ChatGPT vs contador: verificação em tempo real das respostas da IA sobre avaliação de startups
(youtube.com)ChatGPT vs contador: verificação em tempo real das respostas da IA sobre avaliação de startups
Olá, aqui é a Creative Accounting Firm. Recentemente, ferramentas de IA, incluindo o ChatGPT, têm oferecido orientações sobre avaliação de startups. No entanto, do ponto de vista de um contador profissional com ampla experiência prática, havia alguns pontos insatisfatórios nas respostas da IA, e buscamos complementá-los.
A IA não forneceu opiniões erradas a ponto de levar a decisões equivocadas, mas a principal conclusão desta verificação foi que, para obter informações suficientes para a tomada de decisão, são necessários conselhos complementares de especialistas. Por isso, organizamos os detalhes no YouTube abaixo.
O ponto forte do ChatGPT é apresentar de forma sistemática teorias e metodologias gerais de valuation, oferecer explicações abrangentes sobre diferentes formas de avaliação e organizar as informações de maneira acessível. Ainda assim, os pontos que especialistas gostariam de complementar incluem as nuances e os pontos de negociação do ambiente real de investimentos, métodos concretos de aplicação que reflitam características por setor e por estágio, além de orientações realistas que considerem as tendências mais recentes de investimento e a situação do mercado.
A estrutura teórica apresentada pelo ChatGPT é muito útil, mas, em reuniões reais com VCs ou em negociações de M&A, considerações práticas como as seguintes têm peso ainda maior. Ao definir empresas de benchmarking, a IA sugere metodologias gerais, mas, na prática, cada investidor tem preferências diferentes, e muitas vezes apresenta empresas comparáveis sob ângulos que o fundador não havia considerado. Também na aplicação de múltiplos, embora a faixa teórica esteja correta, na prática fatores qualitativos como a experiência da equipe, barreiras de entrada no mercado e movimentações de concorrentes frequentemente influenciam mais na definição do múltiplo.
Quando um especialista da área realizou de fato uma sessão de perguntas e respostas com o ChatGPT, o resultado foi que a IA, em geral, não mentiu e apresentou corretamente as teorias e metodologias básicas. Em especial, as explicações sobre metodologias de valuation como o método scorecard e o método Berkus, bem como sobre os principais fatores observados por VCs, foram muito úteis. No entanto, ao tentar explicar tudo com detalhes demais, a IA trouxe alguns pontos que poderiam gerar mal-entendidos. Por exemplo, ela apresentou múltiplos de 5x a 15x para um serviço de aplicativo móvel e mencionou uma faixa de preço específica, mas esses números devem ser entendidos apenas como referência.
O ponto mais decepcionante nas respostas da IA foi a falta de consideração por restrições do mundo real. Por exemplo, no caso de empresário individual, diferentemente de uma pessoa jurídica, o processo precisa ocorrer por meio de transferência de negócio, e não de cessão de ações, o que torna o procedimento de M&A muito mais complexo. Além disso, no caso de startups em estágio inicial, a IA não abordou adequadamente o fato de que, de forma realista, costuma fazer mais sentido considerar primeiro a captação de investimentos do que um M&A.
Ferramentas de IA como o ChatGPT são muito úteis para a coleta inicial de informações e para organizar conceitos básicos. No entanto, acreditamos que, ao conduzir de fato uma captação de investimentos ou um processo de M&A, a experiência e a intuição de especialistas da área também são necessárias.
Por meio desta verificação, queremos reconhecer a utilidade das respostas da IA, mas também destacar que o papel do especialista continua sendo importante para complementar a complexidade e as variáveis do ambiente prático. Acreditamos que, ao somar experiência prática à estrutura básica fornecida pela IA, será possível realizar uma avaliação empresarial mais precisa e realista.
2 comentários
Os dados são frios, e os humanos são quentes
A alegação da Changui Accounting Corporation sobre a "experiência e intuição dos especialistas" realmente aumenta a precisão da avaliação de empresas? Ou será que, ao contrário, mistura ruído subjetivo a dados objetivos?
A matemática não mente, mas os humanos que interpretam a matemática podem mentir.
Viés de confirmação (Confirmation Bias): especialistas tendem a enfatizar seletivamente apenas os dados que correspondem às suas experiências passadas. Uma abordagem do tipo "pelos casos que já vimos..." acaba sendo, no fim, o erro de generalizar com base em uma amostra limitada.
Efeito de ancoragem: o primeiro caso semelhante encontrado se torna o ponto de referência para todos os julgamentos posteriores. Se os dados sugerem um múltiplo de 5-15x, o especialista ajusta para seu próprio ponto de ancoragem, dizendo algo como "pela experiência, 8-12x é o mais adequado".
Viés de sobrevivência: só os casos de sucesso ficam na memória, enquanto os casos de fracasso são tratados como "situações excepcionais". Isso distorce o reconhecimento de padrões.
Especialistas têm incentivos ocultos:
Maximização de honorários: quanto maior a valuation apresentada, maior o tamanho da transação
Manutenção do relacionamento: a tentação de oferecer a resposta que o cliente quer ouvir
Exibição de especialização: criar fatores de ajuste complexos para provar o próprio valor
A IA não recebe honorários, não precisa administrar networking e não tem ego.
O que realmente significa a expressão "20 anos de experiência prática"?
Pode ser apenas 1 ano de experiência repetido 20 vezes. Especialmente em um ecossistema de startups que muda rápido, até mesmo uma experiência de 5 anos atrás já pode estar ultrapassada. Em contrapartida, a IA atualiza dados do mundo todo em tempo real e aprende padrões.
Fatores qualitativos como "experiência da equipe" e "barreiras de entrada no mercado" realmente só podem ser avaliados por especialistas?
Experiência da equipe: histórico dos fundadores, desempenho em empresas anteriores, formação acadêmica etc. são todos dados quantificáveis
Barreiras de entrada no mercado: número de patentes, situação regulatória, análise de concorrentes etc. também são indicadores objetivos
Movimento dos concorrentes: na verdade, a IA consegue acompanhar isso com mais precisão em tempo real
Boa parte do que especialistas embalam como "qualitativo" pode, na prática, ser resultado de uma análise preguiçosa de fatores que são quantificáveis.
Se os ajustes feitos por especialistas realmente têm valor, então por que fundos geridos por especialistas não conseguem superar de forma consistente a média do mercado?
Até Warren Buffett disse que "para a maioria dos investidores, é melhor simplesmente investir em fundos de índice". Isso é uma evidência contrária de que a "intuição" dos especialistas não é superior à inteligência coletiva do mercado.
Conclusão: o calor dos dados frios
Não se trata de negar completamente o papel dos especialistas. Mas fica a dúvida se sobrepor interpretação subjetiva a dados objetivos representa sempre uma melhoria.
Às vezes, dados frios podem ser mais precisos do que intuição calorosa. Isso vale ainda mais em avaliação de empresas, onde emoções e interesses estão intricadamente entrelaçados.
Não se deve ignorar que aquilo que é embalado sob o nome de "complemento do especialista" pode, na verdade, ser "dano à objetividade".
Pedi à IA que escrevesse um texto de contraponto com esse argumento. Na área em que trabalho, a IA também está realmente em alta, e a forma como ela vai ser usada muda todos os dias conforme a situação.
Foi movido porque não se adequa ao Show GN.
Consulte o guia de uso do Show e publique novamente.