Isso também é super interessante Tenho experimentado dashboards de dados baseados em IA para acompanhar de forma mais sistemática os KPIs da empresa. Grande parte do processo de pesquisa em ações públicas é sobre desenvolver melhores previsões de receita (que depois descem para o EPS em vários níveis incrementais). Assim, grande parte do movimento de pesquisa de investimentos é sobre acompanhar dados que informam previsões de receita mais precisas. Essa é a base da indústria alternativa de dados. Mas há muitos conjuntos de dados úteis à vista. À medida que os chatbots ganharam força (Claude), fiquei impressionado com a capacidade dessas ferramentas de acessar esses dados. Para mim, essa é a outra peça que falta ao lado da fluência em Excel. A capacidade de ingerir um modelo do Excel (eventualmente construí-lo, mas não hoje), identificar os principais fatores (a partir de dados abertos e proprietários), destilar esses dados de volta em previsões e sinalizar alertas personalizados (inflexões de momentum de negócio, prováveis revisões em previsões de receita, validação/invalidação de teses, etc). Agora sim!! Isso é muito mais útil do que um wrapper de chatbot financeiro. Fico pensando se essas ferramentas estão avançando tão rápido que a maioria dos profissionais financeiros nem precisa aprender a usar agentes de programação. Por exemplo, a Perplexity Computer eliminou algo que certamente não era perfeito, mas demonstra progresso material na capacidade da infraestrutura harness de construir interfaces simples e poderosas. A precisão do nível institucional continua sendo um problema crítico e ainda não totalmente resolvido (isso melhora à medida que empresas como a CarbonArc lançam MCPs??), mas é empolgante ver as capacidades de engenharia melhorando tão significativamente, em tão pouco tempo.