Inwestowanie z AI: w czym pomaga sztuczna inteligencja i gdzie zawodzi

Granica jest istotna: im bliżej zadanie znajduje się faktycznej decyzji o zaangażowaniu pieniędzy, tym większego znaczenia nabiera niezależna weryfikacja. Zgodnie z ostrzeżeniem ESMA dotyczącym inwestowania za pomocą sztucznej inteligencji ogólnodostępne narzędzia AI mogą opierać swoje sugestie na informacjach nieaktualnych, nieprawdziwych lub niekompletnych, a bezkrytyczne poleganie na nich może prowadzić do strat finansowych.

Korzystanie z AI nie powinno więc polegać na przeniesieniu odpowiedzialności za decyzję na chatbot. Znacznie rozsądniej delegować mu część pracy: streszczanie, porządkowanie informacji, wyszukiwanie zależności czy tworzenie scenariuszy, zachowując jednocześnie kontrolę nad źródłami, założeniami i końcowymi wnioskami.

Co oznacza inwestowanie z AI i jaka powinna być rola sztucznej inteligencji?

W praktyce praca z wykorzystaniem AI oznacza używanie sztucznej inteligencji na wybranych etapach procesu inwestycyjnego. Może ona pomóc przejść przez długi dokument, uporządkować notatki, wyjaśnić termin finansowy, zestawić dane albo pokazać konsekwencje kilku założeń. Nie oznacza to jednak, że model zna właściwą decyzję dla konkretnej osoby.

W raporcie o wykorzystaniu dużych modeli językowych w finansach, przygotowanym w ramach współpracy ESMA, Institut Louis Bachelier i The Alan Turing Institute, jako zastosowania modeli AI wskazano między innymi ekstrakcję danych, streszczanie dokumentów, wspieranie researchu i analizowanie dużych ilości informacji. Uczestnicy warsztatu podkreślali przy tym, że duże modele językowe przede wszystkim zwiększają możliwości ekspertów, a nie ich zastępują.

Dla inwestora lepsze pytanie nie brzmi więc: „Czy AI potrafi za mnie inwestować?”, lecz: „Który etap mojej pracy AI może usprawnić bez przejmowania decyzji, której skutki finansowe ponoszę ja?”

Badanie Retail Investor Beat przeprowadzono w dniach 5-19 sierpnia 2025 r. przez firmę Opinium. Według metodologii badania eToro polska próba liczyła 600 inwestorów indywidualnych, dlatego wyniku nie należy uogólniać na całą populację kraju. W opisie wyników dla polskich respondentów opublikowanym przez BANK.pl wskazano następujący wynik: 37% Polaków uważa AI za przyszłość inwestowania.

Trzeba też odróżnić inwestowanie z AI od inwestowania w AI. Pierwsze oznacza wykorzystanie sztucznej inteligencji jako wsparcia własnego procesu. Drugie może oznaczać kupowanie akcji, funduszy lub innych instrumentów zapewniających ekspozycję na branżę sztucznej inteligencji. To osobna potrzeba i nie jest przedmiotem tego artykułu.

W czym AI może pomagać podczas inwestowania?

Najwięcej korzyści daje zastosowanie AI tam, gdzie zadanie polega przede wszystkim na przetworzeniu informacji, a nie przewidywaniu przyszłości. Dobrym przykładem jest praca z dokumentem źródłowym: inwestor ma raport lub inną publikację i wykorzystuje model do szybszego odnalezienia ważnych fragmentów, uporządkowania pojęć albo przygotowania pytań do dalszego researchu.

Taka pomoc nie zwalnia z kontroli. Sztuczna inteligencja może skrócić część pracy, ale weryfikacja nadal pozostaje elementem procesu.

Porządkowanie informacji, raportów i pojęć

Raport finansowy może zawierać setki stron tekstu, tabel i objaśnień. Zamiast pytać ogólnie „czy ta spółka jest dobra?”, można zlecić modelowi znacznie bardziej precyzyjne zadania:

• uporządkuj czynniki ryzyka wskazane w dostarczonym dokumencie;
• znajdź fragmenty opisujące zmianę zadłużenia;
• wypisz pojęcia wymagające wyjaśnienia;
• porównaj wskazane wyniki finansowe z dwóch okresów;
• przygotuj listę informacji, które trzeba zweryfikować przed dalszą oceną.

W takim zastosowaniu zakres pracy jest jasno ograniczony. Model nie musi od razu dochodzić do wniosku „kup” albo „sprzedaj”. Najpierw pomaga przygotować materiał, na którym pracuje inwestor.

Raport o LLM-ach w sektorze finansowym wskazuje streszczanie dokumentów, klasyfikację tekstu, wyszukiwanie informacji oraz usprawnianie fazy researchu jako praktyczne obszary wykorzystania tych technologii.

AI może też służyć do wyjaśniania pojęć. Jeżeli w raporcie pojawia się termin, którego użytkownik nie rozumie, model może przygotować pierwsze objaśnienie i pokazać relacje między pojęciami. Nadal trzeba jednak oddzielić wyjaśnienie mechanizmu od stwierdzenia faktu dotyczącego konkretnej spółki, instrumentu czy regulacji. Ten drugi przypadek wymaga powrotu do właściwego dokumentu.

Porównywanie danych i tworzenie scenariuszy

Analiza z wykorzystaniem AI może być pomocna, gdy chcemy uporządkować scenariusze typu „co zmieni się, jeśli zmieni się jedno z założeń?”. To nie jest to samo co prognozowanie trendów rynkowych.

Można przekazać kilka jawnych założeń i poprosić o pokazanie ich konsekwencji:

• co zmienia spadek marży w danym scenariuszu;
• jakie ryzyka nabierają znaczenia przy większym zadłużeniu;
• które elementy oceny są wrażliwe na zmianę stóp procentowych;
• jakie warunki musiałyby wystąpić, aby wcześniejszy wniosek przestał być aktualny.

W takim zastosowaniu sztuczna inteligencja nie mówi, co wydarzy się w przyszłości. Pomaga odpowiedzieć, co wynikałoby z określonego wariantu, gdyby przyjęte założenia się spełniły. To zasadnicza różnica między analizą scenariuszową a przewidywaniem przyszłych cen akcji.

Podobna ostrożność jest potrzebna przy danych historycznych. Dane z przeszłości mogą pomóc zrozumieć mechanizm albo porównać okresy, ale ich szybkie przetworzenie przez algorytmy nie zamienia ich w pewną prognozę przyszłości. ESMA przypomina, że przewidywanie zmian cen na rynkach finansowych jest niezwykle trudne, a dokładność prognoz wykorzystujących AI może być bardzo zróżnicowana.

Wyspecjalizowane rozwiązania podłączone do bieżących źródeł mogą również analizować strumień nowych informacji. Modele analizują wiadomości w czasie rzeczywistym, oceniając sentyment rynku. Nie jest to jednak właściwość każdego modelu językowego. LSEG MarketPsych jest przykładem wyspecjalizowanego systemu wykorzystującego AI i przetwarzanie języka naturalnego do tworzenia aktualizowanych na bieżąco danych o sentymencie z wiadomości i mediów społecznościowych. Z kolei working paper opublikowany przez BIS pokazuje zastosowanie dużych modeli językowych do analizy korpusu wiadomości i budowania bliskich czasowi rzeczywistemu miar sentymentu makroekonomicznego. Model bez dostępu do aktualnych źródeł nie powinien być traktowany jak źródło wiadomości w czasie rzeczywistym.

Automatyzacja powtarzalnej pracy informacyjnej

AI może też pomagać w czynnościach powtarzalnych. Przykładem jest zamiana notatek na checklistę, przypisywanie informacji do wcześniej zdefiniowanych kategorii albo przygotowanie jednolitego szablonu dla kilku dokumentów.

Automatyzacja z wykorzystaniem AI nie jest jednak tym samym co automatyczne inwestowanie. Można usprawniać pracę nad informacją bez automatyzowania decyzji o zawarciu transakcji.

Ta granica jest szczególnie ważna przy aplikacjach AI do inwestowania reklamowanych jako rozwiązania podające gotowe sugestie. ESMA osobno ostrzega przed aplikacjami oferującymi „stock picking” lub „stock signals”. Regulator wskazuje zarówno możliwość wykorzystania błędnych danych, jak i trudność wiarygodnego przewidywania przyszłych cen instrumentów finansowych.

Mapa delegowania: które zadania można oddać AI, które trzeba kontrolować, a których nie delegować

Nie wszystkie zadania mają ten sam ciężar. Streszczenie wskazanego dokumentu i decyzja o zaangażowaniu kapitału znajdują się na przeciwnych końcach skali odpowiedzialności.

Poniższa Mapa delegowania Portfelologii rozróżnia zadania, które można stosunkowo szeroko powierzyć AI, zadania wymagające wyraźnej kontroli oraz decyzje, których nie należy delegować ogólnodostępnemu modelowi.

Różnica jest najbardziej widoczna między pierwszymi a ostatnimi wierszami. Przy przetwarzaniu dostarczonego materiału wynik można stosunkowo łatwo skonfrontować ze źródłem. Przy pytaniu o przyszłość lub gotową transakcję nie istnieje równie prosty punkt odniesienia.

Praktyczna zasada brzmi więc: im dalej AI od źródła i im bliżej decyzji o pieniądzach, tym mniejszy powinien być poziom autonomii systemu i większy poziom niezależnej kontroli.

Jak weryfikować informacje tworzone z wykorzystaniem AI?

Samo polecenie „sprawdź odpowiedź AI” jest zbyt ogólne, aby stanowiło skuteczną metodę kontroli. Weryfikacja powinna obejmować kilka osobnych elementów: źródło, datę, zakres twierdzenia, założenia i sposób interpretacji.

Urząd Komisji Nadzoru Finansowego w materiale „Czat GPT a inwestowanie” zwraca uwagę na potrzebę sprawdzania informacji podawanych przez ChatGPT. Wskazuje między innymi problem konfabulacji oraz ryzyko inwestowania na podstawie porad chatbota.

Sprawdź źródło, datę i kontekst

Jeśli odpowiedź zawiera fakt, który może wpłynąć na decyzję, pierwszym pytaniem powinno być: skąd ta informacja pochodzi?

Samo podanie źródła przez model nie wystarcza. Trzeba sprawdzić, czy:

• źródło rzeczywiście istnieje;
• odnosi się do danego twierdzenia;
• informacja występuje w nim w takim znaczeniu, jakie nadała jej AI;
• dokument jest aktualny dla analizowanego okresu;
• liczba, procent lub warunek nie zostały wyrwane z innego kontekstu.

Ta kontrola jest szczególnie ważna przy danych zmieniających się w czasie. Dostęp do informacji w czasie rzeczywistym zależy od konkretnego modelu, platformy, konfiguracji i źródeł. Konkretna data albo liczba w odpowiedzi nie jest więc dowodem aktualności.

ESMA wprost wskazuje informacje nieaktualne, niezgodne z prawdą i niekompletne jako jedno z zagrożeń przy wykorzystywaniu AI w kontekście decyzji inwestycyjnych.

Jeżeli analiza dotyczy spółki, pierwszeństwo powinny mieć dokumenty pierwotne właściwe dla konkretnego twierdzenia, a nie podsumowanie wygenerowane przez chatbot. Jeżeli AI ma pomóc czytać raport, najlepiej pracować na konkretnym dokumencie i wracać do odpowiednich fragmentów źródła.

Oddziel fakt od interpretacji i założenia

Modele AI potrafią połączyć kilka informacji w bardzo przekonującą narrację. Problem zaczyna się wtedy, gdy w jednym akapicie mieszają się:

fakt -> interpretacja -> założenie -> wniosek.

Każdy z tych elementów wymaga innej kontroli. Fakt można porównać ze źródłem. Interpretację trzeba ocenić pod kątem logiki i pominiętych informacji. Założenie powinno być jawne. Końcowy wniosek zależy natomiast od jakości wszystkich wcześniejszych etapów.

Zamiast pytać tylko „czy to prawda?”, można poprosić AI o rozbicie własnej odpowiedzi:

1. które zdania przedstawiają fakty;
2. które są interpretacją faktów;
3. jakie założenia zostały przyjęte;
4. których informacji brakuje;
5. co najmocniej zmieniłoby końcowy wniosek.

Taka odpowiedź również wymaga kontroli. Jej zaletą jest coś innego: pokazuje miejsca, które inwestor powinien sprawdzić poza samą rozmową z modelem.

Test falsyfikacji: co musiałoby być prawdą, żeby odpowiedź AI była błędna?

Zwykła weryfikacja łatwo zmienia się w szukanie potwierdzenia. Użytkownik otrzymuje wniosek, a później sprawdza głównie argumenty, które ten wniosek wspierają.

Lepszą kontrolą może być test falsyfikacji, czyli celowa próba znalezienia informacji, która podważa wcześniejszą odpowiedź. W tym kontekście chodzi o praktyczne pytanie: „Co musiałoby się okazać nieprawdą albo czego musiałoby brakować, żeby ta odpowiedź przestała być wiarygodna?”

Framework można zastosować w czterech krokach:

1. Wskaż najważniejszą tezę. Co dokładnie twierdzi odpowiedź?
2. Znajdź zależne od niej dane. Jakie liczby, źródła lub założenia muszą być poprawne?
3. Poproś o kontrargument. Jakie informacje przemawiają przeciwko pierwotnej interpretacji?
4. Wróć do źródeł. Sprawdź najbardziej krytyczne punkty poza odpowiedzią modelu.

Przykładowe polecenie może brzmieć: „Nie rozwijaj wcześniejszego argumentu. Wskaż trzy informacje, których niepoprawność najmocniej podważyłaby ten wniosek, i wyjaśnij, gdzie powinienem je zweryfikować”.

Nie daje to gwarancji poprawności. Zmienia jednak funkcję AI: zamiast tylko rozwijać jedną tezę, model pomaga również szukać jej słabych punktów.

Dla inwestorów detalicznych ważna jest jeszcze jedna granica. Nie należy przekazywać publicznym rozwiązaniom danych tylko dlatego, że dzięki AI mogą stworzyć bardziej spersonalizowaną odpowiedź. ESMA zaleca ostrożność przy udostępnianiu ogólnodostępnym narzędziom danych osobowych, w tym informacji o sytuacji finansowej.

Gdzie sztuczna inteligencja może się mylić?

Najbardziej niebezpieczny błąd nie musi wyglądać jak błąd. Odpowiedź może być logiczna, uporządkowana i napisana pewnym tonem, a mimo to opierać się na fałszywej informacji lub nieuzasadnionym założeniu.

Dlatego jakość języka nie jest testem jakości wniosku.

Halucynacje i błędne fakty

Halucynacja to sytuacja, w której model generuje wiarygodnie brzmiącą, lecz nieprawdziwą informację. Problem nie zniknął wraz z rozwojem nowszych systemów. OpenAI opisuje halucynacje jako pozornie wiarygodne, ale fałszywe stwierdzenia i wskazuje, że nadal pozostają one wyzwaniem dla modeli językowych.

W kontekście decyzji inwestycyjnych może to oznaczać na przykład:

• nieistniejący cytat z raportu;
• błędną datę publikacji;
• pomyloną liczbę;
• przypisanie spółce zdarzenia dotyczącego innej firmy;
• nieistniejące źródło;
• przekonujące wyjaśnienie oparte na faktach, których dokument nie zawiera.

UKNF także zwraca uwagę na konfabulacje ChatGPT w kontekście inwestowania. Im bardziej szczegółowe i materialne jest twierdzenie, tym mniej rozsądne jest przyjmowanie go tylko dlatego, że model podał je bez wahania.

Nieaktualne lub niekompletne dane

Nawet prawdziwa informacja może prowadzić do błędnego wniosku, jeśli jest już nieaktualna.

Dotyczy to między innymi danych finansowych, cen akcji, zadłużenia, dokumentów, warunków instrumentów czy informacji regulacyjnych. Nie należy zakładać, że oprogramowanie automatycznie zna najnowszy stan danych.

Dobrym nawykiem jest wskazanie konkretnego okresu i wymaganie podania daty informacji. Jeszcze bezpieczniej jest dostarczyć właściwy dokument i poprosić AI o pracę właśnie na nim.

Takie podejście jest spójne z materiałem KNF „Inwestuj świadomie!”. KNF podkreśla, że każda inwestycja jest obarczona ryzykiem, a informacje o stopie zwrotu i bezpieczeństwie powinny być konfrontowane z analizami oraz dokumentami.

Błędna interpretacja i nadmierne zaufanie

AI może poprawnie odczytać poszczególne dane, a mimo to dojść do słabego wniosku. Przyczyną może być pominięcie ważnego kontekstu, nadanie zbyt dużej wagi jednemu wskaźnikowi albo przyjęcie zależności, której dane nie potwierdzają.

W tym miejscu ograniczenia technologii łączą się z zachowaniem człowieka. Płynna odpowiedź napisana pewnym językiem może tworzyć wrażenie kompetencji większej, niż rzeczywiście wynika z jakości informacji.

W stanowisku ESMA dotyczącym AI w usługach inwestycyjnych nadmierne poleganie na AI zostało wskazane jako jedno z ryzyk: zarówno usługodawcy, jak i klienci mogą zbyt mocno opierać decyzje na AI, zaniedbując znaczenie ludzkiej oceny.

U inwestorów detalicznych problem może być szczególnie widoczny wtedy, gdy odpowiedź zgadza się z wcześniejszym przekonaniem użytkownika. Jeżeli pewny ton AI sam w sobie zwiększa zaufanie do tezy, pomocne może być rozpoznanie własnych błędów poznawczych inwestora i tego, jak wpływają na ocenę informacji.

Łańcuch błędu: jak jedna zła informacja może zmienić dalszy wniosek

Błąd nie musi pozostać pojedynczym błędnym zdaniem. Jeżeli fałszywa informacja stanie się podstawą dalszego rozumowania, kolejne etapy mogą być logiczne, ale nadal będą wynikać z niewłaściwego punktu wyjścia.

Schemat wygląda wtedy tak:

błędna informacja wejściowa -> błędna interpretacja -> błędny scenariusz -> pozornie racjonalny wniosek.

Dlatego dane najlepiej kontrolować możliwie blisko źródła. Jeżeli pomyłka zostanie wykryta na początku, dalszą pracę można zatrzymać. Jeżeli przejdzie przez kolejne etapy, szczegółowość późniejszych odpowiedzi może jedynie utrudnić zauważenie pierwotnego problemu.

AI do inwestowania a sygnały kupna i sprzedaży – gdzie przebiega granica?

AI używane do uporządkowania raportu i AI mówiące „kup tę akcję” pełnią dwie zupełnie różne funkcje.

W pierwszym przypadku użytkownik deleguje część pracy nad informacją. W drugim próbuje delegować wniosek transakcyjny i otrzymuje odpowiedź sugerującą strategię inwestycyjną bez pewności, że zna jej źródła, założenia i sposób dojścia do wyniku.

Właśnie tutaj trzeba postawić wyraźną granicę.

ESMA ostrzega przed stronami i aplikacjami AI generującymi sygnały giełdowe, szczególnie wtedy, gdy sugerują możliwość przewidywania przyszłych cen z dużą dokładnością. Regulator przypomina, że obrót instrumentami finansowymi wiąże się z ryzykiem, a rozwiązania przekazujące sugestie handlowe mogą korzystać z informacji nieprawdziwych, nieaktualnych lub niekompletnych.

To samo dotyczy hasła inwestowanie przez AI, jeżeli oznacza sytuację, w której algorytmy samodzielnie podejmują decyzje o transakcjach. Automatyzacja nie usuwa ryzyka i nie sprawia, że decyzja staje się poprawna tylko dlatego, że podjął ją system.

Historyczne wyniki strategii również nie rozwiązują tego problemu. Wynik osiągnięty w przeszłości nie jest gwarancją podobnego rezultatu w przyszłości, zwłaszcza gdy zmieniają się warunki rynkowe. KNF przypomina, że każda inwestycja wiąże się z ryzykiem i że twierdzenia dotyczące bezpieczeństwa czy stopy zwrotu powinny być konfrontowane z analizami oraz dokumentami.

W tym artykule sztuczna inteligencja pozostaje więc wsparciem researchu i pracy z informacją, a nie mechanizmem automatycznej spekulacji. Szersze zasady bezpiecznego podejmowania decyzji inwestycyjnych są osobnym elementem procesu.

Jak korzystać z AI w inwestowaniu krok po kroku?

Rozsądna praca z wykorzystaniem AI nie zaczyna się od pytania o najlepszą akcję. Zaczyna się od określenia zadania, które można wykonać, a później sprawdzić.

Ten schemat pozwala korzystać z możliwości AI bez przypisywania technologii kompetencji, których nie daje automatycznie. System może oszczędzić czas potrzebny na część pracy, ale ta oszczędność nie powinna polegać na pominięciu kontroli właśnie tam, gdzie koszt błędu może być największy.

Podsumowanie

Inwestowanie z AI ma największy sens wtedy, gdy sztuczna inteligencja usprawnia pracę z informacją, ale nie przejmuje odpowiedzialności za decyzję. Może pomagać w czytaniu dokumentów, porządkowaniu danych, wyjaśnianiu pojęć, tworzeniu scenariuszy i automatyzacji części researchu.

Granica pojawia się tam, gdzie odpowiedź zaczyna zastępować ocenę inwestora: model podaje niezweryfikowane fakty, próbuje przewidywać ceny albo tworzy sygnał „kup” lub „sprzedaj”. ESMA i KNF wskazują na potrzebę weryfikowania informacji, ryzyko błędnych i nieaktualnych danych oraz zagrożenia związane z nadmiernym poleganiem na AI.

Najbardziej praktyczna zasada brzmi: deleguj AI zadania, które możesz później sprawdzić, a nie decyzję, której skutki finansowe ponosisz samodzielnie.

FAQ

Źródła

• Europejski Urząd Nadzoru Giełd i Papierów Wartościowych (ESMA), Inwestowanie za pomocą sztucznej inteligencji: o czym należy pamiętać, 2025.
• Giulio Bagattini, Marie Brière, Claudia Guagliano, Carsten Maple, Alpay Sabuncuoglu, Leveraging Large Language Models in Finance: Pathways to Responsible Adoption, raport przygotowany w ramach współpracy ESMA, Institut Louis Bachelier i The Alan Turing Institute, 2025.
• Urząd Komisji Nadzoru Finansowego, Czat GPT a inwestowanie, aktualizacja 26 lipca 2024 r.
• Komisja Nadzoru Finansowego, Inwestuj świadomie!, aktualizacja 18 sierpnia 2026 r.
• Europejski Urząd Nadzoru Giełd i Papierów Wartościowych (ESMA), Public Statement on AI and investment services, 30 maja 2024 r.
• OpenAI, Why language models hallucinate, 5 września 2025 r.
• eToro, Retail investors flock to AI tools, with usage up 46% in one year, 1 października 2025 r.
• BANK.pl, Polscy inwestorzy indywidualni coraz częściej stawiają na AI, 1 października 2025 r.
• Bank for International Settlements, Parsing the pulse: decomposing macroeconomic sentiment with LLMs, 2025.
• London Stock Exchange Group, MarketPsych: NLP & Predictive Analytics in Finance, stan na 30 sierpnia 2026 r.

Autor materiału Mateusz Surowiec

Twórca Portfelologii

Od 2020 roku rozwija wiedzę o oszczędzaniu i inwestowaniu długoterminowym. Treści w Portfelologii mają charakter edukacyjny i nie zastępują profesjonalnej porady.

Więcej o autorze LinkedIn