A IA cria paradoxo na gestão de ativos: orçamentos estão em alta, mas há grande falta de confiança nos dados

As empresas de gestão de ativos e mercados financeiros estão a viver uma corrida sem precedentes à Inteligência Artificial (IA). No entanto, de acordo com o relatório global GenAI and the Data Divide, desenvolvido pela Clearwater Analytics e com base em entrevistas a 178 executivos seniores na Europa, Estados Unidos e Ásia, a rápida adoção da tecnologia está a expor vulnerabilidades profundas ao nível da governação de dados, preparação cultural e conformidade regulatória. Ou seja, está a investir-se em IA como nunca, mas as dúvidas quanto ao real retorno permanecem elevadas, dada a incerteza sobre a fiabilidade e eficácia da tecnologia no terreno.

O investimento na tecnologia atingiu valores recorde: 95% das empresas inquiridas aumentaram o orçamento destinado à IA no último ano e 85% planeiam reforçá-lo, pelo menos, em 50% nos próximos 12 meses. Esta aceleração responde a uma exigência direta do mercado. A totalidade dos gestores (100%) refere ter registado um aumento nos questionamentos dos clientes institucionais sobre a forma como a tecnologia é aplicada na gestão das carteiras, com 90% a preverem que o investimento transparente em IA passe a ser um requisito obrigatório a curto prazo.

O obstáculo humano e a crise de confiança

Apesar da alocação de capital, o estudo revela que a maior barreira à transformação digital não reside no desenvolvimento dos algoritmos, mas sim nas pessoas e nos dados. Cerca de 62% dos gestores temem não possuir as qualificações e experiência necessárias para operar a IA de forma eficaz, enquanto 52% apontam a resistência cultural interna como um travão crítico.

Mais grave ainda é o problema da fiabilidade da informação. Embora 79% dos executivos considerem que dispõem de dados “completos”, apenas 56% garantem que esses dados são verdadeiramente “precisos”.

Este hiato de 23 pontos percentuais afeta a tomada de decisão: 67% dos inquiridos temem riscos na governação e integridade dos dados, 64% preocupam-se com a falta de transparência dos algoritmos e 62% alertam para o perigo das “alucinações” da IA (situações em que a ferramenta gera informação falsa apresentando-a como facto comprovado).

Supervisão humana e a integridade dos dados

Para mitigar estes riscos operacionais e regulatórios, o setor aponta para um consenso claro: 93% dos inquiridos defendem um modelo híbrido (human-in-the-loop), em que a tecnologia serve para capacitar as equipas humanas de controlo de risco e não para as substituir de forma completamente autónoma.

Como sublinha Souvik Das, CTO da Clearwater Analytics, a chave do sucesso reside em resolver a causa-raiz do problema: a qualidade dos dados de entrada.

A consolidação dos fluxos de trabalho numa plataforma unificada e a criação de um registo único da verdade surgem como o caminho indispensável para transformar a IA de um instrumento de dúvida contínua numa fonte de decisão estratégica e auditável.