A inteligência artificial generativa abre a porta a uma profunda mudança em todas os setores, incluindo a gestão de ativos, mas os especialistas alertam para o risco de se deixar levar por uma euforia excessiva a curto prazo.
Quer queiramos, quer não, a inteligência artificial é algo a que temos de prestar atenção neste momento. Mas, apesar de estar na boca de toda a gente, a verdade é que não se trata de um conceito realmente novo. De facto, o primeiro boom do tema surgiu em 1989. “A grande diferença é que hoje temos os dados e as infraestruturas para processar o que os computadores do passado não eram capazes de fazer”, explica Carmine de Franco, responsável de Análise na Ossiam (afiliada da Natixis IM).
Da mesma forma, o que entendemos por inteligência artificial evoluiu ao longo das últimas décadas. Em concreto, Richard Benjamins, estratega principal de IA e Data na Telefónica, fala de quatro fase de transformação do conceito. Na década de 90, a inteligência artificial era mais clássica: um código complexo para resolver problemas matemáticos. Depois, evoluiu para o chamado machine learning, um algoritmo capaz de processar a grande velocidade quantidades massivas de dados. O machine learning passou por um significativo impulso em 2011 com o deep learning e até há apenas um ano era o paradigma da inteligência artificial. Agora, com a inteligência artificial generativa, o processo é inverso: com uma quantidade pequena de dados, a máquina é capaz de criar nova informação.
Mas, na opinião de Richard Benjamins, não estamos ainda na fase final do que a inteligência artificial pode representar. A quarta fase, a da inteligência artificial geral, seria ver uma máquina capaz de pensar como um humano. “Atualmente, a GenAI apenas prevê com base em conhecimentos estatísticos”, afirma o especialista.
A inteligência artificial também teve o seu inverno
Não obstante, o salto que a IA generativa representa, na opinião de Karen Kharmandarian, presidente e diretor de Investimentos da Thematics AM (também afiliada da Natixis IM), é empolgante. “As tecnologias anteriores exigiam uma aprendizagem complexa de código, um conhecimento técnico profundo, para saber como as utilizar. Agora a IA fala a nossa linguagem”, afirma. Richard Benjamins considera que se trata de uma democratização da tecnologia: “Antes estava nas mãos dos computadores, agora está nas mãos dos cidadãos”.
Mas, ao mesmo tempo, insistem em olhar além da euforia. “A inteligência artificial também teve o seu inverno. As novas tecnologias demoram algum tempo a ser realmente implementadas e a IA generativa não será uma exceção”, avisa Karen Kharmandarian. Na sua opinião, o excesso de entusiasmo é sempre uma receita para a desilusão.
De facto, a atual IA generativa ainda não está livre de problemas. “Não nos podemos esquecer que a tecnologia atual gera conteúdo através da informação que encontra. Pode ser coerente, mas também pode inventar as suas respostas se utilizar dados incorretos”, alerta Richard Benjamins.
Risco laboral
É por isso que os especialistas são cautelosos em relação às previsões sobre a vaga de destruição laboral que a nova inteligência artificial poderá provocar. “Desde o nascimento do capitalismo, o ser humano teme perder o seu emprego. A passagem do transporte a cavalos para carros não foi imediata”, recorda Carmine de Franco. “Quanto mais social for um emprego, menos potencial vejo para a sua automatização”, acrescenta Richard Benjamins.
Curiosamente, se há um setor em que os especialistas vêm um potencial significativo de implementação é no da gestão de ativos. E em toda a cadeia de valor, acredita Karen Kharmandarian. Por exemplo, para processar uma grande quantidade de informação que ajudará a obter uma imagem mais clara de quem é o seu cliente e quais são as suas necessidades. Claro que isso exigirá uma melhoria na relação entre consultor e cliente. “Se o investidor tem muito mais informações à sua disposição, o consultor precisa de se questionar como pode ser útil e acrescentar valor”, afirma.
