O mundo das finanças é um laboratório óbvio para explorar os efeitos potenciais da IA porque o processamento de informações é a função central dos mercados financeiros. Sem surpresa, instituições financeiras de todos os tipos investem pesadamente em tecnologia e dados bem à frente de outros setores para competir com mais eficiência. Claro, a experiência de finanças pode não iluminar totalmente o escopo dos novos modelos de linguagem ampla.que tanto impressionaram o mundo nos últimos seis meses. Mas a dinâmica competitiva em mudança nas finanças na última década fornece pistas sobre o que acontecerá em muitos setores quando a IA se tornar mais barata e mais amplamente disponível. E, independentemente de como essas versões mais recentes da inteligência artificial se desenvolvam, as finanças sempre serão o canário na mina de carvão para o restante da economia.
Primeiro, parece claro que a IA pode perturbar a dinâmica da indústria muito rapidamente. Considere o setor de gerenciamento de ativos. Nos últimos 15 anos, testemunhamos duas disrupções significativas que podem ser atribuídas ao crescente domínio da tecnologia e dos dados. Primeiro, a indústria de fundos mútuos viu o surgimento de gestores de fundos passivos (isto é, gestores que investem em índices sem nenhuma análise) e o declínio de gestores de fundos ativos (isto é, selecionadores de ações). Essa mudança ocorreu de maneira notavelmente rápida, pois os dados e a tecnologia tornaram o investimento passivo mais competitivo e tornou mais difícil para os gerentes ativos obter vantagens informacionais. Somente nos últimos oito anos, a proporção de ativos gerenciados passivamente para ativos gerenciados ativamente aumentou de 0,6 para 1,2— uma mudança dramática na participação de mercado. A capacidade dos gestores de fundos ativos de extrair grandes taxas (mais de um ponto percentual dos ativos sob gestão) foi prejudicada , pois os gestores de fundos passivos demonstraram sua capacidade de aproximar muitas estratégias de gestão de fundos ativos a um décimo do custo.
Em segundo lugar, a indústria de fundos de hedge foi transformada pelo crescente domínio do investimento quantitativo sobre as tradicionais estratégias long-short baseadas em fundamentos. A capacidade de analisar grandes quantidades de dados rapidamente e criar estratégias de prazo relativamente curto parece estar superando a análise mais lenta e profunda que tradicionalmente leva a decisões de investimento longas e curtas. Essas tendências em finanças sugerem que um futuro dominado pela IA pode criar vencedores e perdedores descomunais em pouco tempo.
Ao mesmo tempo, a experiência do mundo financeiro sugere que nem tudo muda tão rapidamente quanto as pessoas prevêem. Enquanto o mundo de negociação financeira de alta frequência com sua confluência de informações macroeconômicas, de sentimento e específicas da empresa mudou rapidamente, os mundos de gestão de patrimônio e empréstimos de frequência mais baixa mudaram consideravelmente menos.
A tão esperada capacidade dos robo-advisors de eclipsar o enorme complexo de consultoria financeira parece estagnar e pode estar se revertendo . Parece que o lado cliente das finanças mantém uma preferência por humanos. Os empréstimos, da mesma forma, não foram transformados pela IA quase tanto quanto se previa e os credores alimentados por IA enfrentaram problemas consideráveis . A quantidade incremental de dados adicionais a serem processados sobre indivíduos e crédito comercial pode não ser tão grande ou tão útil quanto nos mercados financeiros em geral.
O poder da IA para interromper a dinâmica da indústria parece estar intimamente ligado à natureza dos problemas de informação que estão sendo resolvidos. Os mercados financeiros são um problema de informação multidimensional que requer grande quantidade de dados e poder de computação. Campos com propriedades semelhantes, como o design de medicamentos, podem estar prontos para a disrupção da IA. Mas muitos campos, incluindo os do setor de serviços e manufatura, simplesmente podem não ter a mesma relevância para a IA – eles podem ser mais como gestão de patrimônio ou empréstimos. A experiência do setor financeiro sugere que os serviços voltados para o ser humano, nos quais os dados não são abundantes e mudam rapidamente, podem permanecer praticamente intactos em um mundo de IA. Para ser claro, a IA ainda pode ter um grande impacto ao melhorar a tomada de decisõesmas é mais provável que seja incremental (como tem sido na gestão de patrimônio e empréstimos) em vez de transformacional (como tem sido na gestão de dinheiro).
O mundo das finanças também pode nos ajudar a entender se a IA estará democratizando ou consolidando. Aqui, parece que a resposta é menos equívoca. Onde a IA tem sido fundamental (ou seja, nos mercados financeiros), a escala e a velocidade parecem ser os determinantes críticos do sucesso. Quando a tecnologia e os dados dominam, os vencedores continuam vencendo e a capacidade de investir em tecnologia e dados é o principal diferencial. Um fundo quantitativo menor tem desafios significativos na aquisição de feeds de dados e poder de computação em relação aos players estabelecidos. Da mesma forma, as taxas para investimentos passivos continuam a diminuir à medida que os grandes players compartilham os benefícios da escala com os investidores, eliminando assim os novatos. Para setores da economia onde a IA é transformacional,
O que a experiência do setor financeiro pode nos dizer sobre se a IA é boa para os humanos? Aqui, a experiência do mundo das finanças é mais preocupante. O deslocamento de gerentes ativos que cobravam grandes quantias por pouco excesso de desempenho parece um desenvolvimento positivo que vale a pena comemorar. Ao mesmo tempo, não parece que os mercados financeiros estejam fazendo sua tarefa central – o processamento de informações – muito melhor e pode estar piorando. O aumento de investidores que deliberadamente ignoram informações (investidores passivos) ou ficam obcecados com informações que mudam rapidamente (fundos quantitativos) significa que o trabalho árduo de processar informações lentas, ambíguas e específicas da empresa pode estar sendo negligenciado. À medida que os dados e a computação passam a dominar, as indústrias podem depender excessivamente de dados concretos que mudam rapidamente (por exemplo, movimentos de preços de ações, dados de cartão de crédito em tempo real sobre gastos). Enquanto isso, dados mais suaves (por exemplo, as perspectivas futuras das empresas, a qualidade da administração, as consequências de longo prazo das estratégias de precificação) podem ser subordinados e diminuídos – mesmo que seja o que realmente importa para os mercados.
Temo que esta última lição possa generalizar particularmente bem. A capacidade de analisar dados concretos de maneiras não estruturadas que não são dirigidas por humanos – a marca registrada da IA – promete transformar o mundo de várias maneiras, assim como os mercados financeiros. Mas essa transformação pode ser limitada a configurações onde os dados são abundantes e mudam rapidamente. Além disso, os vencedores serão as maiores empresas capazes de investir em poder de computação e dados para criar estratégias diferenciadas. E o prêmio pela capacidade de considerar dados mais suaves pode cair no curto prazo, mesmo que, em última análise, seja o que mais importa.
Os mercados financeiros podem descobrir como capitalizar as maravilhas da IA e não negligenciar essas questões mais fundamentais? O equilíbrio atual parece ser um mercado financeiro dominado por grandes players que fornecem serviços básicos relativamente baratos, mas que negligenciam o processamento de informações mais brandas. O desafio para o mundo das finanças – e talvez para todos nós – é lembrar que as questões mais difíceis que os gerentes e líderes enfrentam não são inteiramente determinadas por dados concretos. O que permitirá que minha empresa tenha sucesso em 10 anos? Como posso aplicar o capital de forma mais eficaz para que possamos inovar para criar produtos e serviços que possam atender melhor nossos clientes? Dados concretos informarão essas decisões, mas é improvável que sejam inteiramente dispositivos. Essas decisões requerem atos de imaginação e convicção. Assim como a capacidade de usar dados concretos barateia e se torna mais eficiente por meio da IA, são esses atos de julgamento que crescerão em importância. Reconhecer a primazia dessas questões humanas não diminui o quanto a IA pode nos ajudar – simplesmente reafirma que a IA é apenas uma tecnologia e que as maiores recompensas para gerentes e investidores residem nesses empreendimentos fundamentalmente humanos.
Fonte HBR