Gestoras querem promover o ChatGPT de estagiário a analista

Graças à nova geração de inteligência artificial, os robôs agora realizam suas tarefas de pesquisa que antes consumiam muito tempo. Eles fazem de tudo, desde resumir as opiniões de economistas de Wall Street e gerar gráficos até extrair as últimas declarações de autoridades monetárias, e mais. Com a ajuda de Pulman, o programa de IA organiza esse conhecimento em um modelo para destacar suas previsões sobre taxas de juros.

“Descobrimos que eles são muito mais poderosos do que você imagina inicialmente”, disse o economista da Balyasny, referindo-se aos grandes modelos de linguagem. “Mas eles não funcionam perfeitamente logo de cara.”

Mais de 20 meses após a OpenAI lançar o ChatGPT com grande alarde, gestores de fundos de hedge, incluindo a Two Sigma Investments e a Man Group, estão correndo para explorar o potencial disruptivo da tecnologia, integrando “bots” em seus processos diários de pesquisa e investimento. Bancos também estão aproveitando as ferramentas, com o JPMorgan Chase & Co. lançando seu próprio ChatGPT no mês passado para funcionários de gestão de ativos e fortunas, enquanto o Goldman Sachs Group Inc. está desenvolvendo sua própria plataforma.

Para esses usuários pioneiros, que há muito tempo utilizam novas tecnologias para obter vantagem nos investimentos, os bots podem realizar tarefas ingratas, como qualquer estagiário ansioso por agradar, filtrando documentos regulatórios, resumindo pesquisas e escrevendo códigos básicos.

Mas um analista totalmente funcional em forma de robô, capaz de gerar ideias de investimento inteligentes, pesquisas detalhadas e previsões confiáveis? Isso ainda está longe de acontecer.

Imperturbáveis, os defensores permanecem firmes em sua convicção de que seus investimentos trarão ganhos tangíveis, agora que há uma compreensão maior sobre as limitações práticas da IA logo de cara.

Com mais tempo livre, Pulman acredita que pode levar a IA a um nível mais avançado, usando-a para criar códigos sofisticados e previsões econômicas de forma autônoma. Ele diz que é “plausível” que a IA possa lidar com 70% a 80% do que um economista especializado em finanças faz dentro de dois a três anos.

Para chegar lá, a indústria precisa enfrentar grandes desafios. Entre eles, o fato de que a IA generativa pode simplesmente inventar coisas, criando um artigo de pesquisa fantasma aqui ou um fato de mercado incorreto ali. Ela também tem dificuldades com perguntas abstratas ou de múltiplas camadas — sem um intenso treinamento de um supervisor humano.

LEIA MAIS: Huawei prepara novo chip para desafiar Nvidia e contornar sanções dos EUA

LEIA MAIS: IA Modo de Usar: você não precisa ser ‘o cara da TI’ para usar o ChatGPT como um cientista de dados

LEIA MAIS: ‘Dar um Google’ vai ser coisa do passado. E a culpa é da inteligência artificial, claro

Em um caso concreto, um gestor de portfólio da Balyasny queria ver se o chatbot poderia identificar os vencedores ou perdedores de ações com o aumento de tarifas — uma pergunta razoável que ele não conseguiu responder de imediato. Os engenheiros precisaram primeiro treinar o modelo, dividindo esses cenários em uma série de subperguntas. Foram necessários 99 minutos analisando 20 mil documentos e seguindo passo a passo até formular uma resposta satisfatória.

“Estamos confiando nas capacidades equivalente a um estagiário júnior: você pede à IA para fazer uma análise simples com fontes de dados internas, ela faz, mas ou você precisa dar muitas instruções específicas ou a análise em si é bastante rudimentar”, disse Charlie Flanagan, chefe de IA aplicada na Balyasny, que administra cerca de US$ 22 bilhões. “Então, como movemos isso de um estagiário júnior para um estagiário sênior e, depois, para um analista júnior, de modo que, no final de 2024, as pessoas possam fazer perguntas bastante robustas?”

Nada disso é barato. O Goldman Sachs estimou que construir a infraestrutura de IA em toda a economia custará mais de US$ 1 trilhão nos próximos anos. A Balyasny tem uma equipe de 12 pessoas dedicadas à IA, enquanto a Man está prestes a ter seis pessoas focadas exclusivamente em IA generativa. Sistemas totalmente treinados como o ChatGPT ou o Claude, da Anthropic, cobram por cada uso incremental, enquanto desenvolver um a partir de modelos de código aberto como o Llama, da Meta, exige um grande investimento em talento e poder computacional.