Inteligência artificial: impacto e oportunidades de investimento

As atenções estão cada vez mais viradas para a inteligência artificial, com implicações em quase todos os aspetos das nossas vidas. Mas quais são as suas vantagens e riscos? E como pode ser aproveitada no mundo dos investimentos? Vamos explorar estas questões neste artigo.

O que é a inteligência artificial?

A inteligência artificial (IA) refere-se à capacidade de sistemas executarem tarefas que normalmente requerem inteligência humana - como aprendizagem, resolução de problemas, compreensão de linguagem natural e código, o reconhecimento de padrões e a tomada de decisões. A IA utiliza algoritmos e modelos matemáticos avançados para analisar grandes volumes de dados, identificar tendências, prever resultados e, assim, auxiliar na automatização e melhoria de processos complexos. 

A inteligência artificial teve a sua origem na década de 1950, mas só nos últimos anos é que temos visto uma verdadeira explosão no seu desenvolvimento e aplicação. Isto deve-se em grande parte aos avanços na tecnologia de computadores e ao crescimento exponencial de dados disponíveis.

• • 1950. Alan Turing publica o artigo "Computing Machinery and Intelligence", introduzindo o famoso "Teste de Turing" que determina a capacidade de um sistema replicar a inteligência humana. 

• • 1956. John McCarthy cunha pela primeira vez o termo "inteligência artificial" e organiza a Conferência de Dartmouth, marcando o início oficial da pesquisa em IA como disciplina.

• • 1960. Joseph Weizenbaum cria o programa ELIZA, um dos primeiros sistemas de processamento de linguagem natural.

• • 1969. Marvin Minsky e Seymour Papert publicam "Perceptrons", livro de referência sobre as limitações das redes neurais.

• • 1980. O financiamento para a IA diminui devido às expectativas desproporcionadas e falta de avanços práticos.

• • 1987. O livro "Perceptrons" é revisto, abrindo caminho para o renascimento das redes neurais.

• • 1997. A IBM desenvolver o Deep Blue que derrota o campeão mundial de xadrez, Garry Kasparov.

• • 2011. A IBM segue o sucesso do Deep Blue com o Watson, que vence o programa de TV Jeopardy, demonstrando a capacidade de processamento de linguagem natural.

• • 2012. Há um boom de assistentes virtuais que utilizam IA e interpretam linguagem natural (Siri, Google Now, Cortana, Alexa).

• • 2016. Surgimento do OpenAI e da iniciativa DeepMind AlphaGo que derrota o campeão mundial de Go, criando assim um grande marco em jogos complexos.

• • 2017. Os investigadores da Google publicam "Attention is all you need”, introduzindo conceitos de modelos de transformação e grandes avanços nos modelos de "Generative AI”.

• • 2020. O ChatGPT3 produz linguagem de forma semelhante à de um humano. Dá-se a progressiva integração da IA em várias indústrias, abrangendo setores como saúde, finanças e automatização.

• • 2024. Os desenvolvimentos contínuos na ética da IA e regulamentações procuram garantir uma utilização responsável e transparente.

Como qualquer tecnologia, a inteligência artificial tem os seus prós e contras. A capacidade de analisar grandes volumes de dados de forma rápida e precisa possibilita a geração de insights valiosos para os investidores, ajudando a tomar decisões informadas. Além disso, também é utilizada para otimizar estratégias de negociação, identificando padrões complexos nos mercados financeiros. Mais concretamente, estes sistemas podem analisar o histórico dos diversos ativos, identificando padrões complexos e fornecendo insights valiosos para fundamentar decisões de investimento.

No entanto, apesar da IA ser concebida para minimizar erros humanos, a realidade é que pode herdar preconceitos e vieses presentes nos dados analisados, e chegar a conclusões também enviesadas. De facto, os modelos, estão altamente dependentes dos dados em que são treinados. Adicionalmente existem riscos de "alucinação" (respostas inadequadas ao propósito da tarefa imposta ao modelo) que podem afetar negativamente a performance dos modelos. Um exemplo atual deste fenômeno é o fracasso da Google no seu modelo Gemini, que foi treinado sobre padrões de inclusão social, mas gerava respostas opostas ao seu propósito. Ou seja, as respostas do modelo foram de facto ofensivas, com o próprio CEO da Google a considerar estes erros inaceitáveis.

Adicionalmente, é preciso destacar a distinção entre IA tradicional e IA generativa. A recente revolução, está a dar-se no espaço da IA generativa. As distinções entre os dois tipos estão para além do propósito do artigo, mas o importante a reter é na distinção da "criatividade” entre os dois. Os resultados da IA generativa são mais amplos, permitindo adequar tarefas diversas sobre um modelo. Os resultados da IA tradicional são customizados para a realização das tarefas para as quais os modelos foram treinados, mas não são criativos nos seus resultados. Ou seja, são treinados de forma a que possam encontrar relações entre os parâmetros para a previsão dos dados, não alcançáveis por modelos mais tradicionais. 

Em termos práticos, atualmente, enquanto o primeiro é adequado para o apoio e suporte de decisões ao agregar e sintetizar um elevado número de informação para os analistas, este não será adequado para a previsão financeira, devido aos riscos de alucinação na resposta final. 

No futuro, a combinação entre os dois tipos de IA alavancará a tecnologia, mas atualmente esta barreira ainda é visível.

Esta distinção é importante, pois da mesma forma que durante a bolha de 1999-2000, empresas valorizavam no mercado bolsista simplesmente por adicionarem ".com” a frente do seu nome, aqui a IA também cria espaço para comportamentos oportunistas sobre falsas promessas. Modelos IA para a previsão financeira já existem desde a década de 90. Diversas empresas podem simplesmente vender o mesmo produto, categorizando-o como inovador, quando na realidade, não trazem nada de novo. 

No Banco Carregosa, empenhamo-nos na capacidade de fazer esta distinção. É relevante perceber quais as empresas que têm potencial de materializar o potencial desta tecnologia nos seus modelos de negócio. 

Uma das formas mais diretas de investir em IA é através das empresas líderes neste setor, como Microsoft, Alphabet, Meta e Apple. Por exemplo, a Microsoft – um dos early investors na OpenAI, a empresa por detrás do ChatGPT - anunciou recentemente o CoPilot, um upgrade aos produtos Microsoft Office (Word, Excel, etc) para incluir ferramentas de IA integradas. Como resultado da aposta contínua em IA, a Microsoft valorizou mais de 55% no último ano, e quase 300% nos últimos 5 anos.

Valor por ação Microsoft (MSFT)

Também a Alphabet (dona da Google) e Meta (empresa mãe do Facebook, Instagram e Whatsapp) têm vindo a fazer elevados investimentos para tornar a IA uma realidade para milhões de utilizadores e para introduzir soluções de IA em produtos do dia-a-dia. A Google já lançou a sua alternativa ao ChatGPT, o Gemini e, segundo alguns relatórios, o orçamento anual da Meta para desenvolvimento em IA ronda os 33 mil milhões de USD (qualquer coisa como o PIB da Islândia).

Mas estas não são as únicas gigantes tecnológicas a beneficiar com o boom da IA. Apesar de não serem tão conhecidas do público em geral, há muitas outras igualmente essenciais para o desenvolvimento da IA e que têm registado ganhos expressivos. Veja-se o que está a acontecer no universo da produção de chips, indispensáveis aos processadores para processar toda a informação de base dos modelos de linguagem da IA.

É neste setor que opera uma das empresas mais valiosas da Europa, a ASML. A empresa Holandesa produz as únicas máquinas capazes de produzir os chips mais avançados (e pequenos) do mundo. 

Valor por ação ASML

Graças à sua tecnologia exclusiva de litografia, é escolhida pelos maiores produtores mundiais de chips – como a Samsung, a TSMC (Taiwan Semiconductor Manufacturing Company) e a NVIDIA – empresas fundamentais no ecossistema atual da IA e muito relevantes para os investidores. Apenas nos últimos 12 meses, a NVIDIA, empresa que historicamente produzia placas gráficas e que agora produz chips de última geração, registou uma valorização de 231%.

Valor por ação NVIDIA

Por todo o mundo, a IA continua a crescer. O investimento privado global no primeiro trimestre de 2023 atingiu os 18 mil milhões de dólares, com o valor de mercado total do sector a subir para mais de 100 mil milhões de dólares. 

Banco Carregosa, onde a inteligência artificial ajuda a diversificar portfolios de investimento.

Se procura diversificar o seu portfolio de investimentos com as oportunidades proporcionadas pela inteligência artificial, procure orientação especializada dos nossos consultores financeiros.  Através da plataforma de negociação GoBulling Pro, poderá negociar ações e ETFs que lhe permitem ter exposição à IA.

Outra forma de investir nesta temática é através de Fundos de Investimento, onde a oferta do Banco Carregosa é vasta.

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