IA está expandindo a gestão de patrimônio, não substituindo consultores

Quase todos os setores estão vendo profissionais preocupados que a IA possa tirar seus empregos, especialmente em áreas de colarinho branco e baseadas no conhecimento.

Isso, naturalmente, é verdade para programação, redação e outras tarefas nas quais a IA moderna baseada em LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) é especialmente competente. Mas isso também se aplica aos profissionais de finanças, que cada vez mais veem a IA e os chamados robo‑consultores como potenciais concorrentes da gestão de patrimônio tradicional feita por humanos.

Um novo estudo de dois pesquisadores chineses da Universidade de Xangai desafia essa ideia. Ao analisar os efeitos dos LLMs nas empresas chinesas de gestão de patrimônio, eles descobriram que, ao contrário das previsões de substituição, a adoção de LLMs aumenta significativamente o número de consultores. Esse efeito é impulsionado por uma forte reestruturação dos recursos humanos nas firmas de gestão de patrimônio, e os LLMs realmente estimularam contratações, particularmente para cargos juniores e de suporte.

Eles publicaram suas descobertas na International Review of Economics& Finance¹, sob o título “Do large language models displace or complement investment advisors? Evidence from Chinese wealth management firms”.

De Trabalho Rotineiro a Tarefas Avançadas

O que torna os LLMs um tipo de automação radicalmente diferente é o tipo de tarefa que podem automatizar. Anteriormente, a automação substituía principalmente o trabalho manual rotineiro, enquanto os LLMs podem processar informações não estruturadas, realizar raciocínio lógico e gerar textos complexos.

Assim, os LLMs são mais semelhantes a robôs complexos e flexíveis em uma linha de produção do que a máquinas simples e repetitivas que não conseguem lidar com tarefas flexíveis. No mundo físico, essa capacidade levou a uma redução massiva de pessoal na manufatura. Portanto, não é irracional que trabalhadores do conhecimento temam ser substituídos por essa tecnologia: mesmo que não substitua totalmente os humanos, pode reduzir drasticamente a mão‑de‑obra necessária para uma determinada tarefa.

Mas automatizar completamente a tarefa não é necessariamente o único efeito da tecnologia.

Outra possibilidade é tornar uma tarefa anteriormente complexa, que só podia ser executada por profissionais treinados e experientes, mais fácil de realizar. Nesse contexto, os LLMs poderiam ser mais semelhantes às primeiras máquinas da Revolução Industrial, transformando uma tarefa complexa que exigia artesanato especializado em um processo de fabricação mais simples, que requer menos treinamento.

“Ao reduzir o limiar de conhecimento necessário para a conclusão independente de tarefas, essas tecnologias podem expandir a gama de tarefas que trabalhadores juniores podem executar autonomamente.”

Se for esse o caso, a implantação prática dos LLMs deve ter um efeito não apenas no emprego, mas na estrutura das empresas que os utilizam.

“As tecnologias reduzem o custo de aquisição de conhecimento, os trabalhadores de produção ampliam sua autonomia na resolução de problemas, elevam menos problemas rotineiros para níveis superiores e aumentam a amplitude de controle dos especialistas seniores, efetivamente achatando a hierarquia.”

Gestão de Patrimônio, IA e Vantagens Competitivas

IA e Dinheiro Têm um Problema de Confiança

No dia a dia, os funcionários da gestão de patrimônio realizam muitas tarefas rotineiras: coleta de informações de mercado, elaboração de relatórios e documentação de conformidade. Todas essas são tarefas cognitivas codificáveis onde a IA possui uma clara vantagem comparativa.

No entanto, a proposta de valor central da indústria baseia‑se na confiança, no dever fiduciário e na gestão de relacionamento. Estas são tarefas interpessoais que exigem conhecimento tácito e inteligência social, que a IA ainda tem dificuldade em replicar.

Este hiato limitou a implantação da IA na indústria financeira até agora, como a confiança nos consultores de IA permanece baixa.

IA Pode Ajudar a Gestão de Patrimônio a Crescer

Ao mesmo tempo, a redução de custos dos conselhos financeiros pela IA poderia ajudar a indústria a crescer enormemente, já que os altos custos de consultoria confinam os serviços personalizados a indivíduos de alto patrimônio, deixando o vasto segmento mass‑affluent cronicamente desatendido quando se trata de aconselhamento de gestão de patrimônio.

“Se os LLMs reduzirem suficientemente o custo marginal dos serviços rotineiros, poderão permitir que as empresas penetrem lucrativamente esse mercado de cauda longa, desencadeando uma escalabilidade habilitada por IA que impulsiona a expansão de serviços e o crescimento de empregos, em vez de substituição.”

Nesse contexto, o mercado chinês é particularmente interessante para analisar o impacto dos LLMs na indústria:

• A rápida expansão da riqueza das famílias cria uma demanda latente substancial no segmento mass‑affluent.
• A CSRC e a SAC da China impõem requisitos rigorosos de intervenção humana, proibindo algoritmos de exercer autoridade discricionária total e exigindo supervisão de consultores licenciados em todas as recomendações personalizadas.
  • Essas regras direcionam a adoção de IA para modelos híbridos humano‑máquina, criando condições particularmente favoráveis à complementaridade em vez de substituição completa.
• O ecossistema financeiro digitalmente habilitado da China e a ampla infraestrutura fintech geram variações significativas entre empresas na adoção de LLMs, permitindo uma identificação causal credível.

Impacto da IA na Gestão de Patrimônio

O que os LLMs podem fazer na Gestão de Patrimônio?

Os pesquisadores distinguem três categorias de tarefas na gestão de patrimônio que podem ser impactadas pelos LLMs, cada uma com um nível diferente de substituibilidade.

O primeiro conjunto de tarefas são análises técnicas, incluindo análise de dados de mercado, construção de portfólio, síntese de pesquisa de investimento e documentação de conformidade. Graças a regras explícitas, entradas de dados estruturados e saídas padronizadas, essas tarefas são ideais para a implantação de LLMs que substituam o trabalho humano.

O segundo conjunto de tarefas são julgamentos e decisões, incluindo avaliação de risco, análise de cenários e design de soluções personalizadas. Essas tarefas exigem a integração de conhecimento tácito e consciência contextual, de modo que os LLMs podem substituir o trabalho humano apenas moderadamente.

Por fim, há as tarefas de gestão de relacionamento. Isso inclui construção de confiança, apoio emocional durante a volatilidade do mercado e cultivo de relacionamentos de longo prazo. Essas tarefas exigem sensibilidade interpessoal, julgamento contextual e conexão humana autêntica, tornando os LLMs geralmente inadequados para esse papel.

Coletando os Dados

Os pesquisadores reuniram múltiplas bases de dados regulatórias, divulgações corporativas e dados de mercado para construir um conjunto de dados de painel abrangente que cobre empresas chinesas de gestão de patrimônio, totalizando 7.795 observações de 2019‑2024.

Para identificar a adoção de LLMs ao nível da empresa, foram coletadas vagas de emprego e informações de perfil de funcionários das principais plataformas de recrutamento.

O pessoal de gestão de patrimônio foi dividido em consultores juniores (≤3 anos de experiência), consultores intermediários (4‑10 anos de experiência) e consultores seniores (>10 anos de experiência).

Finalmente, a análise ao nível do cliente incorpora retornos de investimento, alocação de ativos, estruturas de taxas e status de retenção de clientes.

Quem é Mais Impactado

Estudos anteriores mostraram que, embora a adoção de LLMs em ambientes de trabalho revelasse ganhos de produtividade de 14‑56 %, beneficiava desproporcionalmente trabalhadores menos experientes e menos qualificados. Como resultado, as empresas passaram a dar maior ênfase a habilidades interpessoais e de contato com o cliente após adotar LLMs. Contudo, a demanda por habilidades técnicas tradicionais não diminuiu significativamente, sugerindo que a IA alterou as capacidades humanas complementares que as empresas valorizam, em vez de tornar a expertise técnica desnecessária.

“Esse padrão, em que a IA complementa em vez de simplesmente substituir o trabalho de baixa qualificação, difere marcadamente das ondas anteriores de adoção de TI, que tipicamente complementavam trabalhadores de alta qualificação.”

A consequência é que a adoção de LLMs está positivamente associada a um maior destaque nas habilidades soft (capacidade de comunicação, inteligência emocional, gestão de relacionamento com clientes).

Uso de LLMs

Apenas 17,8 % das observações de empresa‑ano envolvem adoção de LLMs, indicando que, embora o uso de LLMs ainda seja relativamente incomum, uma proporção significativa de empresas de gestão de patrimônio começou a integrar essas tecnologias.

Localizações em polos tecnológicos mostram efeitos maiores do que áreas fora desses polos. Esse padrão provavelmente reflete melhor acesso a talentos de IA, infraestrutura tecnológica mais robusta e clientes mais sofisticados que valorizam serviços aprimorados por IA em grandes centros tecnológicos.

O uso de LLMs correlaciona-se mais fortemente com consultores juniores, moderadamente com consultores intermediários e mais fracamente com consultores seniores, correspondendo ao perfil esperado de implantação de IA na indústria de gestão de patrimônio.

Ao observar para que funções os LLMs são mais usados, o estudo mostra forte co‑movimentação do uso de LLMs com funções de suporte e quase nenhuma associação com posições de contato direto com clientes.

Serviços Melhores, Mesmos Preços

O estudo demonstra que o uso de LLMs está significativamente correlacionado positivamente com todas as métricas de qualidade de serviço: retorno de portfólio, retorno ajustado ao risco, retenção de clientes e crescimento de AUM. O uso de LLMs também está associado a uma diminuição na taxa de reclamações e em ações regulatórias.

O uso de LLMs levou a uma melhoria de 11,5 % nos retornos médios de portfólio. A melhoria de 2,5 pontos percentuais na retenção representa uma redução de 23,8 % na atrição de clientes.

Ainda assim, não há correlação entre o uso de LLMs e as taxas de consultoria.

Isso provavelmente indica que pressões competitivas podem impedir que as empresas cobrem taxas mais altas, apesar das melhorias de serviço demonstráveis, com os benefícios fluindo principalmente para os clientes e não para os provedores. Isso é particularmente provável em uma indústria onde a qualidade do serviço é observável e as empresas competem com base no desempenho.

IA Não Substitui, Mas Reestrutura o Trabalho Humano

No geral, os achados mostram que a IA reestrutura as tarefas na gestão de patrimônio, mas não tem um efeito líquido de substituição.

À medida que os LLMs assumem tarefas analíticas rotineiras, as empresas valorizam cada vez mais funcionários que possam exercer julgamento (habilidades cognitivas), trabalhar de forma eficiente com ferramentas de IA (habilidades de eficiência), comunicar-se efetivamente com clientes (habilidades sociais) e manter relacionamentos sólidos com clientes (habilidades de atendimento).

Esses resultados não sugerem que as habilidades técnicas estejam se tornando desnecessárias. Em vez disso, indicam que capacidades distintamente humanas se tornam mais valiosas ao lado da expertise técnica, à medida que a IA assume uma parcela maior do trabalho analítico rotineiro.

Ao reduzir o custo das tarefas técnicas, a IA pode ser não apenas uma ferramenta de produtividade, mas uma poderosa ferramenta de escalabilidade para a indústria de gestão de patrimônio, ajudando-a a expandir seu mercado endereçável para um segmento maior da população.

Esses achados podem ser estendidos a outras indústrias com condições semelhantes: demanda latente não atendida, regulamentação com intervenção humana e modelos de serviço baseados em relacionamento.

Investindo em IA na Gestão de Patrimônio

O estudo não examina a Morgan Stanley (MS ) nem estabelece que os mesmos resultados ocorrerão fora da China. Contudo, identifica as condições sob as quais a gestão de patrimônio assistida por IA pode escalar com sucesso. A Morgan Stanley oferece aos investidores exposição a um negócio que combina uma grande rede de consultores, investimento autônomo, serviços corporativos e capacidades de IA cada vez mais sofisticadas.

Morgan Stanley

A Morgan Stanley é um gigante de longa data nos setores bancário, de crédito e de gestão de patrimônio, com US$ 9,3 trilhões em ativos totais de clientes em 2025, dos quais cerca de três quartos provêm da categoria de gestão de patrimônio. Também vale notar que os ativos totais de clientes cresceram muito rapidamente desde 2020.

Fonte: Morgan Stanley

A principal plataforma de robo‑consultoria da Morgan Stanley é sua marca E*TRADE, que cobra uma taxa de consultoria anual de cerca de 0,30 %.

Além de um puro robo‑consultor, a Morgan Stanley também oferece outros serviços de gestão de patrimônio:

• Consultores Virtuais: acesso por telefone a uma equipe de consultores remotos para planejamento estruturado sem a necessidade de um corretor humano de serviço completo dedicado.
• Consultores Financeiros de Serviço Completo: planejamento tradicional individual dedicado para necessidades complexas de gestão de patrimônio.

Fonte: Morgan Stanley

Essa estrutura se assemelha muito ao modelo humano‑máquina examinado no estudo: a IA lida com a recuperação de informações, documentação de reuniões e preparação rotineira, enquanto os consultores licenciados mantêm a responsabilidade pelos relacionamentos com clientes e recomendações.

À medida que as capacidades de IA crescem, isso deve permitir que a Morgan Stanley reduza progressivamente os custos das habilidades técnicas e redistribua a força de trabalho para uma maior implantação do toque humano necessário para aconselhamento mais direto e pessoal.

O tamanho e a reputação da Morgan Stanley em todos os níveis de clientes ajudarão a implantar IA de forma eficiente para milhões de clientes e expandir o mercado de gestão de patrimônio.

Vale notar que a IA já é usada como ponto de entrada que canaliza clientes para níveis superiores de gestão de patrimônio, com 7 milhões de novos relacionamentos de clientes desde 2020, principalmente provenientes da E-TRADE e Workplace, uma plataforma líder de mercado para consultores financeiros.

Fonte: Morgan Stanley

“A Morgan Stanley at Work supervisiona aproximadamente US$ 1,2 trilhão em ativos por meio de seu negócio de soluções financeiras corporativas. A empresa prevê que os clientes corporativos eventualmente interajam com as plataformas “de forma puramente agente, usando ferramentas alimentadas por IA em vez de fazer login diretamente no ShareWorks ou no Equity Edge.”

Então a IA pode representar uma vantagem competitiva para a Morgan Stanley por meio de vários mecanismos:

• Aumentar o número de clientes que cada consultor pode atender
• Estender serviços personalizados ainda mais ao mercado mass‑affluent
• Melhorar a produtividade dos consultores sem reduzir a qualidade do serviço
• Fortalecer a retenção por meio de interações mais frequentes e personalizadas
• Escalar a receita da gestão de patrimônio sem crescimento administrativo proporcional

Isso não significa que a IA necessariamente aumentará os lucros da Morgan Stanley, como este estudo ilustra, tais melhorias e ganhos podem beneficiar principalmente os clientes. Mas deve ajudar a consolidar sua posição de liderança na indústria, e a provável expansão global do mercado de gestão de patrimônio graças à IA deve beneficiar o setor como um todo.

Últimas Notícias e Desenvolvimentos das Ações da Morgan Stanley (MS)

Estudo Referenciado

^{1. Lina Song and Huaili Lyu. Do large language models displace or complement investment advisors? Evidence from Chinese wealth management firms. International Review of Economics& Finance. outubro de 2026. Article: 105636. Volume 111. 10.1016/j.iref.2026.105636}