IA Aplicada a Finanças: Módulo 2

Ferramentas de IA e workflows

Raul Riva

Maio, 2026

Ferramentas

Hoje: ferramenta certa para a tarefa certa

  • Ontem: um pouco da história de IA, alguns exemplos de uso
  • Hoje: diferentes ferramentas, preços, boas práticas e usos
  • Amanhã: demonstrações ao vivo com agentes

Ideia central

Não existe “a melhor IA”. Existe a ferramenta que encaixa melhor na tarefa, no risco e no orçamento.

Cinco famílias de uso

1. Chat na web

Pensar, escrever, resumir, analisar arquivos e pesquisar.

2. Copilots / IDEs

Ajudar a escrever código dentro do editor.

3. Especializadas

Pesquisa, documentos, fontes e conhecimento pessoal.

4. Agentes

Executar tarefas em arquivos, terminal, browser e repositórios.

Perguntas que guiam a escolha

Qual é o output?

Texto, planilha, código, gráfico, decisão ou automação?

Qual é o contexto?

Informação pública, arquivo próprio, código local, dados sensíveis?

Como validar?

Fonte, teste, cálculo, revisão humana, comparação com benchmark?

Mapa rápido de escolha

Tarefa Melhor ponto de partida Cuidado principal
Brainstorm, email, explicação ChatGPT, Claude, Gemini vagueza no pedido
Pesquisa com fontes Perplexity, Deep Research fonte ruim ou incompleta
Estudar documentos próprios NotebookLM lixo entra, lixo sai
Código pequeno Copilot, Cursor, chat testar antes de confiar
Mudança complexa em projeto Codex, Claude Code, Copilot agent escopo e permissões

Custos

Pagar por IA é infraestrutura

  • Uso profissional: IA paga já se parece com internet, cloud e software básico
  • O plano gratuito serve para experimentar, mas só isso!
  • Planos pagos diminuem fricções: limites, modelos melhores, arquivos, contexto e velocidade
  • Qual o custo verdadeiro? Tempo, erro evitado, qualidade da entrega, …

Fica esperto

Se a ferramenta poupa algumas horas por mês, US$20 deixa de ser caro. O problema é pagar sem mudar o workflow.

Preços: ordem de grandeza

Categoria Exemplos Faixa típica em USD
Uso regular ChatGPT Plus, Claude Pro, Google AI Pro, Cursor Pro US$20/mês
Programação leve GitHub Copilot Pro US$10/mês (mas gratuito para estudantes!)
Uso intenso ChatGPT Pro, Claude Max, Cursor Pro+ US$60-100+/mês
Power user ChatGPT Pro alto, Cursor Ultra, Google AI Ultra US$200+/mês
Equipes ChatGPT Business, Claude Team, Copilot Business, Cursor Teams por usuário/mês

Verificado em 2026-05-01. Preços mudam; conferir as páginas oficiais antes de comprar.

Como decidir se vale pagar

US$20/mês

  • usuário mais “casual”
  • estudar, escrever, pesquisar
  • pequenos códigos e arquivos

US$60-100+/mês

  • uso diário
  • mais contexto e mais limites
  • coding e pesquisa mais pesados

US$200+/mês

  • uso profissional intenso
  • múltiplos projetos em paralelo
  • alto custo de espera

Não comece pelo plano mais caro. Comece pelo gargalo real.

Boas práticas

Prompt bom tem estrutura

Inclua

  • papel da IA
  • objetivo
  • contexto
  • dados disponíveis
  • restrições
  • formato de saída
  • critério de qualidade

Evite

  • “faça uma análise”
  • “melhore isso”
  • “seja criativo”
  • anexar tudo sem explicar
  • pedir conclusão sem método
  • aceitar resposta sem checar

Microdemo 1: prompt ruim vs prompt bom

1 Pedido fraco

Me ajuda a entender esses resultados?
  • não diz qual é a tarefa
  • não diz quem vai usar
  • não define formato
  • não define como validar

→

2 Pedido forte

objetivo
contexto
formato
Explique esta tabela para alunos de graduação.
Foque em 3 achados, 2 limitações e 1 pergunta para discussão.
Não invente dados ausentes.

Receita de prompt para aula e trabalho

Você é [papel].

Contexto: [quem sou eu, público, situação, objetivo].

Dados disponíveis: [cole, anexe ou descreva].

Tarefa: [o que fazer exatamente].

Restrições: [não inventar, manter simples, citar fontes].

Formato: [tabela, bullets, código, roteiro, email].

Antes de responder: liste dúvidas críticas ou hipóteses necessárias.

Gerenciar contexto é parte do trabalho

  • Contexto demais atrapalha tanto quanto contexto de menos
  • O modelo precisa saber o que é importante
  • Arquivos anexados não substituem instrução clara
  • Conversas longas acumulam ruído e decisões antigas

Regra simples

Quando a conversa ficar confusa, abra uma nova conversa com um resumo limpo: objetivo, decisões tomadas, arquivos importantes e próximo passo.

Onde tudo nasceu: Attention Is All You Need

Modelo grande ou pequeno?

Use modelo pequeno quando… Use modelo grande quando…
tarefa é repetitiva tarefa é ambígua
erro é barato erro é caro
output é curto há muito contexto
há formato bem definido precisa raciocínio longo
volume importa qualidade marginal importa

Exemplos em finanças: grande ou pequeno?

Modelos pequenos

  • classificar 500 notícias por tema
  • extrair tickers, datas e valores de comunicados
  • padronizar descrições de despesas
  • gerar rascunhos curtos de emails recorrentes

Modelos grandes

  • desenhar a metodologia de uma análise de sentimento
  • revisar premissas de valuation com contexto amplo
  • comparar políticas contábeis em notas explicativas
  • depurar uma rotina financeira com várias etapas

Validação: nunca terceirize o juízo

  • Peça para separar fatos, inferências e opiniões
  • Peça fontes quando houver pesquisa externa
  • Rode o código
  • Confira fórmulas e unidades
  • Teste casos simples
  • Compare com uma referência independente

Fica esperto

Resposta verossímil não é evidência de resposta correta.

Chat na web

O chat é o canivete suíço

  • Melhor ponto de entrada para quase todo mundo
  • Bom para escrita, estudo, brainstorming, dados pequenos e explicações
  • Funciona bem quando você consegue revisar o output
  • Piora quando a tarefa exige estado do projeto, execução ou dados privados

Comece no chat quando a tarefa cabe em uma conversa.

Principais opções de chat

Ferramenta Ponto forte Quando eu usaria
ChatGPT geral, arquivos, dados, agentes, Codex trabalho amplo e multimodal
Claude escrita, documentos longos, código, Claude Code análise textual e projetos longos
Gemini ecossistema Google, multimodal, Drive/Workspace quem já usa Google intensamente
Microsoft Copilot Office, Teams, Excel, ambiente corporativo empresa com Microsoft 365
Perplexity busca com fontes e resposta rápida pesquisa web com citações

Microdemo 2: com e sem contexto

Sem contexto

Quais são os principais riscos de investir em Petrobras?

Provável resultado:

  • amplo demais
  • pode misturar fatos antigos e recentes
  • pode virar recomendação implícita

Com contexto

Você é um analista de investimentos ajudando a construir uma carteira de investimentos.

Tarefa: liste os principais riscos de investir em Petrobras, pensando em um investidor pessoa física com horizonte de 3 a 5 anos.

Organize seu pensamento em infográficos e tabelas se necessário.

Divida riscos em categorias e explique em até 2 frases por que o risco importa e qual indicador eu deveria acompanhar. Separe riscos estruturais de fatos recentes que precisariam ser verificados em fontes atuais. Não dê recomendação de compra ou venda.

Resultado esperado: pronto para revisar.

Microdemo 2.5: projetos

Quando a IA vê um projeto, ela deixa de responder só ao prompt.

  • Entende arquivos, pastas e convenções existentes
  • Reaproveita contexto: código, dados, slides, documentação
  • Sugere mudanças alinhadas ao estilo do trabalho
  • Ajuda a navegar tarefas que não cabem em uma pergunta isolada

O ganho aparece quando o pedido vira: “olhe este projeto e me ajude a avançar”.

Copilot e Cursor

Por que não basta usar o chat?

  • Finanças em 2026 é uma área empírica
  • Dados + cálculos de gente grande = necessidade de código bem feito
  • Código quase nunca vive sozinho
  • Um projeto tem arquivos, dependências, estilo e decisões anteriores
  • O chat só sabe o que você copiou para a conversa
  • Um copilot trabalha mais perto do código real e realmente edita arquivos

Ideia central

Para gerar código útil, contexto do projeto importa tanto quanto o prompt.

Copilot vs Cursor: comparação prática

Dimensão GitHub Copilot Cursor
Onde vive VS Code, JetBrains, Positron, GitHub, CLI editor próprio baseado em VS Code
Melhor uso completar código e ajudar no fluxo existente mudanças com muito contexto do projeto
Curva de adoção baixa se você já usa IDE comum média, exige mudar editor ou workflow
Agentes Copilot agent mode e cloud agent Agent, rules, background/cloud agents
Risco aceitar sugestão sem entender deixar agente mexer em escopo grande

Microdemo 3: lidando com código legado

Abrir no VS Code ou qualquer IDE com suporte ao Copilot:

dia2/demo/microdemo3_etfs_copilot.ipynb

Roteiro:

  • rodar um notebook já preparado;
  • observar sugestões do Copilot durante o fluxo;
  • conversar com o Copilot Chat quando aparecer uma melhoria;
  • rodar de novo e validar o resultado.

Ponto central: autocomplete acelera, mas quem valida os dados e os cálculos continua sendo você.

Ferramentas de pesquisa e aprendizado

LLMs não foram feitos para pesquisa

  • Um modelo do tipo Transformer só sabe o que ele já “viu”
  • Mas e se quiséssemos que ele usasse fontes atuais, confiáveis e relevantes?
  • A informação muda mais rápido do que os modelos são atualizados
  • Também não foram treinados com foco nas nossas fontes
  • Exemplo: notas de aula do seu curso de Álgebra Linear
  • Duas ferramentas importantes: Perplexity e NotebookLM

Perplexity e Deep Research

  • Perplexity: ferramenta 100% focada em pesquisa
  • Otimizada para resposta rápida, com fontes e citações
  • Tenta minimizar alucinações: menos criatividade, mais rigor
  • Idealmente, um substituto de pesquisas no Google
  • Deep Research: modo de pesquisa mais longa de vários produtos (exemplo: ChatGPT)
  • Melhor para relatório, pior para triagem rápida

Microdemo 4: pesquisa com fontes

Use o mesmo prompt no Perplexity e no ChatGPT com Deep Research:

Para uma aula de Finanças, responda em português e em no máximo 220 palavras.

Caso: Petrobras (PETR4/PBR).

Pergunta: para uma primeira análise de valuation em 30 minutos, qual método eu deveria usar primeiro: fluxo de caixa descontado, múltiplos de mercado ou dividendos?

Use 3 a 5 fontes públicas recentes, com links. Inclua pelo menos uma fonte da própria empresa e uma fonte externa. Não calcule preço-alvo. Você pode e deve citar também partes de livro-texto.

Entregue apenas:

  • tabela curta: método, quando ajuda, principal risco;
  • recomendação final em 3 bullets;

NotebookLM

  • Aqui a ideia é criar um parceiro de estudos
  • Muito útil se você quer ajuda para aprender algum tópico
  • Um curso? Aprender sobre um setor? Aprender sobre uma empresa?
  • Melhor quando você tem documentos próprios
  • A unidade de trabalho é o conjunto de fontes
  • Ajuda a manter respostas ancoradas no material

Uso ideal

Suba poucos documentos bons, faça perguntas específicas e peça evidências do próprio material.

Microdemo 5: NotebookLM

Você precise de uma conta (gratuita) do Google para usar o NotebookLM!

Olá, Terminal

O que é o terminal?

  • É uma forma de conversar com o computador por texto
  • O computador é o mesmo: arquivos, pastas, programas, internet
  • O que muda é a interface: comandos escritos em vez de cliques e janelas
  • Cada comando diz exatamente uma ação: listar, entrar, criar, mover, apagar, executar

Dica

No terminal, programar é escrever arquivos e pedir ao computador para executar esses arquivos.

Por que isso é útil?

  • Comandos são precisos e repetíveis
  • Erros aparecem como texto, com pistas do que corrigir
  • Dá para automatizar tarefas repetidas
  • É mais fácil registrar o que foi feito
  • Muitas ferramentas profissionais nascem no terminal

Não é virar programador avançado. É conseguir acompanhar a máquina trabalhando.

Unix e Windows não falam igual

Tema Mac / Linux Windows
Ambiente comum Terminal, bash, zsh PowerShell, Prompt
Separador de pastas /Users/raul/projeto C:\Users\Raul\projeto
Pasta inicial ~ $HOME ou %USERPROFILE%
Listar arquivos ls dir ou Get-ChildItem
Limpar tela clear cls ou Clear-Host

Atenção

Agentes e instruções online costumam assumir Unix (Linux ou Mac). Aqui o ambiente importa bastante.

Comandos que bastam para começar

Comando Pergunta que responde
pwd em que pasta estou?
ls quais arquivos existem aqui?
cd pasta como entro em outra pasta?
mkdir demo como crio uma pasta?
cp arquivo.csv demo/ como copio um arquivo?
mv antigo.csv novo.csv como movo ou renomeio?
cat arquivo.txt como vejo um arquivo curto?
less arquivo.txt como navego em um arquivo maior?
rm teste.txt como apago um arquivo?

Vale conhecer: The Missing Semester of Your CS Education

Agentes

O que muda com agentes?

  • Chat responde
  • Copilot sugere
  • Agente executa uma tarefa com ferramentas locais
  • Agentes tem acesso a arquivos, terminal local, podem ler e escrever no disco…

Cuidado

Quais os riscos de dar acesso local a um agente?

Exemplos de agentes

Ferramenta Onde trabalha Bom para
Claude Code terminal e projeto local código, scripts, refatoração, debugging
Codex workspace, terminal, browser, repositório implementação, testes, PRs, tarefas longas
GitHub Copilot agent IDE/GitHub issues, mudanças em projeto, PRs
Cursor Agent editor Cursor edição multiarquivo com contexto do workspace

Mais algum?

Fluxo de trabalho com agentes

1. Planejar

escopo, arquivos, riscos

2. Editar

mudança pequena e rastreável

3. Testar

comando real e erro real

4. Revisar

diff, resultado e limites

Me ajuda a te ajudar!

Em todos os passos, use o agente!

Background: covenants e cobertura

  • Covenants são limites financeiros em contratos de dívida
  • Funcionam como sinais de alerta antes de um possível default
  • dívida líquida / EBITDA: quanto maior, maior a alavancagem
  • EBITDA / despesa financeira: quanto maior, maior a folga para pagar juros
  • Há, em geral, limites contratuais para esses indicadores
  • Quando o limite é ultrapassado, o credor pode forçar uma renegociação, ou liquidação

Microdemo 6: pedido para agente

Você é um analista financeiro. Trabalhe só em dia2/demo/microdemo6.

Temos um CSV com empresas e covenants de dívida. Crie um script Python simples que calcule alavancagem, cobertura de juros, status base e status com EBITDA 15% menor.

Regras:

  • Violado: dívida líquida / EBITDA > limite máximo, ou EBITDA / despesa financeira < limite mínimo
  • Atenção: não violou, mas está a até 10% de algum limite
  • OK: caso contrário

Rode o script, salve o resultado em CSV e me mostre a tabela final com 3 comentários de risco.

Depois, escreva um relatório curto em Markdown e use pandoc para gerar um PDF.

Use pandas, não use internet e não altere arquivos fora dessa pasta.

Compare isso com “analise os covenants”. A diferença é escopo, arquivos, execução e verificação.

Dar autonomia com limites

  • Defina arquivos que podem ser editados
  • Diga o que não deve mudar
  • Peça plano antes de mudança grande
  • Peça teste depois da edição
  • Peça resumo do diff
  • Revise antes de commitar

Cuidado

Quanto mais amplo o pedido, maior o risco de uma solução bonita resolver o problema errado.

Fechamento

Regra de bolso

Se você precisa… Use primeiro
pensar e escrever chat na web
resumir documentos próprios NotebookLM
pesquisar com fontes Perplexity ou Deep Research
escrever código no editor Copilot ou Cursor
mudar arquivos e testar agente

Ponte para o Dia 3

  • Hoje: ferramentas, preços e boas práticas
  • Amanhã: usar agentes de maneira avançada: skills, AGENTS.md, etc

Opções de “projeto final”:

  • Fazer análises de sensibilidade num projeto de investimento
  • Apreçar um derivativo complexo
  • Ideias de vocês? …

Fontes de preços e limites

Aviso

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