“O maior perigo em tempos de turbulência não é a turbulência em si, mas agir com a lógica de ontem.” — Peter Drucker
Modelos de séries temporais são amplamente usados para prever preços, demanda, produção, consumo e outros indicadores de negócio. Eles aprendem a partir de dados históricos organizados e ajudam empresas a projetar cenários futuros com base no que já foi medido.
Mas toda previsão tem limites. Em mercados sujeitos a greves, decisões políticas, mudanças regulatórias, conflitos, eventos climáticos ou movimentos inesperados de concorrentes, parte importante da explicação pode estar fora das bases numéricas tradicionais. Muitas vezes, esses sinais aparecem primeiro em notícias, relatórios setoriais, comunicados oficiais ou análises de mercado.
Com o avanço dos Large Language Models (LLM), torna-se possível incorporar esse tipo de informação ao processo preditivo. A ideia não é substituir os modelos matemáticos, mas complementar a previsão com uma camada capaz de interpretar o contexto. Uma notícia sobre ameaça de greve em uma mineradora, por exemplo, pode antecipar impactos sobre a oferta e o preço do minério antes que esse movimento apareça claramente nas séries históricas.
Essa é a discussão central do trabalho “Previsões Explicáveis com Séries Temporais e Notícias”, apresentado no Murabei Connect 2026. A abordagem combina modelos quantitativos com leitura automatizada de notícias para entender melhor desvios de previsão, captar o sentimento do mercado e explicar os fatores que influenciam os resultados.
O artigo apresenta um caso aplicado à previsão do preço do minério de ferro. Ao integrar séries históricas e notícias de mercado, foi possível gerar previsões mais explicáveis e com desempenho superior em relação a outras referências comparadas no estudo.
O ponto central é simples: em ambientes de alta incerteza, prever melhor exige mais do que olhar para o passado. É preciso também interpretar o contexto em que os números são produzidos.
Confira aqui o pôster completo desenvolvido pelos nossos colaboradores para o Murabei Connect 2026 e veja os detalhes dessa metodologia.
Sua operação já foi surpreendida por uma variação de mercado que os números históricos não previam? Como você equilibra a frieza dos dados com as notícias do mundo real hoje?
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