Vale usar IA para escolher ações pagadoras de dividendos? Veja até onde confiar

Por Patrícia Queiroz, da Broadcast

Na hora de montar uma estratégia para alocação de recursos, tendo como foco aquelas ações que mais pagam dividendos, muitos investidores já estão usando as ferramentas de inteligência artificial (IA) ao longo do processo.

Isso porque elas são capazes de acelerar a seleção dos ativos mais alinhados aos interesses de cada um, além de democratizarem o acesso a análises que antes estavam restritas aos investidores com conhecimento mais amplo do mercado financeiro.

No entanto, especialistas reforçam que a tecnologia ainda funciona como um recurso complementar e alertam para os riscos de confiar cegamente em dados e projeções automatizadas, especialmente quando se trata de decisões de longo prazo.

IA é para acelerar, não para decidir

Nessa linha, Guilherme Assis, CEO da fintech Gorila, explica que hoje a IA é uma camada de aceleração, não de decisão. Ela processa em segundos o que um investidor levaria horas para ler, como balanços, releases, histórico de pagamentos e transcrições de conferências das companhias com analistas, por exemplo.

"Isso democratiza o acesso a um tipo de análise que antes era privilégio de quem tinha equipe ou assessor dedicado. Mas seleção exige julgamento sobre o futuro e esses modelos de IA trabalham com o que já foi escrito. De todo modo, o investidor que usa esse artifício para preparar a análise e decide com critério próprio sai na frente de quem ignora a ferramenta", avalia.

E quais indicadores e informações essas plataformas de IA conseguem analisar para identificar empresas com potencial de manter ou aumentar dividendos a partir do interesse daquele investidor?

Victor Bueno, sócio e analista da Nord Investimentos, explica que há entre elas as que geram análise fundamentalista de forma bastante ampla.

"É possível consultar todos os dados das empresas, todos os resultados, tudo o que elas distribuem em forma de dividendos e consolidar tudo isso em indicadores fundamentalistas", explica.

Ele reforça, entretanto, que são dados de 'retrovisor'. "Então, o melhor a ser feito é você ter as próprias premissas, as próprias projeções para aí sim tomar decisões melhores em cima desses dados e criar a sua carteira de ações pensando em dividendos", completa.

Assis, do Gorila, concorda. Para ele, o básico quantitativo a IA cobre bem, pois gera rapidamente informações como dividend yield, payout, histórico de consistência de pagamentos, geração de caixa livre, nível de alavancagem e cobertura de dívida das empresas pagadoras de dividendo.

O ponto que separa análise boa de análise rasa, diz ele, é a sustentabilidade do dividendo, não o yield atual. "Yield alto muitas vezes é sinal de preço caindo, não de empresa generosa", reforça.

Nesse aspecto, ele diz que as ferramentas de inteligência artificial conseguem cruzar payout com geração de caixa para checar se o dividendo é pago com lucro recorrente ou com endividamento, além de ler a política de dividendos declarada no estatuto e identificar dependência, por exemplo, de poucos clientes ou de um único ciclo de commodity.

"O que ela faz bem e o investidor faz pouco é a leitura longitudinal, comparando dez anos de comportamento em vez de olhar o dividendo do último trimestre", avalia.

Mas e os riscos de confiar demais na IA?

Assis enumera três riscos concretos. O primeiro deles é a alucinação. "O modelo inventa números com a mesma confiança com que acerta, e dado financeiro errado custa caro". O segundo está na defasagem de dados. "Muitas ferramentas não estão conectadas a fontes em tempo real, então respondem com base em informação velha sem avisar".

Já o terceiro e o mais perigoso risco, explica, é o falso senso de personalização. "A IA não conhece o seu horizonte, sua necessidade de liquidez, sua situação tributária nem sua tolerância real a ver a carteira cair 30%. Ela dá a mesma resposta genérica para o aposentado que vive de renda e para o jovem acumulando patrimônio", garante, lembrando que dividendo é estratégia de longo prazo, "e disciplina comportamental nos momentos de estresse é algo que nenhum modelo carrega pelo investidor".

Popularização da IA vai mudar a forma de investir?

Para Bueno, da Nord Investimentos, nada substitui a sensibilidade e análise humana na hora da decisão sobre onde colocar o seu dinheiro.

"Em todas as rodas de conversa você escuta sobre o uso da IA. As pessoas estão treinando essas ferramentas para montar as suas carteiras. Então, acho que já está acontecendo, mas o que deve permanecer insubstituível na hora da análise é a parte da sensibilidade sobre o que funciona para aquele perfil de investidor e esse conhecimento a IA acaba não tendo", diz.

Assis, do Gorila, é ainda mais enfático. Na opinião dele, deve-se tratar a IA como aquele estagiário brilhante e não como gestor. Algumas posturas que funcionam, segundo ele, é pedir processos e não palpites.

"Sempre cobre a fonte e o período do dado, e desconfie quando não vier, use a ferramenta para resumir documentos longos e gerar perguntas, e leve essas perguntas para a sua própria decisão ou para um profissional", completa, lembrando que nunca se deve informar dados sensíveis ou aceitar estratégia de alocação pronta sem entender a lógica que está por trás.