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CNBCMonetizadores versus fabricantes: como o mercado de IA pode se fragmentar em 2026

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Gestor afirma que fator humano é central, mesmo em fundo que usa algoritmos para decisões

Publicado 26/12/2025 • 12:15 | Atualizado há 2 horas

KEY POINTS

  • O CEO de gestão de ativos Miro Mitev aprendeu sobre redes neurais pela primeira vez em 1997, enquanto era estudante.
  • Uma rede de sistemas de IA toma as decisões em sua empresa, SmartWealth Asset Management.
  • Ele explica à CNBC por que “os humanos são a parte mais importante da equação”.

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Antes mesmo de a inteligência artificial se tornar um tema central no mercado financeiro, o gestor Miro Mitev já apostava no uso de redes neurais para orientar decisões de investimento. Hoje, à frente da SmartWealth Asset Management, ele defende modelos totalmente baseados em IA como forma de reduzir vieses humanos e melhorar o desempenho dos fundos.

A internet ganhava popularidade no fim dos anos 1990, mas Miro Mitev direcionava sua atenção a uma tecnologia ainda distante do mainstream: a inteligência artificial. O interesse surgiu em 1997, durante seus estudos na Universidade de Economia e Negócios de Viena, quando teve contato com redes neurais.

Atualmente gestor de ativos, Mitev afirma ter identificado cedo o potencial dessas ferramentas para previsões financeiras. Em entrevista à CNBC, ele disse que as possibilidades abertas pelas redes neurais chamaram sua atenção naquele momento inicial.

Ao longo de 25 anos de carreira, Mitev atuou com previsões para bancos e empresas de tecnologia, como a Siemens. Posteriormente, fundou a SmartWealth Asset Management, gestora cujas decisões de investimento são tomadas integralmente por sistemas de inteligência artificial.

O fundo mais recente da empresa, o IVAC, tem como meta alcançar US$ 2 bilhões em ativos sob gestão e busca um retorno anualizado entre 14% e 15%.

Apesar de os modelos operarem sem interferência humana direta nas decisões finais, Mitev ressalta que pessoas continuam tendo papel central no processo. Segundo ele, são os humanos que selecionam os dados de treinamento, definem variáveis, constroem parâmetros e ajustam os modelos de forma contínua.

Após a estruturação do sistema, no entanto, a intervenção passa a ser limitada. Para o gestor, alterar decisões do modelo pode comprometer os resultados. Ele afirma que a principal diretriz é confiar na lógica estabelecida pela IA, mantendo apenas a supervisão da qualidade dos dados e dos cálculos.

Na prática, isso envolve checar inconsistências, corrigir falhas e atualizar informações para que os modelos reflitam as condições mais recentes do mercado. Mitev avalia que a desconfiança inicial em relação à IA leva, muitas vezes, à anulação de resultados que só se mostram eficazes no médio prazo.

Segundo ele, fatores como otimismo, pessimismo e especulação continuam influenciando fortemente os mercados financeiros. O Banco Central Europeu, por exemplo, já alertou que a recente valorização de ativos ligados à IA pode estar associada ao medo de investidores ficarem de fora do movimento, conhecido como FOMO.

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Ao reduzir o peso das emoções, Mitev afirma que os resultados tendem a ser mais consistentes. De acordo com dados compartilhados pela empresa com a CNBC, a SmartWealth registrou ganhos acumulados de 407,63% em um período de dez anos até 1º de novembro de 2025, frente a 145,34% de um índice de referência do setor no mesmo intervalo.

O gestor pondera que previsões de longo prazo seguem limitadas, mas afirma que seus modelos conseguem identificar tendências com até um mês de antecedência. Para ele, a análise sistemática de dados e a tomada de decisões baseadas nesses sinais tendem a superar escolhas puramente humanas.

O acompanhamento contínuo também é considerado essencial para mitigar falhas dos sistemas, como as chamadas “alucinações”, quando a IA gera informações incorretas. Mitev atribui esses erros, em geral, a problemas de dados, especificação inadequada do modelo ou ao overfitting.

O sobreajuste ocorre quando o algoritmo passa a dar peso excessivo a informações irrelevantes, que não apresentam relação causal com o desempenho dos ativos. Para reduzir esse risco, ele destaca a importância de design rigoroso, validação e testes em ambientes reais.

Dessa forma, embora a execução das estratégias seja feita por algoritmos, Mitev reforça que o envolvimento humano permanece decisivo para garantir a eficácia do sistema. Segundo ele, o desenvolvimento dessas tecnologias é um processo de longo prazo e o domínio interno dos modelos se torna um diferencial competitivo para gestores que apostam em IA.

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