“Gurus” de IA cobram US$ 25 mil por dia de bancos de Wall Street.

Ex-SoftBank criam a Wall Street Prompt, treinam gestores com ChatGPT e Gemini e mostram como IA pode cortar funções tradicionais no mercado financeiro.

Felipe Sinisterra e Dave Wang vêm faturando alto ao dizer a banqueiros de Wall Street o que falta nos seus planos de inteligência artificial.

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Numa tarde de março, os dois treinadores — hoje dos mais disputados no mercado financeiro — deram uma aula para funcionários de um fundo de venture capital em Nova York.

Wang, de 31 anos, mostrou como o Gemini, modelo de IA desenvolvido pelo Google, da Alphabet, pode ser usado para analisar vídeos de apresentações de fundadores. Ele demonstrou como um aplicativo web que incorpora métodos de análise comportamental usados pelo FBI ajuda a comparar transcrições com sinais visuais, como linguagem corporal e expressões faciais, para identificar possíveis “alertas vermelhos”.

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Na sequência, Sinisterra, de 30 anos, conduziu a turma por um passo a passo para vasculhar transcrições de teleconferências de resultados com o ChatGPT, da OpenAI, e o Claude, da Anthropic, em busca das frases mais relevantes para o mercado.

A máquina fazia análise de sentimento e traduzia as falas da gestão em entradas numéricas numa planilha, usadas para projetar resultados futuros. Os participantes puderam ver como a IA pode simplificar algumas das partes mais trabalhosas do seu dia a dia.

A conta pela aula? US$ 25 mil. E a agenda está lotada pelos próximos dois meses.

“O que está acontecendo agora é que as pessoas enxergam a IA como fonte de vantagem, de ataque”, disse Sinisterra. “No futuro, o que veremos é que as pessoas vão encará-la como uma necessidade.”

Os grandes bancos, tomados por ansiedade em torno da IA, correm para contratar mais especialistas em inteligência artificial e reduzir funções bancárias tradicionais. O Standard Chartered se prepara para cortar milhares de posições de apoio nos próximos quatro anos. Citigroup, Wells Fargo e Bank of America eliminaram, juntos, mais de 5 mil postos só no primeiro trimestre de 2026, apesar de uma temporada de resultados recorde.

Executivos do topo, dispostos a gastar caro para aplicar a tecnologia muito além de tarefas básicas, estão eles próprios experimentando ferramentas de IA, o que aumenta a pressão para incorporar a tecnologia em toda a hierarquia. Sinisterra e Wang, ex-gestores de fundos do SoftBank, vendem confiança e fluência para firmas famintas por essa transformação.

A Wall Street Prompt, empresa que fundaram em julho de 2025, já trabalhou com T. Rowe Price, Citigroup e Bank of America, segundo pessoas a par do assunto. A T. Rowe Price contratou a dupla para treinar seus profissionais de investimento, dizem essas fontes. Citigroup e Bank of America os usaram para conduzir sessões com clientes de fundos externos. Vinculada a acordos de confidencialidade, a Wall Street Prompt se recusou a confirmar a lista de clientes. T. Rowe Price, Citigroup e Bank of America também não comentaram treinamentos com fornecedores específicos.

A barra de qualificação está subindo

As instituições financeiras nem sempre foram entusiasmadas com IA. Em 2022, quando o ChatGPT foi lançado, grandes bancos globais restringiram o acesso ao chatbot em suas redes internas por medo de falhas de segurança.

Desde então, o JPMorgan lançou a LLM Suite, ferramenta de IA generativa usada pela maior parte dos funcionários. O Goldman Sachs trabalha com a Anthropic no desenvolvimento de agentes de IA. O Bank of America diz que seus 18 mil desenvolvedores ficaram de 20% a 25% mais produtivos usando inteligência artificial.

“O que está acontecendo agora é que as pessoas enxergam a IA como fonte de vantagem, de ataque.”

Ainda assim, muitos banqueiros não têm treinamento para usar essas ferramentas de forma eficaz, enquanto outros estão presos a modelos defasados — combinação que abriu espaço para treinadores capazes de extrair o máximo dos sistemas de IA.

“O maior desafio dentro de um banco grande não é a tecnologia, são as pessoas”, disse Jake Bridge, diretor‑geral para Ásia-Pacífico da Evolution, empresa britânica de recrutamento em tecnologia. “A escala vai do ludita ao superadotante de IA; o maior problema num banco é: como atender os dois perfis ao mesmo tempo?”

A Ásia está à frente na incorporação de IA em bancos e finanças, com pagamentos, crédito e atendimento ao cliente cada vez mais automatizados.

Em especial em Singapura, fluência em IA está se tornando pré-requisito para quem quer seguir carreira no setor. O país lidera o ranking de 174 nações no Índice de Preparação para IA do Fundo Monetário Internacional (FMI), e 64% das instituições financeiras já usam IA em funções-chave de negócio, segundo pesquisa de 2026 da Finastra, empresa londrina de software financeiro.

Wang e Sinisterra agora avaliam se mudam para lá para aproveitar a demanda de bancos e profissionais em busca de proteger seus cargos e manter a empregabilidade.

Duncan, de 55 anos, que vive em Singapura e preferiu não ter o sobrenome divulgado, passou noites e fins de semana no ano passado em uma turma apoiada pela Nanyang Technological University praticando o uso de IA. Seu empregador, um grande banco, havia transferido antes as operações de Singapura para um centro mais barato no exterior.

Depois de ficar nove meses desempregado, ele conseguiu no mês passado um trabalho de back office em um banco local e agora se diz confiante com as novas habilidades.

Enquanto vários executivos atribuem ganhos de produtividade à IA, cresce o temor de que balanços sólidos já não sejam suficientes para garantir segurança no emprego.

O cargo de analista não deve sumir, mas tende a “afinar” de baixo para cima, diz Igor Sydorenko, CEO da Neurons, consultoria de IA cujos clientes incluem HSBC e AXA. “Pessoas altamente qualificadas, com ferramentas de IA, vão conseguir fazer 10, 20 vezes mais, muito melhor, muito mais rápido”, afirmou. “Elas não vão precisar de analistas juniores, de associates. Vão fazer tudo sozinhas.”

Justin Tang, que vive em Singapura, conhece bem a ansiedade de tentar fechar esse gap. Analista buy-side no hedge fund Regal Funds Management, ele passou três anos tentando aprender IA por conta própria, nos intervalos do dia: em ônibus, entre reuniões, naqueles minutos em que a maioria das pessoas está rolando o celular. No ano passado, conheceu Wang e Sinisterra. “Foi como acender uma lâmpada”, disse Tang. “Antes eu levava horas para analisar uma empresa. Agora, coloco um prompt e, em 90 segundos, recebo os pontos-chave: o que a empresa faz, quais são os motores de lucro, qual é a narrativa.”

Desde então, Tang participou de vários treinamentos da Wall Street Prompt, incluindo um promovido pelo Bank of America. Cada turma reúne de 20 a 30 pessoas, segundo ele, com as vagas custeadas pelo banco anfitrião.

“Não me surpreendeu quando os grandes bancos começaram a oferecer aulas da Wall Street Prompt para clientes como a gente”, afirmou. “A questão era mais de quando, não de se isso ia acontecer.”

Tang diz que usa principalmente as técnicas aprendidas para fins pessoais, mas também recorre a elas no trabalho. Na Regal, limita o uso das ferramentas a materiais públicos, como filings e transcrições de resultados. Dados de clientes não entram no sistema.

Filhos de imigrantes

Sinisterra e Wang se envolveram com finanças desde cedo, sempre com inclinação para tecnologia. Sinisterra se mudou da Colômbia para os Estados Unidos com os pais aos seis anos. Wang nasceu em Nova York, filho de pais chineses que emigraram nos anos 1980.

Wang conta que vendia scripts para o jogo online RuneScape por volta da época em que se mudou para Ohio, aos oito anos. Na graduação em Harvard, foi um dos cinco estudantes recrutados pela Lyft para promover a expansão da empresa em Boston, distribuindo cartões na rua. Em vez de se limitar a isso, diz que puxou e-mails de estudantes de universidades locais, fez campanhas de mail-merge e criou cupons personalizados — gerando referências suficientes para pagar a própria faculdade.

Depois de estagiar na Blackstone Inc. em 2016 e trabalhar por mais de dois anos no Morgan Stanley a partir de 2017, ele se juntou, em 2019, ao Latin America Fund do SoftBank, onde liderou investimentos em cripto. Saiu cerca de dois anos e meio depois, fundou a 99 Capital, gestora de ativos digitais, vendeu a participação de sócio‑gerente e deixou o fundo após entregar retornos robustos aos investidores.

“Ficou muito óbvio para mim”, disse Wang. “Se eu estava gastando uns 30% do meu tempo desenvolvendo playbooks de IA e esse claramente foi o melhor ano de retorno da minha carreira, era aí que eu deveria estar dedicando 100% do tempo.”

Sinisterra, por sua vez, entrou no Facebook como engenheiro de software logo após a faculdade — segundo ele, sua mesa ficava a cerca de seis metros da de Mark Zuckerberg. Depois trabalhou no Goldman Sachs e no Bank of America, até se juntar ao SoftBank em 2019 como chefe de fintech, ajudando a aplicar mais de US$ 1,5 bilhão em investimentos.

Trabalhando lado a lado no conglomerado japonês de tecnologia, os dois conversavam o tempo todo, cada um desenvolvendo seu próprio playbook de IA.

Wang deixou o SoftBank em 2022 e Sinisterra em 2023. No verão de 2025, passaram um mês em São Francisco, dividindo um apartamento e trabalhando em um coworking, enquanto publicavam newsletters e textos sobre IA e finanças. Os leitores mais fiéis eram gestores de hedge funds e analistas financeiros. O plano inicial era montar um negócio de dados, mas a oportunidade em educação se mostrou mais atraente, contam.

“As pessoas diziam: temos as ferramentas, só não sabemos usar como vocês usam”, lembrou Sinisterra. “Elas queriam aprender, não comprar mais software.”

Dois meses depois da fundação da Wall Street Prompt, em julho de 2025, uma grande gestora os procurou. A dupla pegou um trem de duas horas saindo de Nova York até a sede da firma, onde treinou equipes de ações, renda fixa e macro, segundo pessoas a par do encontro. Os participantes iam de estrategistas seniores a analistas juniores.

Quase todos os clientes voltaram para sessões adicionais, disse Sinisterra, incluindo um fundo com mais de US$ 50 bilhões em ativos que negocia atualmente um contrato. Ele não quis dizer o nome.

Wang e Sinisterra também seguem ajustando o próprio modelo para manter a vantagem competitiva. Montaram uma biblioteca de agentes de IA treinados para entender como uma casa de investimento pensa. A meta, dizem, é fazer a IA cuidar de 90% do trabalho logístico e técnico, liberando as pessoas para tarefas de relacionamento, julgamento e tomada de decisão — as que realmente movem o resultado.

O campo, porém, está ficando mais disputado. A Multiverse, plataforma britânica de capacitação fundada por Euan Blair, filho do ex‑primeiro‑ministro Tony Blair, se comprometeu a treinar 15 mil “aprendizes de IA” em dois anos, com clientes como Citigroup, Microsoft e KPMG. A Rogo Technologies, startup de Nova York fundada por ex‑banqueiros da Lazard e do JPMorgan, levantou US$ 160 milhões em rodada Série D, a uma avaliação de US$ 2 bilhões, para software que automatiza pesquisas e diligências que antes consumiam o dia de um analista.

Sinisterra e Wang agora trabalham em um produto de webinar ao vivo para profissionais de finanças que se sentem pouco preparados em IA e estão dispostos a pagar cerca de US$ 1.500 cada.

“O que as pessoas estão realmente comprando é transformação, não apenas prompts ou modelos prontos”, disse Sinisterra. “O que fazemos é chegar e acender essa mudança. Todo mundo já está pensando nessas transformações — só não sabe bem em que direção seguir.”

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