اجیت جین وویل چې مصنوعي ذهانت (AI) به دې ته نه شي کولای چې پانګونوالو ته ووایي کومې اسهام واخلي یا وپلوري.
دا څرګندونه په داسې وخت کې راغله چې مالي ادارې په زیاتډه توګه generative AI خپل تحلیلي وسیلو ته اضافه کوي ترڅو د بازار رجحانات پیژني او د شرکتونو ارزښت معلوم کړي. د جین شک وړاندې کوي چې د اوږد مهال د ارزښت پانګونې (value investing) لپاره، چې د Berkshire Hathaway د فلسفې بنسټ دی، د انسان پر 판단 (judgment) تکیه کول لا هم اړین دي.
جین، چې د Berkshire Hathaway لوی بیمه کوونکی (chief insurance underwriter) دی، دا نظرونه د شرکت په 2026 [1] کلنۍ غونډه کې وړاندې کړل. که څه هم AI کولی شي د معلوماتو پراخ مقدار په داسې سرعت پروسس کړي چې د انسانانو لپاره ناممکن وي، مګر د ځانګړو اسهامو د حرکتونو وړاندېک کول داسې ځانګړتیاوې لري چې شاید الګوریتمونه یې په نیولۍ کې ستونزه وکړي.
په Berkshire Hathaway کې د پانګونې ستراتیژۍ تاریخي ډول پر بنسټیز تحلیل (fundamental analysis) او د مدیریت د کیفیت د ارزیابي وړتیا باندې تکیه کړې ده. د جین څرګندونه ښيي چې دا شرکت AI د هغه kritikal thinking (سنجیده فکر) په توګه نه ګڼي چې د لویو پانګونې پریکړو لپاره اړین وي.
د 2026 [1] غونډه د شرکت د راتلونکي او په نړیوال اقتصاد کې د ټیکنالوژۍ د بدلونیا د بحث لپاره د یوې فورم като کار وکړه. د ټولې Sesson په جریان کې، تمرکز د اتوماتیکو سیسټمونو پر محدودیتونو و، کله چې دExperienced بیمه کوونکو او پانګونوالو له تجربې سره پرتله کېږي.
څرنګه چې AI د لوړ-فریکونسۍ تجارت (high-frequency trading) او predictive modeling له لارې په سټاک مارکیټ کې خپلا خپره کوي، د جین په څیر د مشرانو لیدلړ د بشپړ اتوماسیون روایت ته یو مخالف نظر وړاندې کوي. هغه وویل چې د بازار پیچلتیا AI داسې منع کوي چې د اخیستلو یا پلورلو definitive (قطعي) لارښوونې وړاندې کړي.
“AI به دې ته نه شي کولای چې پانګونوالو ته ووایي کومې اسهام واخلي یا وپلوري”
دا لیدلړ د کمیاتي (quantitative) AI-driven تجارت او کیفیاتي (qualitative) ارزښتي پانګونې ترمنځ د یوې زیاتېدونکې فرقا په ګومانداندو کوي. جین دا ادعاء په کولو سره چې AI نشي کولی د اسهامو انتخاب تعیین کړي، دا باور پیاوړ کوي چې د بازار anomlies او د انسان د رهبرۍ کیفیتونه داسې متغیران دي چې د اوسنیو لویو ژبنیو ماډلونو (large language models) یا predictive algorithms توسط په بشپړه توګه نه شي اندازه کیدل.
