Os computadores substituirão completamente os humanos na gestão financeira? Os robôs podem realizar as funções de gerenciamento de ativos, as operações financeiras e todas as outras tarefas agora executadas por pessoas?
Certamente, em comparação com a maioria das outras indústrias, as finanças são especialmente desmaterializadas: os robôs nas finanças não precisam de mãos, braços e pernas – apenas a capacidade de processar números. E os chips de silício podem fazer isso incomparavelmente mais rápido do que nós. O problema é que, mesmo que as finanças criem um mundo próprio, essa criação interage profundamente com o mundo real. Assim como um furacão na alta atmosfera pode devastar tudo em terra, as catástrofes no mundo financeiro têm consequências reais na vida das pessoas reais.
Então, podemos confiar nessas máquinas?
Isso pode soar como ficção científica, mas a ciência hoje em dia se move mais rápido que a ficção e, por mais assustador que pareça, já vivemos em um mundo que é pelo menos parcialmente controlado por máquinas. Nós, humanos, devemos agora nos adaptar à nova realidade que nós mesmos criamos. Tal como acontece com a evolução, recuar não é uma opção.
Antes de considerar a ameaça potencial representada por máquinas e inteligência artificial (IA), seja para profissionais de finanças ou para a economia em geral, devemos reconhecer que os mercados financeiros estavam criando catástrofes muito antes dos computadores.
Robert J. Frey estudou o tamanho e a frequência das crises financeiras ao longo de dois séculos. Quando monitorados adequadamente com modelos apropriados de “cauda gorda”, esses eventos não evoluíram muito, apesar dos diferentes regimes regulatórios e da crescente informatização. Isso sugere que, do ponto de vista puro de risco catastrófico, a automação em massa não alterará tanto a frequência e o tamanho das catástrofes no ecossistema financeiro.
Mas quem vai ganhar e quem vai sofrer com essa revolução digital? E o aprendizado de máquina encerrará os consultores humanos?
Até agora, por trás das máquinas estão as pessoas que as programaram. E essa dinâmica continuará pelo menos na próxima geração. Embora os computadores tenham começado a gerar código, esses computadores ainda precisam ser programados por humanos. Assim, aqueles que podem criar e administrar a tecnologia utilizada nos mercados financeiros, qualquer que seja seu papel na cadeia de serviços, não perderão seus empregos. Pelo contrário, eles estarão em alta demanda.
As máquinas em finanças não estão prontas para trabalhar de forma independente. Eles exigem conhecimento especializado, seja econômico, financeiro, estatístico ou matemático. Atualmente, na melhor das hipóteses, eles podem aumentar os esforços de humanos especialistas. Eles não podem substituí-los totalmente. O campo da saúde demonstra muito bem essa dinâmica: sistemas de imagem, analisadores de sangue e assistentes sofisticados de diagnóstico por computador ajudam os profissionais médicos humanos a realizar seus trabalhos, mas não podem fazer o trabalho por eles sem colocar vidas em risco. Os melhores resultados, portanto, surgem da cooperação inteligente entre humanos e máquinas, não de um ignorando o outro, por mais sofisticado que seja.
Apesar das previsões ousadas dos aprendizes de feiticeiro, os cientistas da computação que trabalham com a tecnologia emergente de aprendizado de máquina e suas inovações associadas, tal tecnologia só pode ser aplicada com eficiência por humanos experientes. E por um bom motivo. Um algoritmo não é necessariamente menos arriscado do que um humano.
Pense em duas “tecnologias” específicas: a operação puramente biológica do cérebro humano (deixando de lado as questões mais carregadas de consciência, inteligência etc.) e a “inteligência de silício” dos computadores. O cérebro humano compreende um sistema altamente conectado e multitarefa com unidades de processamento de computador extremamente lentas: algumas centenas de ciclos por segundo versus os vários bilhões de laptops de hoje. Os trilhões de sinapses do cérebro compensam a velocidade de processamento reduzida, de modo que pelo menos vários bilhões de operações ainda são executadas a cada segundo.
O cérebro adulto foi treinado por décadas. Também se beneficia de um bilhão de anos de evolução. Praticamente falando, a principal diferença entre o cérebro humano e os computadores se resume ao gerenciamento de riscos. O cérebro humano pode antecipar e planejar todos os tipos de cenários concebíveis. Também sabe que nem todas as informações têm o mesmo valor. Alguns dados merecem toda a sua atenção e requerem processamento imediato. Outros dados podem simplesmente ser ignorados.
O computador, enquanto isso, pode classificar uma série de “casos escolares” com os quais aprendeu para chegar à decisão ideal caso um desses casos ocorra. Mas falta a experiência de longo prazo para descartar com segurança informações inúteis, mesmo que isso seja fundamental para uma reação adequada e oportuna. Em processamento todo a informação disponível, qualquer que seja a velocidade do computador, criará um processo de tomada de decisão muito lento.
Além disso, seja aprendizado de máquina ou alguma outra forma de IA, ainda é – e precisa ser – uma expressão de seu designer. Isso é exatamente o oposto do que ouvimos com frequência hoje em dia, quando as pessoas dizem: “Deixe os dados falarem”. Os dados mostrarão apenas o que ele contém, que é o tamanho limitado de seu conjunto de treinamento.
É por isso que aqueles que podem implantar melhor uma abordagem híbrida homem-máquina terão a vantagem nos próximos anos.
Portanto, quem não se adaptar à revolução digital certamente sofrerá risco de carreira. Seja qual for nossa experiência, teremos que aprender a “cooperar” com a IA de uma forma ou de outra.
Mas as máquinas não representam a ameaça existencial aos profissionais financeiros humanos que alguns afirmam. Nem oferecem a panacéia universal com a qual alguns cientistas da computação parecem sonhar.
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