A inteligência artificial pode fazer em segundos o que hoje exige horas de trabalho de um profissional financeiro. Pode reunir informações, cruzar dados, pesquisar documentos e organizar respostas. Mas isso não significa que esteja necessariamente a caminho de substituir quem toma as decisões. Para Fawad Abbas, líder global de experiência do Terminal Bloomberg, o impacto mais importante da tecnologia pode estar em outro lugar: mudar a forma como os profissionais usam seu tempo e, com isso, alterar a maneira como instituições financeiras competem.
“Tudo o que é repetitivo e sistemático, algo que você faz várias vezes, pode facilmente ser substituído pela IA. Mas aquilo que exige julgamento não pode ser substituído pela IA hoje”, afirmou Abbas em entrevista exclusiva para a Forbes Brasil. A distinção é relevante em um setor no qual boa parte do trabalho envolve transformar uma quantidade enorme de informação em uma decisão.
A Bloomberg trabalha com inteligência artificial desde 2009, segundo Abbas. A empresa começou utilizando modelos tradicionais de linguagem e ferramentas de busca e, mais recentemente, passou a incorporar experiências conversacionais e sistemas capazes de executar fluxos de trabalho mais complexos.
O executivo, porém, não apresenta a IA como uma nova versão do analista de investimentos. Para ele, a tecnologia pode assumir parte do trabalho repetitivo e liberar os profissionais para decisões que exigem maior julgamento.
Como a IA pode mudar a competição entre bancos
Essa mudança pode ter uma consequência importante para o sistema financeiro: a tecnologia pode reduzir parte da diferença de produtividade entre instituições grandes e pequenas.
Um grande banco possui equipes numerosas, mais recursos e maior capacidade de investir em tecnologia. Uma instituição menor não consegue necessariamente reproduzir essa estrutura.
A IA pode alterar parte dessa equação ao permitir que equipes menores processem mais informação e automatizem tarefas que antes exigiam trabalho humano. “Acredito que a IA pode proporcionar um ambiente relativamente mais equilibrado para diferentes instituições”, disse Abbas.
Ele faz, no entanto, uma ressalva: o resultado dependerá de como cada instituição utilizará a tecnologia. Bancos maiores podem ter mais dados para aproveitar, mas também enfrentam desafios para serem mais ágeis. Instituições menores podem ter outras vantagens e limitações. “Cada um tem seus pontos fortes e seus pontos de fricção”, afirmou. A IA, portanto, não elimina a vantagem dos grandes bancos. Pode mudar parte daquilo que determina essa vantagem.
Por que confiança virou vantagem competitiva na IA
Se a tecnologia se disseminar entre instituições, surge uma questão: se todos tiverem acesso à IA, onde estará o diferencial? Para Abbas, a resposta está na confinaça. “A vantagem competitiva está na confiança.”
A afirmação é central para entender sua visão sobre inteligência artificial no mercado financeiro. O executivo argumenta que não basta ter o modelo mais avançado. É necessário combinar a tecnologia adequada com os melhores dados, mecanismos de validação e transparência sobre como a resposta foi produzida. “Você pode ter uma ótima IA, mas, se fornecer dados ruins, terá resultados ruins”, afirmou.
A Bloomberg lida diariamente com um volume colossal de informações financeiras. Segundo Abbas, a Bloomberg News publica, em média, 5 mil matérias próprias por dia e faz a curadoria de cerca de 1,1 milhão de notícias. A operação também processa aproximadamente 450 bilhões de mensagens de dados de mercado diariamente, reúne conteúdo de cerca de 1.200 provedores de pesquisa e recebe cerca de 40 milhões de posts por meio de seu sistema de mensagens.
É justamente essa combinação entre tecnologia e informação que, para Abbas, precisa ser acompanhada por mecanismos de validação. No mercado financeiro, uma resposta incorreta pode contaminar uma análise ou influenciar uma decisão. Por isso, ele afirma que a confiança precisa ser construída em diferentes níveis: na tecnologia utilizada, nos dados, na validação e na transparência.
A experiência da Bloomberg ajuda a explicar por que a empresa olha para a IA dessa maneira. O Bloomberg Terminal é uma plataforma utilizada por profissionais do mercado financeiro para acessar dados de mercado, notícias, pesquisas e ferramentas de análise. O sistema reúne milhares de funções e uma quantidade enorme de informações.
Durante anos, parte do conhecimento necessário para utilizá-lo estava justamente em saber onde procurar. É esse processo que a IA começa a mudar. “Agora você pode simplesmente fazer a pergunta e obter a resposta. Não precisa navegar por todas as funções”, diz Abbas.
A mudança pode parecer apenas uma questão de interface, mas representa uma alteração na forma como o profissional interage com a informação. Em vez de precisar conhecer o caminho até o dado, ele pode pedir diretamente aquilo que procura. E, para Abbas, esse é apenas o começo.
Como a IA Agêntica pode afetar as finanças
Para o executivo, existe uma fronteira importante entre automatizar o processamento de informações e transferir para a máquina a responsabilidade pela decisão. A Bloomberg, segundo Abbas, está no negócio de fornecer dados e análises. A decisão, porém, continua precisando de participação humana. “A decisão, com um humano no processo, ainda precisa permanecer.”
Essa distinção ganha importância com o avanço da chamada IA agêntica, formada por sistemas capazes de executar tarefas em várias etapas. “Acredito que os agentes vão mudar o mundo. Mas precisamos ter muito cuidado ao pensar em como fornecer o nível adequado de validação nesses cenários”, diz Abbas.
A questão é especialmente relevante no mercado financeiro. Quanto maior a autonomia concedida ao sistema, maior também precisa ser a capacidade de verificar o que ele fez. Para Abbas, tarefas repetitivas e sistemáticas são candidatas naturais à automação. Já decisões que exigem julgamento permanecem em outra categoria.
IA vai substituir analistas financeiros?
A velocidade com que a IA avança em aplicações de consumo pode criar a impressão de que o setor financeiro deveria seguir o mesmo ritmo. Abbas vê uma diferença fundamental.
Em aplicações de consumo, segundo ele, o custo de estar errado pode ser menor. Se uma ferramenta fornece uma resposta inadequada, o usuário pode simplesmente tentar novamente. No sistema financeiro, a consequência pode ser muito maior. “Finanças são diferentes porque a confiança é fundamental.”
É por isso que a Bloomberg, segundo Abbas, muitas vezes prefere esperar antes de lançar uma nova aplicação. “Às vezes, nossos clientes nos perguntam por que estamos sendo lentos. E dizemos que não se trata de ser lento. Trata-se de ser responsável.”
Ele afirma que a empresa poderia ter lançado algumas soluções seis meses ou até um ano antes, mas não considerou que elas haviam atingido o nível de exigência estabelecido para os clientes. A cautela, nesse caso, não significa rejeição à tecnologia. É uma consequência do tipo de decisão que a tecnologia pretende apoiar.
A adoção de IA pode, portanto, mudar a rotina de quem trabalha no sistema financeiro sem necessariamente eliminar sua função.
Um profissional que passa menos tempo procurando dados pode dedicar mais tempo à análise. Uma equipe menor pode executar uma quantidade maior de tarefas. E instituições com estruturas diferentes podem obter ganhos de produtividade utilizando ferramentas semelhantes.
É nesse ponto que a tecnologia pode alterar a competição. Abbas afirma que, entre os clientes da Bloomberg, a IA já está permitindo que profissionais tenham mais tempo para se concentrar em decisões de “alto julgamento e alto valor”. A tecnologia reduz o atrito envolvido na coleta, correlação e estruturação das informações.
A questão deixa de ser apenas quanto uma instituição investe em tecnologia e passa a envolver quanto trabalho qualificado consegue extrair de cada profissional.
A IA está sendo superestimada ou subestimada?
Abbas evita uma resposta simples. “Não acho que exista uma visão única sobre isso. Há um grupo de pessoas que provavelmente está subestimando a IA, mas também há outro grupo que está superestimando seu potencial.”
A avaliação é particularmente relevante em um momento em que a discussão sobre inteligência artificial oscila entre dois extremos: a promessa de uma transformação completa do sistema financeiro e o receio de que a tecnologia esteja sendo superestimada.
Para o executivo, nenhum dos dois extremos captura completamente o que está acontecendo. A IA pode aumentar significativamente a capacidade de profissionais e instituições. Mas sua utilização no sistema financeiro exige camadas adicionais de controle que não são necessariamente necessárias em aplicações de consumo.
A Bloomberg vê a experiência conversacional como uma das próximas etapas da evolução das ferramentas financeiras. Abbas também fala em uma experiência multimodal, combinando conversação com elementos visuais.
A ideia é que o profissional não precise mais dominar cada etapa do caminho para chegar à informação. Mas a tecnologia não elimina a necessidade de interpretação.
Se a IA consegue reunir dados, encontrar padrões e organizar informações em poucos segundos, o valor do profissional pode se concentrar ainda mais naquilo que o sistema não consegue fazer sozinho: decidir quais informações importam, avaliar o contexto e determinar o que fazer com elas.
Essa mudança também ajuda a explicar por que Abbas não vê a IA apenas como uma ferramenta de substituição. A tecnologia pode reduzir o tempo gasto no trabalho repetitivo e aumentar a capacidade de profissionais e instituições. Para bancos menores, isso pode significar uma forma de reduzir parte da distância de produtividade em relação aos maiores. Para bancos grandes, pode significar extrair mais valor de sua escala e de seus dados.
O resultado não será necessariamente um sistema financeiro em que máquinas tomam todas as decisões. Pode ser algo mais gradual, e talvez mais profundo: um mercado em que a informação chega mais rápido, o trabalho operacional pesa menos e a vantagem competitiva migra cada vez mais para a qualidade dos dados, a confiança na tecnologia e a capacidade humana de julgamento. É justamente nessa fronteira que Abbas vê o futuro da IA nas finanças.
