Kiedy po raz pierwszy usłyszeliśmy o sztucznej inteligencji analizującej giełdowe notowania, wielu z nas pomyślało, że to science‑fiction. Tymczasem w 2025 r. automatyzacja poprzez AI jest już częścią codzienności inwestorów – od algorytmów high‑frequency tradingu po coraz popularniejszych robo‑doradców. Coraz głośniej słychać też pytanie: czy maklerzy giełdowi są na wymarciu? Aby znaleźć na nie odpowiedź, musimy przyjrzeć się ewolucji technologii inwestycyjnych, możliwościom współczesnych modeli AI oraz temu, czego nadal brakuje maszynom w porównaniu z człowiekiem.
Warto pamiętać, że automatyzacja jest kolejnym krokiem na drodze, którą rynek kapitałowy podąża od dekad. W latach 90. XX w. rynki zdominowały algorytmy oparte na regułach. Dzisiejsza sztuczna inteligencja idzie o krok dalej, ucząc się na podstawie ogromnych zbiorów danych i analizując złożone zależności, które umykają tradycyjnym metodom. Czy to oznacza, że AI może całkowicie zastąpić ludzkiego maklera? Przyjrzyjmy się faktom.
Ewolucja technologii inwestycyjnych – od algorytmów do sztucznej inteligencji
Zautomatyzowane strategie inwestycyjne nie są niczym nowym. Już kilkadziesiąt lat temu Jim Simons i jego zespół z Renaissance Technologies stworzyli fundusz Medallion, który dzięki wykorzystaniu zaawansowanych modeli matematycznych generował średnie roczne stopy zwrotu rzędu 66% w latach 1988‑2018, nie notując przy tym ani jednego ujemnego roku. Te wyniki udowodniły, że algorytmy potrafią wyprzedzać tradycyjne strategie i stały się inspiracją dla kolejnych pokoleń fintechowych startupów.
Przez lata na rynku dominowały tzw. czarne skrzynki – modele oparte na statystyce i uczeniu maszynowym, których zadaniem było wyszukiwanie krótkoterminowych zależności cenowych. Jednak dopiero pojawienie się dużych modeli językowych (LLM) otworzyło nowy rozdział w automatyzacji inwestowania. Badacze Alex Kim, Maximilian Muhn i Valeri Nikolaev pokazali, że GPT‑4 potrafi analizować sprawozdania finansowe i przewidywać przyszłe zyski firm z większą precyzją niż tradycyjni analitycy – model uzyskał około 60% skuteczności, podczas gdy ludzcy analitycy średnio 53%. To dowód, że AI nie tylko odtwarza, ale zaczyna rozumieć finansowy kontekst (źródło).
Wzrost mocy obliczeniowej oraz dostęp do ogromnych zbiorów danych sprawiły, że AI może analizować nie tylko historyczne ceny, lecz także raporty finansowe, newsy, komentarze w mediach społecznościowych i nastroje inwestorów w czasie zbliżonym do rzeczywistego. W artykule PwC dotyczącym prognoz AI w biznesie eksperci przewidują, że sektor finansowy najszybciej wykorzysta technologię generatywną, automatyzując złożone procesy analizy ryzyka kredytowego i inwestycyjnego oraz wykrywania oszustw. Oznacza to, że w najbliższych latach zastosowania AI w inwestowaniu będą się tylko rozszerzać.
Co potrafi AI w inwestowaniu?
Jeszcze w 2022 r. wielu specjalistów traktowało duże modele językowe jako ciekawostkę. Jednak badania Alejandro Lopez‑Liry z Uniwersytetu Florydy pokazały, że ChatGPT i podobne systemy potrafią skutecznie analizować informacje rynkowe. Naukowiec podawał modelowi nagłówki komunikatów prasowych i artykułów o firmach, a następnie symulował decyzje inwestycyjne. W publikacji z 2023 r. ocenił, że GPT‑4 osiąga średni dzienny zwrot 0,38% przy skumulowanym wyniku ponad 650% w latach 2021‑2023. To imponujące dane, choć należy pamiętać o kosztach transakcyjnych i podatkach, które w realnym świecie obniżają te liczby (źródło).
Co więcej, wyniki testów Lopeza‑Liry sugerują, że AI może zastąpić część pracy analityków. „Nie wiem, jakie zadania analitycy wykonują z informacjami, których nie można zrobić przy użyciu dużych modeli językowych” – przyznaje badacz. Oznacza to, że analiza newsów, przetwarzanie ogromnych ilości danych tekstowych czy klasyfikacja informacji pod kątem ich wpływu na wartość akcji mogą być w całości oddane sztucznej inteligencji.
Niektóre firmy idą krok dalej. Aplikacja inwestycyjna Autopilot korzysta z portfela stworzonego przez ChatGPT i innych modeli, dostosowując skład do aktualnych wskazań. Według Lopeza‑Liry portfel oparty na ChatGPT wygenerował 43,5% zysku między wrześniem 2023 r. a majem 2025 r., podczas gdy indeks S&P 500 wzrósł w tym czasie o 34,7%. Takie wyniki budzą wyobraźnię, ale jednocześnie zwiększają presję na tradycyjnych maklerów.
Automatyzacja w praktyce – robo‑doradcy i portfele oparte na modelach
Dla przeciętnego inwestora najłatwiej zauważalną formą AI w finansach są robo‑doradcy. Są to platformy, które na podstawie ankiety dotyczącej celów, tolerancji ryzyka i horyzontu inwestycyjnego automatycznie budują portfel. System monitoruje rynek, regularnie dokonuje rebalancingu i minimalizuje koszty transakcyjne. Dzięki temu każdy może inwestować w sposób zbliżony do profesjonalnych rozwiązań, nie płacąc wysokich prowizji za obsługę. Z raportów PwC wynika, że dzięki automatyzacji procesów, takich jak analiza ryzyka czy wykrywanie oszustw, obsługa klienta w sektorze finansowym będzie „na zupełnie nowym poziomie”.
Jednak nawet najlepiej zaprojektowany algorytm nie jest wolny od ograniczeń. Modele uczą się na podstawie danych historycznych, które nie zawsze odzwierciedlają przyszłość. Jak zauważa analityczny serwis InvesThink, AI może uzyskać lepsze wyniki w prognozowaniu niż człowiek, ale jej przewaga maleje, gdy w grę wchodzą czynniki niepoliczalne, takie jak nastroje społeczne czy niespodziewane wydarzenia geopolityczne. Ponadto systemy te nie mają świadomości własnych ograniczeń – nie rozumieją, kiedy warunki rynkowe się zmieniły, a dane historyczne przestają być aktualne.
W praktyce korzystanie z robo‑doradcy przypomina jazdę samochodem z autopilotem: dopóki warunki są przewidywalne, podróż przebiega gładko. Problemy zaczynają się, gdy droga staje się wyboista. Inwestorzy powinni więc traktować AI jako narzędzie wspierające, a nie cudowny sposób na bezwysiłkowe zyski. Warto też zadbać o własną edukację i dywersyfikację portfela, np. poprzez inwestowanie w obligacje – jeśli interesuje Cię ta forma lokowania kapitału, sprawdź nasz poradnik inwestowanie w obligacje – jak zacząć, gdzie krok po kroku wyjaśniamy, jak zacząć budować bezpieczny portfel.
Czy maklerzy będą bez pracy?
Wraz z rozwojem automatyzacji pojawia się obawa, że zawód maklera giełdowego zniknie. Rzeczywiście, wiele zadań dotychczas wykonywanych ręcznie już teraz przejmują komputery. Analiza sprawozdań finansowych, generowanie rekomendacji czy zawieranie transakcji to czynności, które można zaprogramować. InvesThink podkreśla, że modele AI nie biorą urlopów, nie chorują i mogą pracować 24 godziny na dobę. To pozwala firmom znacząco obniżyć koszty i skrócić czas reakcji na zmianę sytuacji rynkowej.
Z drugiej strony, inwestowanie to nie tylko liczby, ale także psychologia i zrozumienie człowieka. Badania pokazują, że około połowa różnicy w wynikach inwestorów wynika z emocji, a nie z twardych danych. AI nie odczuwa strachu ani chciwości, ale też nie potrafi rozpoznać, kiedy klient potrzebuje wsparcia w trudnym momencie. Właśnie tu objawia się rola doradcy: w tłumaczeniu złożonych pojęć, uspokajaniu nastrojów i budowaniu długoterminowej strategii. Lopez‑Lira zauważa, że jedynymi zadaniami, których AI nie jest w stanie wykonać, są te wymagające interakcji w świecie fizycznym lub bezpośredniej rozmowy twarzą w twarz – a więc dokładnie to, co stanowi esencję pracy dobrego maklera.
Aby lepiej zobrazować, jakie kompetencje zostaną w najbliższych latach zautomatyzowane, a jakie pozostaną domeną ludzi, przygotowaliśmy krótką listę:
- Automatyzowane: analiza danych finansowych, przeszukiwanie setek raportów i newsów, budowa portfeli według zadanego algorytmu, wykrywanie fraudów.
- Wymagające człowieka: interpretacja nietypowych sytuacji rynkowych, rozmowa z klientem i zarządzanie jego emocjami, kształtowanie strategii uwzględniającej indywidualne cele, etyczna ocena inwestycji.
- Współdzielone: monitorowanie portfela i reagowanie na zmiany – AI wykrywa sygnały, a człowiek decyduje, czy i kiedy zareagować.
Jak przygotować się na erę AI w inwestowaniu?
Jeżeli zajmujesz się zawodowo rynkiem kapitałowym, nie musisz bać się, że za kilka lat pozostaniesz bez pracy. Zamiast tego warto rozwinąć umiejętności, które pozwolą Ci współpracować z algorytmami. Podstawowa wiedza z zakresu programowania, statystyki i uczenia maszynowego staje się coraz cenniejsza, ale równie ważne są kompetencje miękkie: komunikacja, empatia i zdolność do tłumaczenia zawiłych koncepcji w prosty sposób. W epoce AI rola doradcy zmienia się z „wybierającego spółki” na nauczyciela i opiekuna inwestora.
Inwestorzy indywidualni powinni natomiast pamiętać o dywersyfikacji. Zbyt duża wiara w jeden model czy jedną klasę aktywów może prowadzić do rozczarowania. Dlatego obok wykorzystania narzędzi AI warto budować portfel z różnych elementów: akcji, obligacji, a także spółek dywidendowych, które generują stały dochód. Jeśli chcesz dowiedzieć się, jak wybierać firmy wypłacające dywidendy, przeczytaj nasz artykuł spółki dywidendowe – stabilny fundament inwestycyjnego portfela.
Warto również regularnie monitorować regulacje. Europejskie i światowe organy nadzoru pracują nad uregulowaniem wykorzystania sztucznej inteligencji w finansach, co może wpłynąć na strategie inwestycyjne. PwC podkreśla, że odpowiedzialne podejście do AI i silny nadzór pozwolą firmom maksymalizować korzyści i minimalizować ryzyka. Oznacza to m.in. konieczność walidacji modeli, zapewnienia przejrzystości oraz dbania o prywatność danych.
Podsumowanie i spojrzenie w przyszłość
AI już teraz zmienia oblicze inwestowania. Modele potrafią analizować strumienie danych, przewidywać wyniki spółek i budować portfele szybciej niż człowiek. Badania pokazują, że w niektórych aspektach przewyższają tradycyjnych analityków, a portfele zarządzane przez AI potrafią przynieść imponujące stopy zwrotu. Jednocześnie automatyzacja nie eliminuje ludzkiego czynnika – decyzje inwestycyjne nadal wymagają zrozumienia kontekstu, emocji i indywidualnych potrzeb klienta.
Maklerzy i inwestorzy powinni zatem postrzegać AI jako sojusznika, a nie konkurenta. Ci, którzy nauczą się korzystać z nowych narzędzi, zyskają przewagę na rynku. Ci, którzy będą ignorować automatyzację, mogą zostać z tyłu. Jaka będzie Twoja droga? Podziel się w komentarzu swoimi doświadczeniami z robo‑doradcami i sztuczną inteligencją w finansach. Czy uważasz, że algorytmy są w stanie zastąpić maklera, czy raczej staną się jego najlepszym pomocnikiem? Weź udział w dyskusji i udostępnij artykuł znajomym – im więcej perspektyw, tym ciekawsze wnioski.
tm, zdjęcie dodane przez Tima Miroshnichenko z Pexels