Por que os investidores ainda não confiam totalmente nas recomendações de ações de IA

A adoção de inteligência artificial (IA) continua a acelerar em “velocidade histórica”. À medida que a tecnologia continua a melhorar e alcança mais pessoas do que nunca, ela está silenciosamente se tornando parte da caixa de ferramentas do investidor de varejo também.

De triagem de ações a resumir teleconferências de resultados, criar ideias de negociação, analisar carteiras e executar negociações, a IA está rapidamente se tornando uma parte integral dos investimentos.

Mas apesar dos avanços impressionantes em IA generativa e aprendizado de máquina, ainda há relutância entre os investidores em confiar na IA para decisões reais de compra e venda. Os investidores ficam satisfeitos em pedir a um modelo de IA que sinalize um risco ou explique um balanço patrimonial, mas menos estão dispostos a confiar no mesmo modelo quando dinheiro real está em jogo.

Isso demonstra que a confiança está atrasada em relação à capacidade, com investidores preocupados com alucinações, viés algorítmico, qualidade dos dados, cibersegurança e a incapacidade da IA de levar plenamente em conta eventos macroeconômicos ou geopolíticos imprevisíveis.

À medida que a indústria e os reguladores definem como será a responsabilidade, a maioria dos investidores está usando a IA como uma ferramenta para apoiar sua tomada de decisão em vez de substituição ao julgamento humano. A questão que permanece é: os investidores de varejo confiarão o suficiente na IA para que ela influencie as decisões de carteira?

A IA está remodelando o manual de investimentos

A IA está vivenciando um mercado em expansão, com a tecnologia prevista para impulsionar um crescimento econômico significativo nas próximas décadas. Comparada a ferrovias, energia elétrica e a internet, a tecnologia transformadora promete revolucionar tudo, desde pesquisas diárias na internet até fluxos de trabalho industriais profundos, manufatura complexa e descoberta de medicamentos.

A rápida evolução da IA também está influenciando os mercados financeiros. Hoje, instituições financeiras, corretoras, fundos de hedge e empresas fintech estão empregando IA em suas plataformas para uma ampla gama de tarefas.

Essas entidades utilizam IA para análise de sentimento, modelagem de risco, detecção de fraude, negociação quantitativa, otimização de carteira, recomendações de investimento personalizadas e suporte ao cliente.

A IA generativa ampliou ainda mais essas capacidades, oferecendo vantagens significativas para o investidor comum. Ela permite que os investidores consultem informações financeiras complexas usando linguagem natural, reduzindo as barreiras à pesquisa de mercado sofisticada.

Além disso, há a capacidade da IA de analisar enormes quantidades de dados de forma contínua e a uma velocidade muito maior que a de um analista humano, que poderia levar dias para processar tudo.

Ao analisar volumes de dados estruturados e não estruturados, a tecnologia monitora milhares de ativos simultaneamente e identifica padrões ocultos. Ela também automatiza tarefas de pesquisa repetitivas e reage quase instantaneamente a novas informações.

Sendo uma máquina, a IA não é movida por medo ou ganância; ao contrário, ela aplica metodologias consistentes que reduzem vieses emocionais como excesso de confiança, aversão à perda e comportamento de manada que distorcem a tomada de decisão humana.

Todas essas capacidades tornam a pesquisa de investimentos mais eficiente e acessível, especialmente para investidores de varejo que antes careciam de ferramentas analíticas de nível institucional.

Além de tudo isso, foi constatado que a IA supera os humanos na seleção de ações, superando “93% dos gestores ao longo de um período de 30 anos em média 600%”.

No entanto, a IA não é infalível. Existem limitações significativas nessa tecnologia, incluindo o fato de que a maioria dos sistemas avançados de IA opera como caixas-pretas, o que significa que não há como saber como eles geram suas recomendações.

A tecnologia também é tão boa quanto os dados nos quais foi treinada. Como resultado, os modelos de IA podem produzir não apenas informações imprecisas, mas também fabricadas.

O problema de alucinação da IA está bem documentado. Não só fornece respostas incorretas, como as entrega com confiança, tornando-as mais difíceis de detectar.

“Alucinações são declarações plausíveis, porém falsas, geradas por modelos de linguagem. Elas podem aparecer de maneiras surpreendentes, mesmo em perguntas aparentemente simples,” explicou a OpenAI em seu blog intitulado ‘Why language models hallucinate.’ “Por exemplo, quando perguntamos a um chatbot amplamente usado o título da dissertação de doutorado de Adam Tauman Kalai (um autor deste artigo), ele produziu confiantemente três respostas diferentes — nenhuma correta. Quando perguntamos sua data de nascimento, ele deu três datas diferentes, igualmente todas erradas.”

Isso não é tudo. Os modelos de IA também têm dificuldades durante eventos de mercado sem precedentes porque aprendem com padrões históricos em vez de compreender genuinamente as condições econômicas em evolução.

Além disso, se a maioria dos investidores começar a usar os mesmos modelos de IA, isso levará apenas a negociações congestionadas, amplificando a volatilidade em vez de reduzi-la. Todas essas preocupações criaram a necessidade de maior transparência e supervisão humana nos investimentos assistidos por IA.

As evidências sugerem que a adoção da tecnologia permanece desigual, com confiança e risco percebido sendo comumente identificados pelos pesquisadores como barreiras principais.

A confiança nas recomendações de IA ainda é um trabalho em progresso

A IA está entre as poucas tecnologias que se tornaram mainstream extremamente rápido. Um grande exemplo disso é o ChatGPT da OpenAI, que alcançou seu primeiro 1 milhão de usuários em apenas cinco dias e depois chegou a 100 milhões de usuários em dois meses. Mais recentemente, o ChatGPT ultrapassou 1 bilhão de usuários ativos mensais globais marco, cerca de três anos após o lançamento, tornando-se o aplicativo mais rápido a alcançar esse número.

Embora esses dados mostrem um uso mais amplo da IA, evidências sugerem que os investidores também estão confortáveis em usar IA para tarefas relacionadas a investimentos.

Um número crescente de investidores de varejo está agora usando a tecnologia para pesquisar ações, resumir relatórios financeiros, interpretar jargões financeiros desconhecidos, filtrar oportunidades e obter uma leitura mais rápida das notícias de última hora.

Uma pesquisa da Investing.com com 938 investidores de varejo dos EUA descobriu que quase dois terços (62%) já estão usando ferramentas de IA para tomar decisões de investimento informadas.

Entre eles, 23,6% usam ferramentas de IA regularmente e 27,4% ocasionalmente. Apenas 11,5% as experimentaram uma ou duas vezes. Notavelmente, 21% dos entrevistados disseram que ainda não usaram IA, mas estão considerando, enquanto 16,6% não têm planos de usar ferramentas de IA para investir.

“Argumentavelmente, há apenas um punhado de indústrias nas quais a IA provou ser tão disruptiva tão rapidamente quanto tem sido na indústria financeira,” disse Thomas Monteiro, analista sênior da Investing.com. “Isso é ainda mais pronunciado para investidores de varejo, onde as empresas agora podem oferecer acesso a todos os tipos de ferramentas de nível financeiro a uma fração do que custavam há apenas alguns anos. À medida que esses modelos evoluem e se tornam cada vez mais relevantes, o uso provavelmente continuará crescendo — mesmo entre aqueles que já interagem com algum tipo de assistente de investimento baseado em IA.”

Uma pesquisa HSBC Ipsos de quase 10.000 investidores afluentes e de alto patrimônio (HNWI) em 10 mercados também constatou que finanças e investimentos foram os casos de uso mais comuns para IA entre indivíduos ricos, à frente até mesmo de carreira ou desenvolvimento pessoal.

Importante, a Geração Z e os Millennials estão adotando a IA mais rapidamente. Essas coortes mais jovens usam IA para identificar riscos, acelerar pesquisas ou obter uma “segunda opinião” antes de conversar com um consultor humano.

Dito isso, os investidores estão consideravelmente menos confortáveis em permitir que a IA gerencie suas carteiras ou execute negociações autonomamente. Preocupações sobre a qualidade das respostas e a privacidade dos dados são as maiores barreiras à adoção mais ampla.

De acordo com a pesquisa da Investing.com, entre os usuários de IA, 38,9% estão preocupados com recomendações incorretas ou enganosas, e 24,2% temem o “efeito manada”, onde inúmeros investidores utilizam os mesmos sinais gerados por IA.

Uma pesquisa da Good Money Guide focada no Reino Unido descobriu um padrão semelhante: quase sete em cada dez investidores usaram uma plataforma de IA, mas apenas 18,8% disseram que confiariam em ferramentas como ChatGPT ou Claude para dar conselhos financeiros, comparado com 60,2% que confiavam em sites financeiros estabelecidos.

A necessidade de aconselhamento profissional permanece em todos os grupos etários, com uma abordagem híbrida como modelo ideal de tomada de decisão no futuro.

“Os clientes estão cada vez mais usando IA para explorar suas opções, mas quando se trata de tomar decisões de investimento, eles valorizam o julgamento, o contexto e a responsabilidade de um consultor de patrimônio confiável.”

– Barry O’Byrne, CEO de International Wealth & Premier Banking na HSBC

Pesquisas mostram que a confiança importa mais do que a tecnologia

Um novo estudo intitulado “Mente sobre máquina: Uma jornada bibliométrica nas percepções dos investidores sobre IA nos mercados de ações¹” fornece uma visão abrangente da pesquisa acadêmica que examina como os investidores percebem a IA nos mercados financeiros.

A literatura também explora a antropomorfização, que envolve projetar IA para parecer mais humana, como um fator que pode potencialmente influenciar a confiança dos investidores, embora isso ainda seja uma área de pesquisa em evolução.

Curiosamente, em sua pesquisa anterior intitulada “Ei IA, devo comprar esta ação?” – Confiança, tecnologia e a ascensão do jovem investidor, publicada em dez de 2025, os autores investigaram como jovens investidores interagem com ferramentas de investimento baseadas em IA.

Eles descobriram que millennials e a Geração Z agora dependem cada vez mais de sistemas inteligentes como robo-consultores, filtros de ações e chatbots ao tomar decisões de investimento. Entre esses jovens investidores, a confiança é o fator chave que determina se adotam e continuam usando ferramentas de IA. Além disso, eles desejam que os sistemas de IA expliquem o raciocínio por trás das recomendações de ações, pois também se preocupam com ética, justiça e responsabilidade.

O estudo mais recente amplia essas descobertas, argumentando que construir confiança por meio de transparência e explicabilidade é tão importante quanto melhorar o desempenho técnico da IA.

Para isso, os pesquisadores não testaram um novo modelo de IA; em vez disso, conduziram uma análise bibliométrica de mais de 700 publicações revisadas por pares em inglês, provenientes do banco de dados Scopus, cobrindo o período de 1993 a 2025.

Usando a estrutura de triagem PRISMA e o pacote Bibliometrix em R, o estudo mapeia a evolução da pesquisa sobre adoção de IA em investimentos em ações ao longo dos últimos trinta e dois anos.

A revisão constatou que a literatura se expandiu rapidamente juntamente com os avanços em aprendizado de máquina, deep learning e serviços de robo-consultoria, identificando quatro temas de pesquisa dominantes: otimização técnica de modelos de IA, questões éticas e de governança, psicologia comportamental e confiança do investidor, e aplicações práticas em serviços financeiros.

Quanto ao desempenho técnico, a IA melhorou consideravelmente em previsão, gestão de risco e otimização de carteiras. Mas, embora a IA ofereça benefícios significativos em termos de eficiência, automação e personalização, isso não se traduz automaticamente em adoção.

Os investidores permanecem céticos, e isso, segundo o estudo, decorre principalmente dos riscos percebidos, e não apenas de deficiências técnicas.

“O risco percebido continua sendo uma força contrária persistente,” disseram os autores. A confiança é outro grande obstáculo que impede uma adoção mais ampla entre os investidores.

Outras preocupações giram em torno de opacidade, justiça, viés algorítmico, questões de privacidade, incerteza regulatória, responsabilidade e a natureza “caixa-preta” de muitos modelos de IA, que enfraquecem a avaliação dos investidores sobre a utilidade da tecnologia e reduzem sua disposição de confiar nela para decisões de investimento.

Nesse sentido, “confiança e risco percebido não são preocupações periféricas, mas mecanismos interpretativos centrais que explicam por que a capacidade técnica sozinha é insuficiente para a aceitação sustentada dos usuários em mercados de ações impulsionados por IA,” o estudo afirmou.

Aponta para a adoção de robo-consultores, que é moldada menos pela eficiência e mais por um equilíbrio entre confiança e risco percebido. Aqui, o design semelhante ao humano e a confiança fomentam a aceitação, enquanto questões de interação e baixa conscientização dificultam a adoção.

“A adoção pelos investidores não é moldada apenas pela eficiência técnica, mas pela interação entre risco percebido, recursos de design da IA… e confiança,” observou o estudo. “Essa síntese está alinhada com evidências empíricas recentes que mostram que o engajamento de jovens investidores com ferramentas de aconselhamento de ações baseadas em IA é governado principalmente por mecanismos de formação de confiança baseados em transparência, personalização e percepção de justiça, em vez de desempenho algorítmico sozinho.”

A revisão também destaca que fatores psicológicos desempenham um papel crítico nas decisões de adoção.

Os investidores têm mais probabilidade de aceitar a IA quando os sistemas fornecem explicações compreensíveis, demonstram confiabilidade ao longo do tempo e permitem supervisão humana significativa.

Estudos anteriores também revelaram uma tensão na interação humano-IA que pode ser abordada com elementos de design social ou semelhantes a humanos, o que pode reduzir a incerteza para alguns investidores, mas aumentar vieses comportamentais para outros.

Interfaces de robo-consultor conversacionais que incorporam pistas sociais, por exemplo, podem aumentar a confiança afetiva, elevando a aceitação das recomendações entre os investidores, mesmo quando a recomendação não está alinhada ao seu perfil de risco real.

De acordo com o estudo, a IA não deve ser analisada como “tecnologia isolada”, pois até mesmo qualidades aparentemente técnicas, como justiça e explicabilidade, são moldadas em parte pelo sistema sociotécnico mais amplo, como instituições, regras e arranjos de governança nos quais a IA está inserida e se espera que funcione.

Pesquisas recentes sobre governança de IA demonstram ainda que a confiança dos investidores em sistemas algorítmicos é influenciada por salvaguardas éticas, credibilidade institucional e estruturas de responsabilidade percebidas.

Isso enfatiza que “a confiança surge do alinhamento sociotécnico, e não da otimização técnica isolada”.

No geral, o estudo conclui que o progresso futuro depende não apenas da melhoria da precisão preditiva, mas também do design de sistemas de IA que sejam transparentes, explicáveis e alinhados às expectativas dos investidores quanto à responsabilidade e controle.

Para as ferramentas de investimento em IA, isso significa que elas estão entrando em uma segunda fase decisiva, onde a vantagem competitiva não está apenas em gerar sinais de mercado melhores, mas em tornar a análise confiável o suficiente para que os investidores a utilizem.

Interactive Brokers

Na indústria financeira, Interactive Brokers (IBKR ) destaca-se por ir além da funcionalidade convencional de corretagem em direção a fluxos de trabalho de investimento assistidos por IA.

O corretor eletrônico global automatizado custodiza e presta serviços a contas de ETFs, fundos hedge e mútuos, consultores de investimento registrados, grupos de negociação proprietária e investidores individuais. A empresa processa negociações em ETFs, ações, opções, futuros, forex, títulos, metais preciosos, fundos mútuos e contratos futuros em mais de 170 bolsas em todo o mundo.

Os clientes também podem usar sua plataforma para negociar certas criptomoedas por meio de provedores terceiros.

As plataformas de negociação da Interactive Brokers incluem IBKR Desktop, IBKR Mobile, IBKR Trader Workstation, IBKR Client Portal, entre outras, enquanto suas principais ofertas de produtos incluem IBKR Lite, IBKR Pro e IBKR Universal Account.

No que diz respeito ao uso de IA, a corretora não a posiciona como um gestor de carteira autônomo; ao contrário, integrou IA em seus produtos e plataformas de negociação, permitindo que os usuários analisem carteiras, pesquisem valores mobiliários, monitorem risco e gerem instruções de negociação. No entanto, cada negociação deve ser explicitamente revisada e aprovada pelo cliente antes de ser executada.

Recentemente, a IBKR expandiu suas capacidades de IA além da integração original com Claude para incluir ChatGPT e Grok e ampliou a gama de produtos para os quais a IA pode gerar instruções.

A empresa também introduziu “ferramentas que utilizam IA para simplificar a pesquisa e visualizar relações entre tendências, empresas e valores mobiliários, oferecendo aos nossos clientes ideias de investimento acionáveis”, observou Nancy Stuebe, Diretora de Relações com Investidores, durante a teleconferência de resultados do primeiro trimestre de 2026.

Ela também destacou melhorias no chatbot alimentado por IA, aumentando tanto sua “precisão quanto cobertura, permitindo que nossos representantes se concentrem em questões mais complexas. Também estamos aplicando IA para automatizar ainda mais processos em áreas como integração, conformidade e outras operações. Expandir o uso de IA continua sendo uma prioridade em toda a empresa, tanto para aprimorar a experiência do cliente quanto para melhorar a eficiência interna”, acrescentou Stuebe.

Com uma capitalização de mercado de US$ 158,6 bilhões, a IBKR está negociando a US$ 94,18, alta de 45,48% no ano até a data (YTD) e 57% no último ano, tendo atingido um novo recorde histórico (ATH) de US$ 97,84 no mês passado, um aumento de mais de 653% desde 2022. Possui um EPS (TTM) de 2,34 e um P/L (TTM) de 39,98, com rendimento de dividendos de 0,37%.

Para o primeiro trimestre de 2026, a empresa reportou EPS diluído de US$ 0,59 e US$ 0,60 em base ajustada, acima de US$ 0,48 e US$ 0,47, respectivamente, no ano anterior, com receita líquida de US$ 1,67 bilhão (US$ 1,68 bilhão em base ajustada).

A receita de comissões saltou 19% para US$ 613 milhões, impulsionada por volumes de negociação de clientes mais altos, que aumentaram 25% para ações, 20% para futuros e 16% para opções. A receita líquida de juros subiu 17% para US$ 904 milhões, impulsionada por saldos médios de crédito de clientes e empréstimos de margem mais elevados, enquanto outras taxas e serviços cresceram 10% para US$ 86 milhões.

As taxas de execução, compensação e distribuição diminuíram 12% para US$ 106 milhões, devido a menores taxas regulatórias. Recentemente, a SEC também eliminou a regra de day trader padrão, mas o CEO Milan Galik espera que isso “amplie o acesso de varejo, aumente a frequência e o engajamento de negociações, e também a liquidez nos mercados”.

A receita da empresa antes dos impostos foi de US$ 1,29 bilhão, e a margem de lucro antes dos impostos foi de 77% no primeiro trimestre, tanto reportada quanto ajustada.

Durante esse período, as contas de clientes da IBKR aumentaram 31% para 4,75 milhões, enquanto o patrimônio dos clientes subiu 38% para US$ 789,4 bilhões. Tanto os créditos de clientes quanto os empréstimos de margem também aumentaram 35% cada, para US$ 168,8 bilhões e US$ 86 bilhões, respectivamente.

O Grupo Interactive Brokers reportou US$ 21,3 bilhões em patrimônio total. Também anunciou um aumento em seu dividendo trimestral de US$ 0,08 por ação para US$ 0,0875 por ação.

Conclusão

Impulsionada por avanços em grandes modelos de linguagem (LLMs) e computação acelerada, a IA está mudando completamente a forma como os investidores pesquisam ativos, monitoram suas carteiras e executam negociações.

A capacidade da tecnologia de processar informações rapidamente, detectar padrões e melhorar a eficiência analítica a tornou uma ferramenta valiosa tanto para investidores institucionais quanto de varejo. Mas a confiança nas recomendações de investimento geradas por IA ainda é insuficiente, pois os investidores priorizam transparência, responsabilidade, qualidade dos dados e julgamento humano em vez de decisões totalmente autônomas.

É improvável que a IA substitua totalmente os humanos nos investimentos; ao contrário, o futuro envolverá um modelo híbrido no qual a IA atua como analista e os humanos como tomadores de decisão.

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Referências

1. Phan, T. A., Tran, H. P., Ninh, T. T. & Nguyen, H. K. Mente sobre máquina: Uma jornada bibliométrica nas percepções dos investidores sobre IA nos mercados de ações. Strategic Business Research, 100115 (2026). https://doi.org/10.1016/j.sbr.2026.100115