Bloomberg — Felipe Sinisterra e Dave Wang recebem grandes valores para dizer aos banqueiros de Wall Street o que está faltando em seus planos de inteligência artificial (IA).
Em uma tarde de março, os dois instrutores altamente requisitados no setor de finanças falaram aos funcionários de um fundo de capital de risco em Nova York.
Wang, de 31 anos, mostrou como o Gemini, o modelo de IA desenvolvido pelo Google, da Alphabet, poderia ser usado para analisar vídeos de apresentação de fundadores de startups.
Ele demonstrou como um aplicativo da web que incorpora métodos de análise comportamental usados pelo FBI poderia ajudar a comparar uma transcrição com sinais visuais, como linguagem corporal e expressões faciais, para identificar possíveis sinais de alerta.
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Em seguida, Sinisterra, de 30 anos, orientou o grupo sobre como analisar transcrições de teleconferências de resultados com o ChatGPT, da OpenAI, e o Claude, da Anthropic, para encontrar as declarações que mais movimentam o mercado.
A máquina executou a análise de sentimentos e traduziu os comentários falados de executivos em planilhas numéricas para prever as finanças futuras.
Os participantes puderam ver como a IA poderia ajudar a simplificar algumas das partes mais trabalhosas de seus trabalhos.
A conta do dia? US$ 25.000. E há uma fila de dois meses.
“O que está acontecendo agora é que as pessoas estão vendo a IA como uma fonte de vantagem, uma fonte de força para ataque”, disse Sinisterra. “O que veremos no futuro é que as pessoas a verão como uma necessidade.”
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Os grandes bancos têm procurado contratar mais especialistas na tecnologia e reduzir as funções bancárias tradicionais.
O Standard Chartered se prepara para cortar milhares de cargos de apoio nos próximos quatro anos. O Citigroup, o Wells Fargo e o Bank of America cortaram coletivamente mais de 5.000 empregos no primeiro trimestre de 2026, apesar de terem tido uma temporada de balanços recorde.
Os principais executivos, dispostos a gastar muito dinheiro para implantar a tecnologia além das tarefas básicas, estão experimentando eles mesmos as ferramentas de IA, aumentando a pressão para incorporar a tecnologia em todos os níveis.
Sinisterra e Wang, ex-gestores de fundos da SoftBank, estão vendendo confiança e fluência para empresas ávidas por essa transformação.
A Wall Street Prompt, empresa que eles fundaram em julho de 2025, trabalhou com a T. Rowe Price, o Citigroup e o Bank of America, de acordo com pessoas familiarizadas com o assunto ouvidas pela Bloomberg News.
A T. Rowe Price trouxe a dupla para treinar seus profissionais de investimento, disseram as pessoas. O Citigroup e o Bank of America os utilizaram para realizar sessões para seus clientes de fundos externos.
O Wall Street Prompt, vinculado a acordos de confidencialidade, recusou-se a confirmar sua lista de clientes. A T. Rowe Price, o Citigroup e o Bank of America também não quiseram comentar sobre o treinamento específico do fornecedor.
Habilidades em ascensão
As instituições financeiras nem sempre foram entusiastas da IA.
Em 2022, quando o ChatGPT foi lançado, os principais bancos globais restringiram o acesso do chatbot às redes internas por medo de falhas de segurança.
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Desde então, o JPMorgan lançou o LLM Suite, uma ferramenta de IA generativa usada pela maioria de seus funcionários. O Goldman Sachs trabalha com a Anthropic para desenvolver agentes de IA. O Bank of America diz que seus 18.000 desenvolvedores são 20% a 25% mais produtivos depois de usar a IA.
“O que está acontecendo agora é que as pessoas estão vendo a IA como uma fonte de vantagem, uma fonte de problema.”
Ainda assim, muitos banqueiros não têm o treinamento necessário para usar as ferramentas de IA de forma eficaz, enquanto outros estão presos a modelos desatualizados, uma incompatibilidade que criou a necessidade de instrutores capazes de tirar o máximo proveito desses sistemas de IA.
“O maior desafio dentro de um grande banco não é a tecnologia, são as pessoas”, disse Jake Bridge, diretor administrativo da APAC na Evolution, uma empresa de recrutamento de tecnologia com sede no Reino Unido. “A escala de opositor a entusiasta de IA é muito ampla; o maior desafio em um banco é, bem, como atender a ambos.”
A Ásia é líder na incorporação de IA em bancos e finanças, onde pagamentos, empréstimos e atendimento ao cliente são cada vez mais automatizados.
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Especialmente em Singapura, a fluência em IA tem se tornado cada vez mais um pré-requisito para quem busca uma carreira no setor.
A cidade-estado ocupa o primeiro lugar entre 174 países no Índice de Preparação para IA do Fundo Monetário Internacional (FMI), e 64% de suas instituições financeiras estão implantando IA nas principais funções de negócios, de acordo com uma pesquisa de 2026 da Finastra, empresa de software financeiro com sede em Londres.
Wang e a Sinisterra agora pensam em se mudar para lá para atender à demanda de bancos e profissionais de finanças que lutam para proteger suas posições e permanecer empregáveis.
Duncan, um homem de 55 anos de Singapura que não quis dar seu nome completo, passou suas noites e fins de semana no ano passado em um curso apoiado pela Nanyang Technological University, praticando como usar IA. Seu empregador, um grande banco, já havia transferido suas operações em Singapura para um centro de custo mais baixo no exterior.
Depois de ficar desempregado por nove meses, ele conseguiu um emprego no mês passado como funcionário de back office em um banco de Singapura e se sente esperançoso com suas novas habilidades.
Embora vários executivos tenham creditado à IA os ganhos de produtividade, há uma preocupação crescente de que balanços patrimoniais sólidos talvez não sejam mais suficientes para manter os empregos seguros.
A função de analista não desaparecerá, mas será reduzida de baixo para cima, diz Igor Sydorenko, CEO da Neurons Lab, uma consultoria de IA cujos clientes incluem o HSBC e a AXA.
“Pessoas altamente qualificadas, com ferramentas de IA, serão capazes de fazer 10, 20 vezes mais, muito melhor e muito mais rápido”, disse ele. “Elas não precisarão de nenhum analista financeiro júnior, nenhum associado. Eles farão tudo sozinhos.”
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Justin Tang, em Singapura, conhece a ansiedade de tentar preencher essa lacuna. O analista de compras do fundo de hedge Regal Funds Management passou três anos tentando aprender sozinho a usar a IA nas suas horas livres, durante os trajetos de ônibus e entre as reuniões.
Então, no ano passado, ele conheceu Wang e a Sinisterra. “Foi como um momento de iluminação”, disse Tang. “Eu costumava levar horas para analisar uma empresa. Agora, eu insiro um prompt e, em 90 segundos, obtenho os pontos principais: o que a empresa faz, seus principais fatores de lucro, a narrativa.”
Desde então, Tang participou de várias sessões de treinamento do Wall Street Prompt, incluindo uma organizada pelo Bank of America. Segundo ele, cada aula costuma ter de 20 a 30 pessoas, com assentos cobertos pelo banco anfitrião.
“Não fiquei surpreso quando os principais bancos começaram a oferecer aulas do Wall Street Prompt para clientes como nós”, disse Tang. “Era mais uma questão de quando do que de se aconteceria.”
Tang usa as técnicas que aprendeu principalmente para fins pessoais, mas também as utiliza em seu trabalho diário. Na Regal, ele restringe as ferramentas a materiais disponíveis publicamente, como registros e transcrições de lucros. Os dados dos clientes não são inseridos.
Filhos de imigrantes
Sinisterra e Wang estavam ambos envolvidos com finanças desde seus anos de formação, com uma inclinação precoce para a tecnologia.
Sinisterra mudou-se da Colômbia para os Estados Unidos com seus pais aos 6 anos de idade, enquanto Wang nasceu na cidade de Nova York, embora seus pais tenham emigrado da China na década de 1980.
Wang disse que vendia scripts para o jogo on-line RuneScape na época em que se mudou para Ohio, aos 8 anos de idade. Quando cursava a graduação em Harvard, Wang disse que foi um dos cinco estudantes que a Lyft recrutou para promover sua expansão em Boston, distribuindo cartões de visita nas ruas.
Em vez de se limitar a isso, ele disse que coletou endereços de e-mail de estudantes de universidades locais, realizou campanhas de mala direta e criou códigos de cupom direcionados, gerando referências suficientes para pagar seus estudos.
Depois de estagiar na Blackstone em 2016 e trabalhar com o Morgan Stanley por mais de dois anos em 2017, ele se juntou ao Latin America Fund, do SoftBank, em 2019, onde liderou o investimento em empresas do setor de cripto.
Ele saiu cerca de dois anos e meio depois e fundou a 99 Capital, um fundo de ativos digitais. Ele vendeu a parceria geral do fundo e se afastou depois que ele gerou retornos para os investidores.
“Era muito óbvio para mim”, disse Wang. “Se estou gastando cerca de 30% do meu tempo no desenvolvimento de manuais de IA e este é claramente o melhor ano de retorno que já tive, é aqui que eu deveria estar gastando 100% do meu tempo.”
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Sinisterra entrou para o Facebook como engenheiro de software depois de sair da faculdade e diz que sua mesa ficava a seis metros da de Mark Zuckerberg. Depois de trabalhar no Goldman Sachs e no Bank of America, ele ingressou na SoftBank como chefe da área de fintech em 2019, onde ajudou a implementar mais de US$ 1,5 bilhão em investimentos.
Trabalhando lado a lado na empresa japonesa de investimentos em tecnologia, os dois conversavam constantemente, cada um desenvolvendo seu próprio manual de IA.
Wang deixou a SoftBank em 2022 e a Sinisterra em 2023. No meio de 2025, eles passaram um mês em São Francisco, dividindo um apartamento e trabalhando em um espaço de coworking, enquanto publicavam boletins informativos e postagens sobre IA e finanças.
Os leitores que sempre voltavam eram gestores de fundos de hedge e analistas financeiros. O plano original era criar um negócio de dados, mas a oportunidade de oferecer treinamentos se mostrou mais atraente, disseram eles.
“As pessoas nos diziam que tínhamos as ferramentas, só não sabíamos como usá-las da mesma forma que nós”, disse Sinisterra. “Elas queriam aprender, não comprar mais software.”
Dois meses depois de fundar o Wall Street Prompt, em julho de 2025, uma grande empresa de investimentos entrou em contato e a dupla fez uma viagem de trem de duas horas de Nova York até a sede da empresa, onde treinou o pessoal das equipes de ações, renda fixa e macro, segundo pessoas familiarizadas com o assunto. Os participantes iam de estrategistas seniores a analistas juniores.
Quase todos os clientes retornaram para sessões adicionais, disse Sinisterra, incluindo um fundo com mais de US$ 50 bilhões em ativos que estava finalizando um contrato. Ele se recusou a dizer o nome do fundo.
Wang e Sinisterra também trabalham para manter sua vantagem. Eles criaram uma biblioteca de agentes de IA treinados para entender como uma empresa financeira pensa.
O objetivo, segundo eles, é que a IA cuide de 90% do trabalho logístico e técnico, liberando as pessoas para se concentrarem nos relacionamentos, no julgamento e nas decisões que geram retornos.
A concorrência tem aumentado.
A Multiverse, plataforma de aprimoramento de habilidades sediada em Londres e fundada por Euan Blair, o filho mais velho do ex-primeiro-ministro do Reino Unido Tony Blair, comprometeu-se a treinar 15.000 aprendizes de IA ao longo de dois anos com clientes como Citigroup, Microsoft e KPMG.
A Rogo Technologies, uma startup de Nova York cujos fundadores incluem ex-banqueiros da Lazard e do JPMorgan, levantou US$ 160 milhões em uma rodada da Série D este ano, com uma avaliação de US$ 2 bilhões para um software que automatiza o trabalho de pesquisa e due dilligence que antes preenchia o dia de um analista.
Sinisterra e Wang estão agora desenvolvendo um produto de webinar ao vivo para profissionais financeiros que se sentem inadequadamente treinados em IA e dispostos a pagar cerca de US$ 1.500 cada.
“O que as pessoas estão realmente pagando é por transformação, não apenas por prompts ou modelos”, disse Sinisterra. “O que fazemos é entrar em cena e provocar essa mudança. Todos já estão pensando nessas mudanças, só não sabem que direção tomar.”
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