Por sua famosa intratabilidade, o Terminal Bloomberg há muito inspira devoção, beirando a obsessão. Entre os merchants, a capacidade de traçar um caminho através da vertiginosa rolagem de números e textos do software program para isolar informações distantes é a marca de um profissional experiente.
Mas à medida que uma maior massa de dados é introduzida no Terminal – não apenas lucros e preços de activos, mas também previsões meteorológicas, registos de remessas, localizações de fábricas, padrões de consumo, empréstimos privados, e assim por diante – perde-se informação valiosa. “Tornou-se cada vez mais insustentável”, diz Shawn Edwards, diretor de tecnologia da Bloomberg. “Você sente falta de alguma coisa ou demora muito.”
Para tentar remediar o problema, a Bloomberg está testando uma interface estilo chatbot para o Terminal, ASKB (pronuncia-se ask-bee), construído sobre uma cesta de diferentes modelos de linguagem. A ideia geral é ajudar os profissionais de finanças a condensar tarefas intensivas em mão-de-obra e tornar possível testar teses abstratas de investimento em relação aos dados através de instruções em linguagem pure.
No momento da publicação, o ASKB beta está aberto a cerca de um terço dos 375.000 usuários do software program; A Bloomberg não especificou uma knowledge para um lançamento completo.
A WIRED conversou com Edwards na palaciana sede da Bloomberg em Londres, no início de abril. Discutimos o ímpeto para a renovação do Terminal, se os tradicionalistas poderiam recusar a mudança e as tentativas de Bloomberg para resolver as alucinações.
A conversa a seguir foi editada para maior extensão e clareza.
WIRED: Shawn, conte-me sobre o motivo desta reforma do Terminal.
Shawn Edwards: Durante anos, a Bloomberg continuou aumentando esse conjunto de dados abrangente que temos. Muitas vezes, encontrar os dados certos no mar de informações é o fator decisivo para o seu sucesso ou não. Tornou-se cada vez mais insustentável: você sente falta de alguma coisa ou demora muito.
O principal problema que estamos resolvendo com a IA generativa é ajudar os usuários a encontrar insights importantes e sintetizar uma visão do mundo em torno de uma ideia específica.
O conceito é que o alfa inexplorado se esconde em algum lugar nos dados e o ASKB ajudará a revelá-lo?
Sim. O usuário pode fazer a pergunta de alto nível – a tese que está em sua cabeça – em vez de solicitar pontos de dados específicos. ‘Como é que a guerra no Irão e uma mudança nos preços do petróleo irão afectar a minha carteira?’ Essa é uma grande questão com tantas dimensões. Podemos sintetizar essa resposta em minutos?
Num cenário em que todos são capazes de percorrer o emaranhado de dados, o que separará os merchants medíocres dos melhores?
Essas ferramentas não são mágicas. Eles não fazem uma média [employee] de repente ótimo. A diferença serão suas ideias.
Nas mãos de especialistas, permite-lhes fazer análises melhores e pesquisas mais profundas – analisar 10 grandes ideias quando talvez só tivessem tido tempo para uma. Se você for um analista medíocre, serão 10 ideias medíocres.
Bloomberg apresenta ASKB como uma forma de IA agente. À primeira vista, parece mais uma interface de chatbot do que algo que necessariamente automatiza tarefas. O que há de agente no ASKB?
Há ganhos que saem a cada trimestre. Meu trabalho como analista é estar preparado para o que pode surgir nessa teleconferência de resultados. Para cada empresa para a qual estou me preparando, estou analisando como seu preço se compara ao de seus pares, pesquisando muitos documentos, analisando seus fundamentos e assim por diante. Durante a temporada de ganhos, não durmo.
Com o ASKB, posso criar modelos de fluxo de trabalho. Posso escrever uma consulta longa e dizer: ‘Ei, aqui estão todos os dados de que preciso. Dê-me uma sinopse dos casos de alta e baixa, o que Avenue está dizendo, qual é a orientação. Agora quero agendar [the workflows] ou ativá-los quando vejo esta ou aquela condição no mundo.
