IA: A questão da década #IBOVESPA

 

No post what-the-f@ck comentei sobre a projeção da Goldman Sachs, que indicava um retorno baixo de 3% para as ações. Nesse mesmo post, acrescentei o retorno absurdo das Sete Magníficas, que já ocorre há 20 anos e se acelerou nos últimos tempos. Será que essa discrepância pode continuar? Acredito que pode ser resumida em uma frase: a IA será uma revolução ou mais um brinquedinho para pessoas físicas (e jurídicas) responderem dúvidas diversas?

O Chat GPT tem me ajudado concretamente na elaboração dos posts diários, e, sem dúvida, me tornei viciado nessa ferramenta. Você pode perguntar as coisas mais díspares e obterá uma resposta. Mas, se a Microsoft depender do Mosca para pagar seus investimentos, vai ficar no prejuízo.

Pela minha experiência, é necessário que as empresas treinem seus funcionários no uso dessa ferramenta para que ela se torne verdadeiramente operacional. Um grande defensor dessa ideia é o CEO da Nvidia, Jensen Huang. Nesta semana, ele se reuniu com milhares de líderes de tecnologia e afirmou que suas empresas devem se tornar organizações impulsionadas por IA para se prepararem para o que ele chama de “nova revolução industrial” — parece que ele anda lendo o Mosca! Hahaha… A seguir, veja suas ideias relatadas por Belle Lin, no Wall Street Journal.

Huang falou no palco do evento IT Symposium/Xpo, da Gartner, uma empresa de pesquisa de mercado e consultoria, em Orlando, na terça-feira, defendendo que CEOs e diretores de tecnologia da informação (CIOs) precisam simplesmente começar a usar a IA, e o resto virá naturalmente.

A gigante dos chips, sediada em Santa Clara, Califórnia, já aplicou essa mentalidade, segundo Huang, utilizando IA em áreas como o design de chips, a escrita de software e a gestão da cadeia de suprimentos.

O ponto mais importante para os CIOs, disse Huang ao Wall Street Journal durante o evento, é encontrar algo eficaz dentro de suas empresas e perguntar como a IA pode transformar esse trabalho. Para a Nvidia, essas três áreas “movem a agulha de forma mais profunda”, afirmou. “Quando é o nosso trabalho mais impactante, é mais fácil gerar energia em torno disso.”

A longo prazo, a Nvidia está criando o que Huang chama de seu próprio “cérebro de IA”. A ideia é que o conhecimento de como uma empresa opera — seus processos de negócios e interações com clientes — precisa ser coletado e entregue à IA. O objetivo final é transformar essa informação em uma IA com a qual CIOs e CEOs “possam simplesmente conversar”, disse Huang.

A Nvidia já começou a transformar todos os seus dados privados em IA, afirmou Huang, acrescentando que "todo mundo deveria fazer isso."

Para atingir esse objetivo, a empresa está anunciando uma ferramenta que facilita o entendimento e a assimilação de arquivos PDF pela IA. Em grande parte, dados "não estruturados", como e-mails e PDFs, têm sido difíceis de capturar para os tipos mais tradicionais de IA.

Mais adiante, isso também significa que as empresas terão “grandes populações de trabalhadores digitais”, ou agentes de IA, em funções como marketing, vendas, engenharia e cadeia de suprimentos, trabalhando ao lado de seus colegas humanos, disse Huang. Para chegar lá, todos — incluindo os líderes de tecnologia empresarial — precisam aprender a instruir uma IA.

“Não esperamos que a IA seja capaz de fazer o que nossos funcionários fazem em um futuro próximo”, acrescentou Huang.

Para os CIOs, que atualmente são responsáveis por gerenciar as expectativas em torno do valor comercial da IA, enquanto continuam a testar seus limites, Huang disse no palco que os chips da empresa também estão disponíveis em data centers e plataformas de nuvem privada, e não apenas nas plataformas de nuvem oferecidas por outros fornecedores.

“A computação de hoje é feita em todo lugar”, disse Huang na entrevista ao *Wall Street Journal*. “A computação acelerada estará em todo lugar, e a IA estará em todo lugar.”

Que ele seja o maior promotor de seu produto não é novidade. Para uma empresa que começou como fabricante de placas de vídeo para joguinhos se tornar a líder na fabricação de chips necessários para a IA criando um quase monopólio, já mostrou suas qualidades. Mas será que as empresas estão acreditando nisso da mesma forma? A mesma Belle Lin comenta sobre o CIO Network Summit do Wall Street Journal (WSJ), um evento anual que reúne líderes de tecnologia da informação de algumas das maiores empresas do mundo. Este encontro é um espaço para debater os principais desafios e oportunidades que as organizações enfrentam em relação à tecnologia, inovação e liderança. O título é sugestivo: “As empresas se divertiram experimentando a IA. Agora têm que mostrar resultados”.

Os líderes de tecnologia empresarial estão encerrando dois anos de experimentos acelerados com IA em suas empresas e direcionando seus investimentos para projetos comprovados, focados no retorno sobre o investimento (ROI).

“Quando a IA generativa surgiu, havia um certo financiamento discricionário que poderíamos usar para experimentar e testar algumas das tecnologias,” disse Jonny LeRoy, diretor de tecnologia da W.W. Grainger, fornecedora industrial. “Mas, para realmente expandir esses experimentos, estamos vendo a necessidade de apresentar um argumento comercial mais sólido.”

Enquanto os líderes de tecnologia anteriormente tinham liberdade para experimentar com IA, “a janela para experimentação está basicamente se fechando,” afirmou Erik Brynjolfsson, cofundador da Workhelix, uma empresa de pesquisa e software, durante o CIO Network Summit do Wall Street Journal, em Nova York.

“Este é um ano em que você deve esperar resultados comerciais,” disse Brynjolfsson, acrescentando que a tecnologia está madura o suficiente para entregá-los. “Este é o momento em que você deve estar obtendo benefícios e esperar que seus concorrentes ainda estejam apenas experimentando.”

O problema é que cerca de 70% dos projetos de IA generativa dos clientes empresariais ainda estão presos na fase piloto ou de teste, disse Philip Rathle, diretor de tecnologia da empresa de software de banco de dados gráfico Neo4j, no evento. Os modelos de IA generativa são bons para resumir textos, mas são menos capazes em tarefas mais sofisticadas, ele acrescentou.

Naveen Rao, vice-presidente de IA generativa na Databricks, empresa de dados em nuvem, afirmou que cerca de 90% dos experimentos com IA generativa não estão avançando além dos laboratórios. “Precisão e confiabilidade são um grande problema,” disse ele.

Para superar a fase de experimentação, as empresas precisam garantir amplo acesso aos dados corporativos, para que os desenvolvedores de tecnologia possam utilizá-los na implementação da IA, explicou Jim Siders, CIO da empresa de análise de dados Palantir. “É assim que você chega ao protótipo funcional que você sabe que é adequado para o propósito e que vai impactar o negócio,” disse ele.

Nicholas Parrotta, diretor de informações e transformação digital da Harman, disse que as ferramentas baseadas em IA devem provar seu valor em menos de 12 meses, seja por meio de maior produtividade dos funcionários ou geração de receita.

Outra abordagem sugerida por Rao é dividir os projetos de IA em partes menores e mais fáceis de comprovar, em vez de abordá-los como um "grande monstro monolítico". Isso significa tratar os projetos de IA como código de computador, que simplesmente precisa de manutenção.

Para muitos CIOs, as limitações da tecnologia e a pressão das empresas estão forçando uma pausa para avaliar onde a IA generativa pode realmente aumentar a produtividade ou as vendas.

“Estamos dando um tempo para descobrir onde acreditamos que estão as economias ou os benefícios, e quais são os próximos melhores lugares a explorar,” disse LeRoy, da Grainger.

No entanto, isso não significa que seu entusiasmo pela IA tenha diminuído. “Estou feliz que não seja uma varinha mágica,” disse LeRoy. “Entendemos que é uma ferramenta útil e poderosa, mas que se encaixa em um ecossistema mais amplo.”

Uma atualização da Goldman Sachs sobre o uso de IA pelas empresas ainda mostra um quadro quase estagnado. Com apenas 6% das companhias usando essa ferramenta, é muito prematuro tirar qualquer conclusão. Mas o tempo não para, e se esse número não aumentar significativamente nos próximos trimestres, um quadro de pessimismo poderá se instalar.

 

Tudo isso converge para o título do post IA: a grande questão da década, que será crucial para determinar se as ações vão render os 3% da Goldman Sachs ou se seguirão a projeção otimista do Mosca para o S&P 500 e, especialmente, para as empresas de tecnologia — ou melhor, as que têm a “carteirinha”.

Sobre a bolsa de valores — a que interessa, não a brasileira — o Deutsche Bank traz um gráfico interessante sobre a evolução dos lucros por ação nos últimos 90 anos. Segundo sua conclusão, tanto faz quem é o presidente ou qual é a taxa de imposto; o lucro por ação está sempre subindo!

 

O CoTD de hoje mostra que, nos últimos 90 anos, a taxa de imposto corporativo foi alterada por várias administrações, mas a tendência de crescimento do lucro por ação (EPS) seguiu de perto uma taxa anualizada de cerca de 6,5%. Embora tenha havido um longo período de estabilidade nas taxas de imposto entre meados da década de 1980 e a TCJA de 2017 (sob Trump), a realidade é que a taxa efetiva de imposto vinha caindo consistentemente nesse período, levando em consideração deduções, créditos, brechas e outras estratégias de economia fiscal.

Uma observação interessante: o período de mais de 50 anos em que as taxas de imposto nos EUA caíram de cerca de 50% para 20% coincidiu com o déficit fiscal estrutural dos EUA, que passou de quase nulo para cerca de 7% atualmente. Um simples CoTD é curto demais para discutir se há alguma causalidade entre os dois, mas parece haver um elemento no gráfico de hoje que, inadvertidamente, estamos ajustando para uma taxa de crescimento constante do EPS. Quando o crescimento econômico e a produtividade eram rápidos (antes dos anos 1970), os impostos corporativos eram mais altos, o que talvez impedisse as empresas de explorar todo o seu potencial. No entanto, à medida que o crescimento e a produtividade diminuíram, o crescimento do EPS se manteve constante, talvez ajudado pela redução contínua da carga tributária.

Uma implicação interessante para o futuro: se a IA realmente criar um milagre de produtividade, será que a taxa de imposto corporativo voltará a subir com o tempo, independentemente da política? Dessa forma, você mantém uma taxa de crescimento constante do EPS, mas devolve algum dinheiro para um balanço fiscal fenomenalmente pressionado. Antes de analisar essa ideia, lembre-se de que acabei de pensar nela enquanto escrevia, então pode estar longe da realidade. Mas me pergunto se a escalada relativamente constante do EPS ao longo de quase 100 anos tem, em parte, uma correlação inversa entre o crescimento da produtividade e a taxa de imposto.

No post china-apagão-do-estímulo fiz os seguintes comentários: “Nada de muito importante aconteceu para confirmar a hipótese acima. O nível de 127.7 (estava errado e fiz a correção agora) mil ainda está distante. Como destaco no gráfico a seguir, com a linha pontilhada em cinza, por enquanto parece uma correção {a); b); c) em laranja}.”

 

Ontem fiquei entretido com as diversas contagens possíveis para o IBOVESPA. Não consegui concluir nada de diferente, nem tampouco associar um cenário mais provável. A única coisa que notei é que, em todos os casos, são esperadas quedas. O que vai variar é a magnitude delas. Como proceder em situações como essa? Primeiro, não se arriscar a vender; a principal razão é que não se consegue uma boa precificação do risco x retorno. Segundo observar a primeira formação de 5 ondas em uma janela menor e, então, decidir se compra ou não na retração.

 

Eu destaquei no gráfico semanal o que denominei de “Muro das Lamentações”. A razão é que, em quatro tentativas de romper a área destacada em verde, o índice não conseguiu — essas tentativas estão expressas com círculos rosa. Essa passa a ser a grande questão: agora vai, ou terá que visitar de novo os níveis mais baixos, sendo o pior abaixo de 100 mil? Deixe o mercado nos indicar sua escolha e não tente adivinhar.

O SP500 fechou a 5.797, com queda de 0,92%; o USDBRL a R$ 5,6922, sem variação; o EURUSD a € 1,0785, com queda de 0,11%; e o ouro a U$ 2.716, com queda de 1,17%.

Fique ligado!