão activas, operacionais e integradas em fluxos de trabalho de investimento reais.

Melhorar a qualidade e a disponibilidade dos dados

O investimento sustentável depende de grandes volumes de dados, muitos dos quais permanecem não estruturados, inconsistentes ou incompletos. A utilização da inteligência artificial no investimento ajuda a resolver este problema através da obtenção, extração e normalização de informações a partir de um leque mais vasto de materiais, incluindo divulgações de empresas, cobertura dos meios de comunicação social, fontes académicas e bases de dados regulamentares.

Os modelos de aprendizagem automática podem detetar e corrigir anomalias, estimar valores em falta e harmonizar as entradas entre formatos e jurisdições. Isto resulta em conjuntos de dados mais completos, maior cobertura entre classes de activos e geografias, e uma base mais sólida para a análise. Com melhores dados, os investidores podem avaliar o desempenho da sustentabilidade com maior confiança e menos lacunas.

Melhorar a qualidade e a profundidade dos conhecimentos

Para além da recolha de dados, a IA também desempenha um papel fundamental na análise e contextualização da informação. O processamento de linguagem natural, por exemplo, pode ser utilizado para identificar padrões na forma como as empresas são discutidas em diferentes fontes. Estas ferramentas podem ajudar a descobrir riscos emergentes, avaliar sentimentos ou classificar controvérsias por tema e gravidade.

Outros modelos são concebidos para quantificar os factores de sustentabilidade ao nível do emitente ou da carteira, transformando dados brutos em pontuações, métricas ou parâmetros de referência que informam as decisões de investimento. Em vez de sobrecarregar as equipas com mais dados, a IA ajuda a dar prioridade ao que é relevante e a filtrar o ruído, melhorando a velocidade e a clareza.

Estas capacidades já estão a produzir resultados tangíveis em casos de utilização como a monitorização de controvérsias empresariais e a automatização de divulgações de sustentabilidade. Ao reforçar a base de dados e ao melhorar o foco da análise, a IA está a ajudar os investidores a escalar os seus esforços sem sacrificar a qualidade ou a supervisão.

Terceira pergunta: Quais são os riscos da utilização da inteligência artificial nos investimentos?

À medida que as ferramentas de IA se tornam mais prevalecentes nas finanças sustentáveis, é tentador assumir que os modelos complexos fornecem automaticamente melhores respostas. Mas a sofisticação não garante a fiabilidade. Muitos sistemas de IA são "caixas negras", opacas na forma como processam a informação e difíceis de auditar. Para os investidores, essa falta de visibilidade representa um risco real, especialmente quando as decisões têm consequências regulamentares ou para a reputação.

Uma IA fiável depende da transparência. Isso começa com o conhecimento do tipo de dados que estão a ser utilizados, como é que o modelo é treinado e que pressupostos são incorporados na sua lógica. Sem essa clareza, torna-se quase impossível entender por que uma determinada empresa recebeu uma classificação específica ou como foi calculada a pontuação de risco de uma carteira.

A validação do modelo é outro elemento crítico. Mesmo os modelos de elevado desempenho podem comportar-se de forma imprevisível se não forem testados exaustivamente em diferentes classes de activos, sectores e regiões geográficas. Os investidores precisam de ter a certeza de que os resultados são estáveis, repetíveis e reflectem as condições do mundo real que se destinam a avaliar. Isto requer testes, monitorização e aperfeiçoamento contínuos por parte de peritos humanos, e não uma avaliação única. 

O enviesamento é também uma grande preocupação. Os modelos de IA são tão bons quanto os dados com que são treinados. Se esses dados estiverem incompletos ou enviesados, os resultados reflectirão essas falhas, reforçando potencialmente as desigualdades ou ignorando sinais importantes. A conceção responsável da inteligência artificial no investimento inclui salvaguardas para detetar e corrigir enviesamentos, não só nos dados de entrada, mas também na forma como os resultados são interpretados e utilizados. Felizmente, é mais fácil colocar protecções do que os enviesamentos humanos inconscientes frequentemente presentes na análise tradicional. 

A IA pode ser um ativo poderoso, mas apenas quando é aplicada com rigor. Compreender como funciona um modelo e quais são os seus limites é essencial para o utilizar de forma responsável.

Quarta pergunta: A IA irá substituir o julgamento humano nas decisões de investimento?

A IA pode acelerar drasticamente a investigação e melhorar a análise, mas funciona melhor quando associada a conhecimentos humanos. No investimento sustentável, onde os dados são complexos, incompletos ou altamente contextuais, o papel do analista humano continua a ser fundamental. As ferramentas de IA podem ajudar a obter informações, resumir documentos ou identificar riscos potenciais, mas não podem aplicar o julgamento de investimento ou entender as nuances regulatórias.

Neil Brown, Diretor de Acções da GIB Asset Management, descreveu como a sua equipa utiliza a inteligência artificial nos fluxos de trabalho de investimento para analisar e resumir relatórios anuais, transcrições de resultados e divulgações de sustentabilidade numa conversa recente com a Clarity AI. Estas ferramentas permitem-lhes cobrir mais terreno e chegar mais rapidamente aos pontos de decisão.

"O ChatGPT permite-me criar o meu próprio GPT e dar-lhe um conjunto de instruções muito específico. Assim, peço-lhe que crie a primeira parte de um projeto de pesquisa de investimento, respondendo apenas com os dados que lhe forneço. Isso permite-me começar a fazer perguntas e, muito rapidamente, reduzir o tempo necessário para tomar uma decisão".

Mas ele também é claro quanto à necessidade de envolvimento humano. "Faça-o numa área em que seja um especialista, porque quando utiliza outra pessoa para resumir os seus dados, tem de ser capaz de detetar esses erros."

Este modelo colaborativo permite aos analistas cobrir mais terreno em menos tempo, analisando relatórios de empresas, divulgações de sustentabilidade e transcrições de resultados com maior rapidez e precisão. Mas também requer barreiras de proteção. As ferramentas de IA podem fazer emergir a informação, mas só os especialistas podem determinar o que é material, o que está em falta e o que tudo isso significa no contexto.

Ao manter os humanos no circuito, as equipas de investimento obtêm os benefícios de eficiência da IA sem sacrificar a profundidade, a supervisão e a responsabilidade que as finanças sustentáveis exigem.

Quinta pergunta: Como é que a Inteligência Artificial Agêntica irá afetar o investimento?

A próxima fronteira da inteligência artificial no investimento são os sistemas agênticos. Estas ferramentas podem planear, adaptar-se e agir em função de objectivos definidos sem necessitar de instruções humanas em cada passo. São concebidas para navegar em ambientes de dados complexos, dar prioridade às tarefas e até mesmo agir. Em teoria, os agentes de IA poderiam funcionar como assistentes de investigação autónomos, monitores de conformidade ou analistas de sustentabilidade.

Imagine um agente de IA que monitoriza as actualizações regulamentares em todas as jurisdições, assinala as alterações relevantes, elabora planos de ação iniciais, preenche modelos de relatórios utilizando dados internos e atribui tarefas à equipa adequada. Os potenciais ganhos de eficiência são significativos. Estes sistemas poderiam reduzir a fricção operacional e apoiar uma gestão de riscos mais proactiva.

Mas a autonomia introduz novos riscos. A mesma independência que torna os agentes poderosos também os torna imprevisíveis. O que acontece se um agente interpretar mal um regulamento? Não vê um sinal de alerta crítico? Age com base em dados desactualizados ou incompletos? Em áreas de grande risco como o investimento e a conformidade regulamentar, estas preocupações não são hipotéticas.

Por enquanto, os agentes verdadeiramente autónomos continuam a ser mais aspiracionais do que práticos. A realidade a curto prazo é mais conservadora: sistemas supervisionados que automatizam tarefas discretas e bem definidas. Estas ferramentas podem resumir documentos extensos, extrair métricas importantes ou identificar anomalias, mas continuam a necessitar de supervisão humana para interpretar e validar os resultados.

À medida que estas tecnologias evoluem, o papel do analista irá mudar. Em vez de compilar dados ou gerir manualmente os fluxos de trabalho, os profissionais concentrar-se-ão cada vez mais na definição de objectivos, na formação de sistemas, na análise de resultados e na aplicação de juízos de valor quando for necessário. Uma IA agêntica fiável dependerá de restrições claramente definidas, de uma validação rigorosa e de um raciocínio transparente por detrás de cada recomendação ou ação.

O futuro pertence àqueles que se preparam não só para ferramentas mais inteligentes, mas também para colaboradores inteligentes.

Conclusão

A IA já está a remodelar o investimento sustentável. Não através de propaganda, mas através de melhorias reais na qualidade dos dados, na velocidade do fluxo de trabalho e na profundidade analítica. Mas com as novas capacidades vêm novas responsabilidades. Os investidores precisam de compreender não só o que a IA pode fazer, mas também como aplicá-la de forma segura, transparente e eficaz.

Quer esteja a avaliar ferramentas, a criar processos internos ou simplesmente a tentar acompanhar o ritmo da mudança, uma coisa é certa: o sucesso com a IA começa por fazer as perguntas certas. Para uma análise mais aprofundada sobre como a IA está a moldar o futuro das finanças sustentáveis e o que os investidores precisam de saber agora, explore o guia completo.