Os agentes de IA estão presos em modo piloto porque os bancos ainda não confiam neles

A inteligência artificial ativa está ganhando destaque no setor financeiro, mas o maior obstáculo da indústria não é mais se os modelos são suficientemente poderosos. O problema mais complexo é se os bancos, gestores de ativos e tesourarias possuem a infraestrutura necessária para delegar tarefas financeiras a sistemas autônomos sem perder o controle do dinheiro, a responsabilidade ou a conformidade.

Uma pesquisa da Deloitte com mais de 3.300 profissionais de finanças e contabilidade mostrou claramente a discrepância: 80,5% afirmaram que ferramentas com inteligência artificial, como agentes e chatbots GenAI, poderiam se tornar padrão em cinco anos, mas apenas 13,5% disseram que suas organizações já utilizavam IA com agentes.

A Citi Sky mostrou por que o debate sobre infraestrutura é importante

No dia 22 de abril, o Citi lançou o Citi Sky, um assistente de gestão de patrimônio com inteligência artificial, desenvolvido com as tecnologias Google Cloud e Google DeepMind. A ferramenta foi criada usando a plataforma Gemini Enterprise Agent do Google e será implementada gradualmente para clientes Citigold nos EUA neste verão.

O lançamento trouxe um exemplo prático do setor bancário para o debate sobre IA com capacidade de ação. Dipendra Malhotra, chefe de tecnologia de gestão de patrimônio do Citi, apontou a memória como uma limitação central para a IA de consultoria de alto risco, questionando por quanto tempo um cliente consegue manter uma conversa antes que o sistema comece a apresentar alucinações.

A maioria dos agentes depende da geração aumentada por recuperação para expandir a memória por meio de bancos de dados externos. As janelas de contexto ainda limitam a quantidade de informações que um agente pode reter simultaneamente.

Em consultoria financeira, gestão de tesouraria ou execução de carteiras, esse limite de memória deixa de ser uma questão técnica e passa a ser um risco operacional.

MihnChi Park, cofundador da CoinFello, afirmou que as condições para uma delegação confiável são simples: o agente só pode agir de acordo com as instruções do usuário, o usuário pode interromper a ação e os ativos subjacentes nunca são transferidos para terceiros.

Ethereum elabora primitivas on-chain paradentde agente

A proposta ERC-8004 Ethereum introduz sistemas paradent, reputação e validação de agentes. O rascunho do padrão estabelece três registros: um Registro dedent, um Registro de Reputação e um Registro de Validação.

Em conjunto, elas têm o objetivo de ajudar agentes autônomos a comprovar sua identidade, construir um registro de comportamento e dar suporte à verificação por outros participantes do mercado.

O padrão ERC-8183 adota uma abordagem mais restrita. Ele propõe um padrão de garantia de pagamento para projetos com atestação do avaliador, no qual um cliente financia um projeto, um prestador de serviços submete o trabalho e um avaliador conclui ou rejeita o resultado.

A proposta não prevê arbitragem ou resolução formal de disputas, mas oferece aos mercados baseados em agentes uma estrutura para tarefas em garantia e conclusão verificável.

O artigo do arXiv intitulado "The Agent Economy: A Blockchain-Based Foundation for Autonomous AI Agents" mapeia uma arquitetura de cinco camadas para essa mudança, abrangendo infraestrutura física, identidade on-chaindentferramentas cognitivas, liquidação econômica e governança coletiva.

A camada de reputação ainda apresenta uma vulnerabilidade estrutural. Os agentes podem gerar atividades em uma velocidade e escala que os humanos não conseguem igualar, possibilitando a inflação de sinais de confiança em curtos períodos.

Isso deixa as instituições financeiras com uma questão difícil: quando um agente tem um bom histórico, esse histórico é evidência de confiabilidade ou apenas evidência de atividade automatizada repetida?

A McKinsey estima que entre 50% e 60% das operações bancárias estejam sob sua responsabilidade

A McKinsey estima que entre 50% e 60% dos funcionários em tempo integral dos bancos estejam ligados às operações. Especialistas alertam para o “purgatório dos projetos-piloto”, em que as instituições executam provas de conceito limitadas sem reformular o modelo operacional.

Conforme Cryptopolitan relatado no Hong Kong Web3 Festival, a McKinsey projetou que o mercado de IA agente cresceria de US$ 5,25 bilhões em 2024 para aproximadamente US$ 200 bilhões em 2034.

Porter Stowell, CEO da W3.io, afirmou: “As empresas não têm como ver, controlar ou auditar o que os sistemas autônomos estão fazendo com o dinheiro delas. A supervisão humana não desaparece. Ela apenas sobe na hierarquia.”

Quatro questões permanecem sem resposta: quem é o responsável quando um agente de IA causa prejuízo financeiro, se sua reputação é confiável, quem controla esses sistemas quando são implantados em larga escala e qual estrutura regulatória se aplica quando um agente age fora de seu escopo.

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