Recentemente, um relatório de pesquisa da Apple gerou debates sobre a eficácia da inteligência artificial (IA) generativa em aconselhamento financeiro. A pesquisa mostrou que um número crescente de consumidores americanos está usando ferramentas de IA generativa, como o ChatGPT, para obter aconselhamento financeiro, uma tendência particularmente evidente entre os jovens. De acordo com uma pesquisa da Motley Fool, 54% dos americanos já buscaram recomendações de produtos financeiros por meio do ChatGPT, com taxas de uso ainda maiores entre a geração mais jovem.
Observação da imagem: Imagem gerada por IA, fornecida pela Midjourney.
Os resultados da pesquisa indicam que, embora metade dos consumidores diga estar disposta a usar o ChatGPT para obter recomendações, a proporção de interesse em produtos financeiros específicos é relativamente baixa. Por exemplo, apenas 25% dos entrevistados desejam que o ChatGPT recomende cartões de crédito. Além disso, a satisfação geral dos entrevistados com as recomendações do ChatGPT foi “moderada”, com uma pontuação média de 3,7 em uma escala de cinco pontos, mostrando uma certa aprovação.
No entanto, o estudo da Apple destaca que os modelos de linguagem grandes (LLMs) atuais apresentam deficiências significativas em raciocínio lógico, especialmente em raciocínio matemático. Os pesquisadores descobriram que esses modelos têm um desempenho ruim ao lidar com problemas matemáticos complexos, muitas vezes falhando em compreender ou resolver cálculos matemáticos simples. À medida que a complexidade dos problemas aumenta, o desempenho do modelo diminui ainda mais, revelando problemas mais profundos em seu processo de raciocínio.
Um artigo do TechCrunch lista vários exemplos de erros de IA generativa em cálculos matemáticos, demonstrando suas deficiências no tratamento de problemas matemáticos básicos. O relatório menciona que a técnica de “fragmentação” usada pelos modelos de IA ao lidar com números geralmente quebra as relações entre os números, levando a erros de cálculo.
Além disso, a aprendizagem de máquina também enfrenta desafios ao lidar com aconselhamento financeiro. Embora algumas pessoas confundam a aprendizagem de máquina com análises estatísticas como a análise de regressão, a aprendizagem de máquina requer um processo de decisão, uma função de avaliação de erros e um processo de otimização do modelo. Isso torna a IA generativa potencialmente ineficaz para atender às necessidades dos usuários em aconselhamento financeiro.
A pesquisa da Apple sugere que bancos e cooperativas de crédito não devem depender da IA para aconselhamento financeiro neste momento. Embora possa haver melhorias no futuro, a IA generativa provavelmente não será adequada para trabalhos complexos de consultoria financeira no futuro previsível.
Pontos importantes:
🧠 54% dos americanos já buscaram aconselhamento financeiro por meio do ChatGPT, com taxas de uso ainda maiores entre a geração mais jovem.
📉 A pesquisa da Apple mostra que a IA generativa apresenta deficiências significativas em raciocínio matemático, especialmente no tratamento de problemas complexos.
💡 Atualmente, bancos e cooperativas de crédito não devem depender da IA para aconselhamento financeiro; podem ser necessários 5 a 10 anos para melhorias.
