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Desta vez — sem prelúdios. Um pequeno material prometido com números e estatísticas.

📌 De acordo com a Mercer, a IA é usada em pelo menos um processo de investimento por 55% dos gestores de ativos. Na maioria das vezes, é aplicada para acelerar a busca e análise de informações, bem como para reduzir custos. 74% dos entrevistados usam IA para automação, 69% — como assistente analítico. Ou seja, ela não substitui o humano, mas o potencializa, deixando a tomada de decisões com ele. Apenas 6% dos gestores usam IA diretamente para tomar decisões de investimento.

📌 O principal efeito financeiro da implementação da IA até agora é que o processo de investimento se torna mais barato e mais rápido. A tecnologia ainda tem pouco impacto direto no lucro: apenas 8% dos gestores relataram aumento de rentabilidade, e 8% também relataram redução de riscos. Nosso mundo está acelerando: o número de transações e o volume de dados estão crescendo, então a velocidade de tomada de decisão está se tornando um parâmetro cada vez mais crítico.

📌 Um bom exemplo é o J.P. Morgan. Sua plataforma analítica SpectrumIQ recebe cerca de 7 mil relatórios de corretoras diariamente, e o assistente de IA integrado Smart Monitor reduz o tempo desde a busca manual de informações até a conclusão pronta em 80%.

📌 No entanto, há outra opinião. Um estudo publicado no Review of Financial Studies mostrou que fundos de hedge que usaram ativamente IA generativa obtiveram 2 a 4 pontos percentuais a mais de rentabilidade anual, ajustada ao risco e fatores de mercado.

📌 Além disso, os melhores resultados foram apresentados por fundos que já possuíam seus próprios especialistas em IA, dados e processos estabelecidos. Eu já falei sobre isso — estratégia, gestão e pessoas são muito mais importantes do que ferramentas de IA. Este estudo confirma mais uma vez essa tese.

📌 O próprio mercado também está mudando. As negociações estão gradualmente se tornando praticamente 24 horas por dia: a Nasdaq está se preparando para migrar para um regime de 23 horas por dia, cinco dias por semana. O lançamento está previsto para dezembro de 2026.

📌 Em parte por isso, o mercado financeiro está se tornando cada vez mais automatizado. Nos próximos 3 a 5 anos, um trader gerenciará não apenas uma carteira de ativos, mas também um sistema de agentes de IA. Uma ferramenta lerá relatórios e notícias, outra buscará padrões, uma terceira escreverá código e testará estratégias, uma quarta monitorará riscos, uma quinta ajudará a executar negociações e automatizar operações rotineiras, e assim por diante.

📌 Assim, de acordo com a pesquisa do J.P. Morgan, a parcela de negociações executadas por meio de infraestrutura eletrônica é estimada em aproximadamente 60% em 2026, e a previsão para 2027 já é de 70%. A IA foi considerada a principal tecnologia dos próximos três anos por 51% dos entrevistados (que são participantes profissionais do mercado). 15% consideraram o desenvolvimento de APIs, sistemas de roteamento e execução algorítmica de ordens como a tecnologia-chave.

📌 De acordo com a McKinsey, até 2030, cerca de US$ 2 trilhões em instrumentos financeiros tradicionais serão negociados em forma tokenizada, ou seja, digital programável. Trata-se principalmente de títulos, fundos e empréstimos. Isso abrirá mais oportunidades para sistemas automatizados, inclusive baseados em IA.

Nos próximos anos, a IA se tornará uma nova camada de infraestrutura dos mercados financeiros. Analistas, traders e outros participantes profissionais gerenciarão ativos por meio de sistemas de agentes de IA, que poderão ler relatórios e notícias 24 horas por dia, testar hipóteses, monitorar riscos e ajudar a executar negociações. Ao mesmo tempo, valor excepcional será adquirido não pelos modelos mais sofisticados, mas por dados e conhecimentos únicos. O humano manterá seu papel-chave: definirá a estratégia, alocará capital, estabelecerá o nível de risco aceitável e tomará as decisões finais.