A menos de uma semana das eleições legislativas na Colômbia, marcada para 8 de março de 2026, surgiu algo que poderia muito bem ser roteiro de série sci-fi com orçamento baixo: uma candidata gerada por Inteligência Artificial chamada Gaitana IA está concorrendo a uma vaga reservada às comunidades indígenas no Congresso colombiano.
Gaitana aparece nas redes sociais como uma figura azul, fala de meio ambiente e direitos dos animais, e promete transformar decisões políticas em tempo real com base em votação da comunidade online. Só que obviamente, ela não pode ocupar fisicamente o cargo.
Os votos marcados para IA serão no fim das contas contabilizados como votos para dois representantes reais, pessoas de carne e osso que legalmente figuram na chapa.
Tecnologia mais perto de laboratório social ou de palanque político?
A ideia de democracia assistida por IA é um conceito que pode soar futurista alguns até diriam utópico Plataformas digitais agregando opiniões da comunidade podem ser ferramentas úteis desde que você leia os termos antes de clicar em eu concordo, aliás a quanto tempo você não lê esses termos antes de concordar?
Mas lançar um avatar azul como candidato político é praticamente um experimento acadêmico com implicações reais.
Isso levanta perguntas:
- Quem controla os dados que Gaitana coleta?
- Como é garantida a transparência se o algoritmo não é auditável pelo público?
- A agregação por maioria pode virar ditadura do clique?
- E se alguém criar versões manipuladas dessa IA no WhatsApp?
Na prática, uma IA pode ser rápida para sintetizar opiniões, mas ainda não existe comprovação estatística de que ela entenda nuances de política, economia e ética como um humano eleito esclarecido ou uma equipe de especialistas devidamente formada.
E investidor nisso?
Deixe que eu traduza isso em termos que eu gostaria de ver em um relatório: inovação tecnológica não é buraco de coelho sem fundo, nem um portão mágico para sucesso financeiro.
Do ponto de vista de mercado e investimentos, há riscos claros de desinformação e manipulação. Inteligências artificiais são tão boas quanto os dados que as alimentam e se esses dados estiverem enviesados, incompletos ou manipulados, o resultado pode ser tão desastroso quanto uma recomendação de investimento baseada em teste histórico super justado aos dados passados, ou seja, o modelo que “acerta” 2008, 2020 e 2022… desde que você já saiba que 2008, 2020 e 2022 aconteceram.
A economia política importa para precificação de ativos, turbulência regulatória, instabilidade legislativa ou dúvidas sobre a legitimidade de processos eleitorais podem se refletir em volatilidade cambial, spreads de risco soberano e fluxo de capital estrangeiro. A Colômbia, por exemplo, já lida com desafios políticos sérios e riscos de direitos humanos no contexto eleitoral.
Não se deixe enganar, tecnologia hype não é garantia de resultado
Se você está pensando em investir em países onde a tecnologia permeia a política, ótimo. Mas cuidado com dois erros clássicos:
- Confundir inovação com credibilidade: o fato de algo ser “IA” não garante que seja justo, seguro ou eficaz.
- Subestimar risco de execução e governança: modelos mal auditados são um pesadelo de risco operacional e de reputação.
Sim, uma “candidata de IA” está na cédula eleitoral colombiana, mas não espere que ela escreva políticas públicas sozinha ou substitua debates sérios sobre legislação, economia e equidade. Se algo é inovador, ótimo, mas inovação sem substância é só piada técnica.
Tecnologia aplicada à política pode e deve ser ferramenta de consulta e transparência. Mas, para o investidor, o foco deve ser estabilidade institucional, previsibilidade regulatória e robustez de governança.
Se uma “candidata de IA” surge, não trate como piada futurista nem como revolução democrática automática. Trate como trataria qualquer ativo emergente, com ceticismo metodológico, análise de incentivos e precificação de risco.
No fim, a pergunta não é se a IA pode votar, mas sim quem está programando o voto?
Ou então, quais premissas estão sendo programadas dentro do modelo crescimento, taxa de desconto, margem terminal e a serviço de quem essas premissas trabalham?
Porque valuation não é mágica computacional, é matemática condicionada por hipóteses.
Se você alimenta o algoritmo com um g 6% perpétuo, um WACC 10%, margem estrutural otimista, o preço justo sobe. Se altera 100 bps no WACC, o valor presente pode cair 10% a 20%, dependendo da duration do fluxo. Isso não é inteligência artificial, é sensibilidade paramétrica básica.
IA pode acelerar o DCF, pode rodar Monte Carlo com 100 mil simulações em segundos, pode ajustar regressões multifatoriais melhor que um analista júnior cansado às 23h, mas ela não elimina viés de confirmação, apenas o automatiza em escala industrial.
O ponto não é se a IA calcula o preço justo, o ponto é quem definiu as premissas, qual a margem de segurança embutida e quão sensível o resultado é a pequenas mudanças nas hipóteses?
E isso só quem conhece o negócio pode fazer.
Porque no mercado, assim como na política, o algoritmo nunca é neutro, ele só é mais rápido.
Patrícia Rossari