Análise financeira que levava DIAS agora leva 8 MINUTOS com AGENTES DE IA

Vídeo em Português, publicado pelo canal Alura.

Sobre este conteúdo: O resumo, os principais pontos e os temas abaixo são gerados automaticamente a partir da transcrição do vídeo. Eles refletem o conteúdo, opiniões, afirmações e previsões apresentadas no vídeo e não representam posicionamento, validação ou verificação de fatos pelo IA Dots.

Resumo do vídeo

O vídeo aborda a aplicação da inteligência artificial em finanças, demonstrando como agentes de IA podem automatizar e acelerar análises financeiras e de portfólio de investimentos que tradicionalmente exigiam dias ou semanas de trabalho manual.

Principais pontos

• A gestão financeira envolve o levantamento e gerenciamento de dados para tomada de decisões sobre compras, vendas e alocações.
• A análise tradicional de balanços e DREs exigia considerável investimento de tempo e apresentava riscos de viés e erros devido ao volume de dados.
• O uso de agentes de IA, como a ferramenta Claude, permite criar habilidades (skills) específicas para processar demonstrações financeiras rapidamente.
• O fluxo de caixa, a lucratividade, a liquidez, o endividamento e a rentabilidade são destacados como indicadores fundamentais avaliados pelos relatórios gerados.
• Na gestão de investimentos, a IA pode auxiliar na análise de portfólio, calculando a relação entre risco e retorno para a otimização de carteiras de ativos.

Temas

Inteligência ArtificialGestão FinanceiraAnálise de DadosAgentes de IAMercado FinanceiroInvestimentosIndicadores Financeiros

Transcrição do vídeo

Texto das legendas disponíveis; pode conter erros.

que a IA revolucionou e vem revolucionando o mundo, a gente não tem dúvida. Mas quando a gente fala de A aplicada a negócios, quando a gente fala de a principalmente aplicada a finanças, essa produtividade de fato tem gerado valor real. Sou professor André Maluf, sou coordenador do curso de administração e gestão de a da FIAP, mas trabalhei com gestão da Inovação e gestão da comunicação no mercado por muito tempo. E tô aqui para falar um pouquinho na web série de agentes de A. Quando a gente fala de gestão financeira, a gente tá falando basicamente sobre a capacidade que a gente tem de levantar dados financeiros sobre a empresa, gerenciar esses dados e tomar decisão em cima deles. Quando a gente fala de tomada de decisão, é claro que a gente tá falando sobre comprar, vender, alocar, não alocar, entre uma série de outros. Esse processo originalmente levava bastante tempo. Fosse para você avaliar a sua empresa, a sua necessidade, fosse para você avaliar outras empresas como investidor ou como alguém que queria entender mais o segmento ou a força daquela empresa no mercado. Quando a gente pensa eh exatamente nessas análises e a gente olha pro que você pode fazer internamente, do que você pode fazer externamente a uma empresa, eh as análises não mudam muito. Quando você tá dentro da empresa, você analisa todos esses números paraa tomada de decisão. E quando você tá do lado de fora da empresa, você analisa tudo isso para você poder, de repente, comprar ou não aquela ação, investir ou não naquela empresa. Mas o que é básico é que toda essa análise, ela partia das demonstrações financeiras. E a minha ideia aqui é mostrar um pouquinho para você como que era feito antes, né? Então, como que a gente eh investia e gastava tempo nessas análises originalmente? Se a gente olhar aqui, eu vou pegar o princípio de tudo, tá? A análise das demonstrações. Então, vem lá da contabilidade, né? O balanço de é importante esse balanço e essa quando você tá internamente na empresa, ela vem das áreas contábeis da empresa e quando você tá externamente você pode pegar, né, no Yahoo Finance, você pode pegar em sites, ã, que trazem os resultados da empresa, as próprias páginas de relacionamento com investidores. Então, a gente ia lá nessas páginas e buscava todos esses dados. E aí a gente ia ter aqui, né, um balanço, uma DRE. Então aqui é justamente isso que a gente tá vendo, né? Então aqui na tela a gente tem um balanço. Esse balanço ele vai demonstrar, né, todo o ativo, todo o passivo da empresa, ou seja, tudo que a empresa tem de dinheiro, tudo que a empresa deve de alguma forma, a origem dos recursos. Depois a gente entra nas DREs e veja quantas linhas de dado e quanta informação eu precisava analisar originalmente. Então, quando eu pegava esse balanço, essa DRE, eu levava às vezes um, dois dias por balanço e por DRE para fazer essa análise. Se eu tivesse na posição de investidor de uma empresa e tivesse fazendo uma análise fundamentalista, ou seja, tivesse fundamentando a tese do meu investimento, eu ia levar semanas analisando várias empresas para decidir quais as melhores. E se eu fosse um gestor de uma área dessas empresas, fosse do marketing, da área de RH, da área operacional dessas empresas, eu também levaria muito tempo comparando dado para entender se eu posso aumentar as minhas despesas, reduzir as minhas despesas. Então são muitas linhas de informação e a gente sabe que no fundo a IA veio um pouco para tentar, né, aumentar essa nossa produtividade e a capacidade que a gente tem de lidar com esse dado. Quando a gente pensa em agentes especificamente, o que a gente pode fazer é preparar um agente de forma antecipada para lidar com esse volume, porque no fundo o que a gente queria é o que eu vou mostrar agora, né? A gente queria bons índices, então a gente queria saber o tamanho do endividamento, o tamanho do patrimônio, o tamanho da rentabilidade dessa empresa. Então veja, eh aqui eu tenho cinco empresas que eu tava analisando. Então Petrobras, Vale, Telefônica, Eletrobras, tá? Analisei, né, a título de endividamento, a título de retorno sobre o ativo. Então eu fiz várias análises aqui, mas veja, eu levei para fazer essas análises, eu fui montar isso aqui, né? eh, para que pudesse mostrar para vocês. Eu levei dois dias para fazer manualmente, porque eu queria deixar bem claro quanto tempo a gente levava, inclusive correndo risco de analisar dados pelo volume de dados de forma até equivocada, de impor ou colocar algum viés de repente. E aí eu fui fazer a mesma tentativa dentro de um agente. E aqui eu optei por usar o cloud. Então, a minha brincadeira com o cloud, ela foi um pouco diferente. O cloud callworing, ele já funciona como um agente. Então, ao invés de eu escrever um prompt para esse agente, eu comecei a preparar esse agente em termos de habilidades, de skills. Então, o cloud ele permite a gente ah preparar e estruturar algumas skills. Então, eu fui e fiz a construção de uma skill. Então, é como se eu fizesse um prompt, né? Você agora é um agente especializado em análise financeira, conhece as leis brasileiras e aí você vai eh descrevendo todo esse contexto. Você conhece as leis brasileiras, você é um especialista em contabilidade, mas em gestão financeira, você já trabalhou no banco X, no banco Y. Hoje você, né, você pode trazer até essas nuances. Hoje você é um agente autônomo que ajuda pessoas a investir. Então você traz todas essas nuances, mas você termina dizendo, mas agora você terá essa skill, porque aí ele vai criar este arquivo aqui, tá vendo? Análise financeira, skill. Então eu crio um arquivo que eu posso acionar toda vez que eu precisar. Agora é muito simples, né? Toda vez que eu preciso acionar isso aqui, ao invés de escrever todo prompt de novo, eu posso simplesmente vir aqui, carregar o meu, ele vai demorar um pouquinho aqui, mas eu posso carregar o meu, as minhas demonstrações financeiras. Então eu venho aqui, pego as demonstrações financeiras da Petrobras, que são essas aqui, e peço analisar usando as skills de analista. financeiro. E aí todo aquele prompt, tudo aquilo agora tá resumido dentro desse analista, né, dentro dessa skill de análise. E aí eu consigo fazer a análise. Então, só pra gente entender que essa análise mais ampla da empresa, essa análise mais geral da empresa, tá aqui. E aí a gente pode se concentrar naquilo que é principal, que é compreender bem os indicadores que vão sair a partir disso. Então, ao invés de perder dois ou três dias para cada análise que eu fosse fazer para depois comparar tudo, agora eu faço essas análises muito mais rápidas e eu posso me concentrar naquilo que interessa, né? Então eu vou me concentrar justamente na leitura desses indicadores. Então para quem é de finanças, para quem gostaria de trabalhar com finanças, eu já preparei esse analista aqui, eu deixei pronto pra gente poder olhar para aquilo que seriam as principais informações. Então você vai perceber que se você escrever bem esse prompt, se você fizer isso com bastante cuidado, você vai conseguir eh gerar um relatório ali. Eu obviamente trouxe as linhas que eu queria, né? Então eu falei: "Olha, eu quero sempre uma análise financeira eh dos próprios das próprias demonstrações financeiras". Então, nesse caso, eu pedi uma análise da DRE, uma análise do balanço. Então, eu tenho aqui, né, de 24 para 25, a empresa cresceu, as receitas cresceram, não cresceram, ele já preparou uma análise para mim que é básica no balanço. Então, olhando pro balanço patrimonial da empresa, o ativo cresceu, o ativo reduziu, passivo cresceu, passivo reduziu. Então, ele já fez uma análise do balanço, fluxo de caixa, que talvez seja uma das principais análises, aqui fica uma dica, tá? Se você tiver começando a trabalhar com finanças e quiser realmente olhar para uma demonstração que seja importante nesse começo, olhe sempre o fluxo de caixa. A lucratividade indicada pela DRE, né? O patrimônio indicado pelo balanço, eles são alimento, mas o fluxo de caixa ele é ar, sem caixa uma empresa sufoca. E veja, a IA fez uma análise de fluxo de caixa muito rapidamente. Quando eu rodei esse prompto, quando eu rodei essa skill mais cedo, ela fez essa análise em 8 minutos, me dando tempo agora para fazer essa leitura. Se eu olhar aqui, né, pro fluxo de caixa da Petrobras, ele parece um fluxo de caixa relativamente eh saudável, tá? Então, obviamente tem momentos de cobertura e descobertura, como todo o fluxo, mas ele parece saudável. E aí eu posso entrar nos indicadores financeiros. E aí ele já calculou para mim liquidez. Toda vez que a gente fala de liquidez em finanças, a gente tá olhando a relação entre o que eu tenho e o que eu preciso pagar para ver o quanto eu tô líquido ou pouco líquido, tá? Então é mais ou menos assim, né? Eu tenho R$ 20 em dívida no curto prazo, mas eu tenho R$ 10, ou seja, eu tô liquidez, sem liquidez. Se todo mundo eh resolver me cobrar hoje, eu não consigo pagar todo mundo. Quanto mais essa relação tiver perto de um, ou seja, quanto mais eu tiver numa relação 10 para 10, por exemplo, eu tenho condições de pagar todas as minhas dívidas no curto prazo, significa que eu estou numa situação líquida. Aqui não tem bom ou ruim, vai depender do modelo de negócio. Segundo indicador que ele calculou para mim aqui, rentabilidade. Então você vê, apesar da da Petrobras ela não ter uma liquidez, né? eh ela de fato ter mais dívida do que eh possibilidade de pagar no curto prazo, a gente ainda assim tem uma rentabilidade enorme, ou seja, é uma empresa rentável, né? A gente também avalia endividamento. Endividamento é uma coisa meio óbvia, né? Então, se a empresa tá muito ou pouco endividado, dívida para alguém que tá saudável, que tá rentável, não é necessariamente ruim. Às vezes a gente se endivida para crescer. É como alguém que compra uma casa, né, e consegue pagar pela casa. O problema é quando a gente compra e não consegue pagar. Então, endividamento não é necessariamente ruim, mas é um índice importante de acompanhar. E aí a gente vai ter giro do ativo, eh, e, e uma série fluxo de caixa. Então, a gente vai ter uma série de indicadores. Veja, esse tipo de análise levava semanas para ser feita com este nível de rigor que tá aqui. Quanto mais informação você der pro seu agente, quanto mais informação eh você der sobre a empresa, sobre o contexto, melhor. Se você quiser transformar, por exemplo, essa análise que tá em planilha numa análise relatorial, vale você ainda pedir que ele busque por notícias e fontes de informação que faça uma análise preditiva. Porque finanças é um pouco sobre isso, né? Eu olho o passado para tentar me preparar pro presente e pro futuro. E aí quando a gente traz a inteligência artificial e o agente de A para dentro disso, ele me ajuda inclusive a tentar prever esse futuro baseado nas últimas e principais notícias sobre aquele segmento. Mas o que eu quero deixar claro aqui é que se você importar essa inteligência de mercado para dentro do agente no formato de habilidades, você consegue ganhar muita celeridade. Eu ainda prefiro fazer análise eu mesmo desses indicadores, porque tem todas essas sensibilidades que eu tentei trazer aqui para você. Mas é é importante dizer que ele ainda conseguiria, esse mesmo agente conseguiria chegar mais longe, tá? ele conseguiria tranquilamente para mim fazer uma análise. Se essa empresa fosse minha, se a Petrobras fosse minha, eu pararia por aqui e a partir desses indicadores eu tomaria decisões e essas decisões elas passariam ali, né, pelos demais gerentes, diretores, e cada um desdobraria paraa sua área, né? Então, vamos aumentar a rentabilidade, vamos diminuir despesa e custo, é momento de expansão, a gente tá liberado a aumentar endividamento. Então, se fosse uma empresa única e minha, a partir desse momento, eu começo a transformar os dados financeiros em estratégia. Se eu tiver falando eh sobre tomar uma decisão de investimento, então se você tá olhando para esse módulo de agentes de A falando de finanças, pensando em automatizar como você investe, pensando em ter um agente que te ajude a investir melhor, então não adianta a gente olhar para uma empresa. E aí eu quero mostrar como a gente fazia antes, né? Então antes da gente ter os agentes de a, o que que a gente fazia, né? a gente ia lá e baixava toda uma carteira de investimento. Então eu olhava por uma carteira de investimento e eu tentava com essa carteira, né? Então aqui, por exemplo, uma carteira com Petrobras e dólar, eu tentava achar o melhor ponto entre risco e retorno. Que eu quero dizer com isso? Todo ativo que você investe tem um risco. Quanto maior o risco, maior o retorno. Quanto menor o risco, menor o retorno. É por isso que uma poupança que é considerada um investimento de baixo risco, ela vai retornar 06, 07, 08, dependendo do momento do ano, tá? Então, as poupanças elas retornam pouco porque elas têm baixo risco. Quando eu ponho dinheiro numa empresa ou num ativo de alto risco, esse comportamento é diferente. Se eu investir numa única empresa, eu tô totalmente entregue ao risco e ao retorno daquela empresa. Mas se eu começar a dividir esse investimento, se eu começar a pulverizar o meu investimento, eu começo a ter eh mais capacidade de mitigar o meu risco e otimizar o meu retorno. E essa é a ideia. Então, se eu tô dentro de uma empresa, eu começo a olhar só para aquela empresa. Mas se eu tô do lado de fora como investidor, eu começo a fazer esse tipo de coisa, que é entender o retorno médio da Petrobras, o retorno médio do dólar, encontrar esse retorno médio e aí eu começo a calcular percentual. Então, se eu tivesse 100% de uma, 0% da outra e eu começo a montar uma série para entender qual que é o ponto ótimo. Ah, então se eu tivesse 57% de Petrobras e 43% de dólar na minha carteira, então isso me traria um retorno de tanto com risco de tanto. Então, e eu fazia isso. Agora, imagina uma carteira idealmente tem 15, 16 até 30 ativos. Imagina fazer todos esses dados para 30 ativos. O segundo analista financeiro que eu criei foi um analista de carteira. Então eu olhei justamente para construir aqui esse analista de portfólio. Então esse analista de portfólio, ele é um analista que vai me ajudar justamente a pensar na construção dessa carteira ideal. Então, qual que é a carteira que maximiza o meu retorno, que deixa o meu retorno maior e melhor e minimiza o meu risco? Então, a brincadeira é essa. Dentro do universo financeiro há um número mágico. Dizem que depois de entre 15 e 30 ativos, a gente já não consegue mais diminuir tanto assim o risco. Mas 30 ativos já é muita coisa e eu preciso escolher entre uma infinidade de ativos que tem e nas bolsas e fora das bolsas. Então, só pra gente entender essa brincadeira, eu entrei no site da B3, no site da Bolsa de Valores de São Paulo, e eu barrii o último ano inteiro da série histórica de todas as ações. Está num arquivo de texto aqui. E você consegue fazer isso. É só você entrar no site da B13 e você vai baixar esse arquivo. E aí eu vou colocar esse arquivo aqui no cloud, né? Vou vou carregar ele para dentro aqui da nosso do nosso agente. Então, eu já separei uma pastinha aqui para isso. Então vou carregar ele para cá e vou pedir: "Olha, eu sou um investidor iniciante e de baixo perfil de risco. e quero otimizar as 10 melhores ou as 10 maiores e mais seguras ações da bolsa baseado em diversificação. pode usar a skill que foi criada para isso. E aí eu vou vincular a skill, né, que eu criei um pouquinho antes, da mesma forma, né? Então eu fui um pouquinho antes lá e criei a skill de analista de portfólio. Então tô colocando ela aqui e vou rodar. E aquilo que eu levaria semanas às vezes para fazer, entrar em cada um dos sites, capturar a série histórica das ações, escolher um tempo para essa série histórica, aquilo que eu levaria muito tempo para fazer, eu agora simplifiquei e assim cerca de 8 minutos eu tive este relatório. O meu promptório, ele foi um pouquinho diferente. pedir para pegar as 10 maiores ações da bolsa e para diversificar aumentando a rentabilidade, diminuindo o risco. Ou seja, qual seria o percentual de cada ação que eu deveria ter, né, em 10 ações, em 100 ações, qual que deveria ser o percentual de cada ação que eu precisaria ter para maximizar meu retorno, diminuindo o que desce do meu risco. E aí foi o que ele fez, né? Então ele pegou as 10 maiores ações, perfeito, entendeu o risco e o retorno, tá? Colocou isso numa matriz de risco e retorno, criou aqui, né, a série histórica gráfica. Olha que legal, eu levaria dias para fazer isso aqui. Criou a série histórica gráfica aqui pra gente, né? Vou até tentar aumentar um pouquinho aqui para vocês, né? E aí o que a gente tá procurando é a reta que maximize o retorno e reduza, que é justamente este gráfico aqui. Olha que legal, ele achou o ponto, né, que tem a melhor maior retorno com menor risco, né? Então, este ponto aqui depois ele encontrou um um ponto que, olha, se você quisesse correr um pouquinho mais de risco, daria para apostar nesse, tá? Então, usando várias técnicas estatísticas extremamente complexas, quanto mais informação eu der para esse agente, quanto mais contexto eu der para ele, quanto mais skills, mais habilidades eu der para esse agente, melhor. Mas veja, em pouco tempo, com pouca informação e utilizando ele poucas vezes, eu já consegui desenvolver habilidades, criar contextos e mais do que isso, fazer com que ele interprete os arquivos corretamente. Eu ainda tenho mais uma recomendação, que é quando a gente for usar o cloud para essas coisas, deixar sempre ligada a habilidade de perguntar, tá? Porque essa habilidade de perguntar dele aqui, ela ajuda caso ele tenha dúvida, tá? Então ele abre um box de pergunta e a gente responde para ele. No fundo, ah, a grande intenção disso tudo é que a gente de fato gere valor, né? Ou seja, não é adotar tecnologia pela tecnologia, a Ia pela IA. É a gente adotar tudo isso a construir valor para alguém. E nesse caso, se você usar internamente na empresa, você tá construindo valor. Se você usar pros seus projetos, você tá construindo valor. E se você usar para você no sentido de melhorar a tua gestão financeira ou melhorar a gestão dos teus ativos, visando ganhar mais no futuro, você com certeza tá construindo valor.

Assistir ao vídeo original no YouTube

Assuntos: Agentes de IA. Publicado no YouTube em 2026-10-14.

Seleção automática por assunto e idioma. O vídeo pertence ao canal de origem.