Tenho explorado o uso de inteligência artificial como auxiliar na análise fundamental de ações — e a conclusão a que cheguei é que a tecnologia
em si é secundária. O que define a utilidade ou o perigo é de onde vêm os dados.
Testei dois cenários:
Cenário A — LLM genérico (ChatGPT, Claude, etc.) sem dados externos
Pergunta: "Analisa-me fundamentalmente a GALP."
Resultado: o modelo gera rácios, margens, dívida — com aparência de análise real. Mas os números são fabricados ou desatualizados. Para quem não conhece bem a empresa, é difícil detetar o erro. Para quem conhece, é imediatamente descartável.
Cenário B — IA aplicada sobre dados de fonte verificável em tempo real
O mesmo modelo, mas alimentado com dados reais via API (Eulerpool, por exemplo, para mercados europeus). A análise torna-se auditável: posso verificar cada número na fonte original.
A distinção parece óbvia quando escrita assim — mas na prática vejo muita gente a usar o Cenário A como se fosse análise fundamentada.
Para análise fundamental estruturada (EV/EBITDA, ROE 5 anos, margem de segurança face ao valor intrínseco, dívida líquida/EBITDA), a IA no
Cenário B reduz genuinamente o tempo de análise sem comprometer a fiabilidade — desde que saibamos o que estamos a verificar.
Questões para discussão:
- Alguém do fórum já explorou IA com dados reais para análise de ações? Que ferramentas/fontes usam?
- Como validam os números quando usam IA na análise — verificam manualmente na fonte ou confiam no output?
- Para ações do PSI20 ou europeias em geral, quais as fontes de dados fundamentais que consideram mais fiáveis?