A Web estava se tornando standard no closing dos anos 90, mas Miro Mitev estava explorando algo que não se tornaria standard por décadas: IA.
Atualmente gestor de ativos, Mitev foi um dos primeiros a adotar a IA nas finanças depois de descobrir as capacidades das redes neurais em 1997, enquanto estudava na Universidade de Economia e Negócios de Viena.
Ele disse à CNBC que viu o potencial das redes neurais para previsões financeiras. “Eu me apaixonei por esse tipo de possibilidade”, disse ele.
Mitev passou sua carreira de 25 anos fazendo previsões para bancos e empresas de tecnologia como a Siemens. Ele fundou a SmartWealth Asset Administration, cujas decisões são tomadas inteiramente por uma rede de sistemas de IA. Seu mais recente fundo, IVAC, está de olho em US$ 2 bilhões em ativos sob gestão e tem uma meta de retorno anual de 14-15%.
Apesar de não haver envolvimento humano nas decisões da IA, Mitev disse que “os humanos são a parte mais importante da equação”, pois são eles que selecionam os dados de treinamento, inserem variáveis, constroem os parâmetros e ajustam consistentemente o modelo.
Uma vez criado um modelo, “é muito perigoso começar a intervir”, disse Mitev. Na verdade, confiar no modelo é a sua regra de ouro, acrescentou.
Em vez disso, os humanos devem garantir que não haja erros nos dados ou cálculos e introduzir novos dados para que o modelo esteja atualizado.
“O pior é ignorar os resultados, e isso é o que acontece com muita frequência”, disse Mitev, acrescentando que as pessoas “a princípio não confiam” na IA. “Mesmo que nós, como humanos, não vejamos o resultado agora, se olharmos para trás depois de dois meses, três meses, diremos: ‘Ah, na verdade, estávamos errados’”, acrescentou.
As forças que impulsionam o mercado – otimismo, pessimismo, especulação – são muito humanas. Até o Banco Central Europeu alertou que a precise corrida de alta da IA pode ser impulsionada não por uma análise técnica detalhada, mas pelo medo de perder.
Mitev disse que tirar a emoção do investimento traz melhores resultados; A SmartWealth Asset Administration obteve ganhos de 407,63% em um período de 10 anos até 1º de novembro de 2025, em comparação com uma referência do setor de 145,34% no mesmo período, de acordo com um gráfico que um representante da empresa compartilhou com a CNBC.
“Não é possível” saber o que acontecerá em um ano, disse Mitev, mas ele pode prever até um mês à frente com seu modelo. “Avaliar essas informações e tomar decisões informadas com base nelas prova consistentemente fornecer resultados melhores do que os humanos”.
O monitoramento constante e a introdução de novos dados são pontos importantes, visto que os sistemas de IA “alucinam”: gerando informações falsas. Mitev disse que os erros dos modelos se deviam ao “overfitting”, problemas de dados ou especificação incorreta do modelo.
Overfitting é onde o algoritmo presta muita atenção ao que Mitev chamou de “ruído”. Ele disse que esses dados “não são significativos” porque não revelam uma verdadeira relação de causa e efeito com o desempenho das ações.
Design rigoroso, validação e testes em ambiente actual servem como um antídoto para isso, acrescentou Mitev. Isto significa que, embora a sua estratégia de fundos seja executada inteiramente por uma série de algoritmos, os seres humanos ainda desempenham um papel essential para garantir a sua eficácia.
“Na verdade, é um processo que evolui ao longo dos anos… e esta é a razão pela qual o desenvolvimento interno deste tipo de tecnologias é muito importante”, acrescentou – especialmente para quem procura diferenciar o seu jogo de IA.
