Agentes de IA estão presos no modo piloto porque os bancos ainda não confiam neles

A IA agêntica está ganhando atenção no setor financeiro, mas o maior obstáculo da indústria já não é se os modelos são poderosos o suficiente. O problema mais difícil é saber se os bancos, gestores de ativos e mesas de tesouraria têm a infraestrutura necessária para delegar tarefas financeiras a sistemas autônomos sem perder o controle do dinheiro, da responsabilidade ou da conformidade.

Uma enquete da Deloitte com mais de 3.300 profissionais de finanças e contabilidade mostrou a lacuna claramente: 80,5% disseram que ferramentas impulsionadas por IA, como agentes e chatbots GenAI, podem se tornar padrão dentro de cinco anos, mas apenas 13,5% disseram que suas organizações já estavam usando IA agencial.

O Citi Sky mostrou por que o debate sobre infraestrutura importa

Em 22 de abril, o Citi lançou o Citi Sky, um assistente de riqueza impulsionado por IA, construído com tecnologias do Google Cloud e Google DeepMind. A ferramenta foi desenvolvida usando a plataforma Gemini Enterprise Agent do Google e está prevista para um lançamento faseado para clientes Citigold nos EUA neste verão.

O lançamento deu ao debate sobre IA agencial um exemplo bancário em tempo real. O chefe de tecnologia de wealth da Citi, Dipendra Malhotra, apontou para a memória como uma restrição central para a IA de aconselhamento de alto risco, perguntando por quanto tempo um cliente pode manter uma conversa antes que o sistema comece a alucinar.

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

Em aconselhamento financeiro, gestão de tesouraria ou execução de portfólio, esse limite de memória se torna mais do que um problema técnico. Torna-se um risco operacional.

MihnChi Park, co-fundadora da CoinFello, disse que as condições para uma delegação confiável são simples: o agente só pode agir dentro das instruções do usuário, o usuário pode interrompê-lo e os ativos subjacentes nunca são transferidos para uma terceira parte.

Propostas do Ethereum estabelecem primitivas on-chain para identidade de agentes

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

Juntos, eles devem ajudar os agentes autônomos a provar sua identidade, construir um histórico de comportamento e apoiar a verificação por outros participantes do mercado.

A ERC-8183 segue uma abordagem mais restrita. Ela propõe um padrão de custódia de empregos com atestado de avaliador, onde um cliente financia um trabalho, um provedor submete o trabalho e um avaliador conclui ou rejeita o resultado.

A proposta não fornece arbitragem ou resolução formal de disputas, mas oferece um framework para mercados baseados em agentes para tarefas em custódia e conclusão verificável.

O artigo do arXiv “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-chain, ferramentas cognitivas, liquidação econômica e governança coletiva.

A camada de reputação ainda carrega uma vulnerabilidade estrutural. Os agentes podem gerar atividade em uma velocidade e escala que os humanos não conseguem igualar, tornando possível inflacionar sinais de confiança em curtos períodos.

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

A McKinsey coloca 50% a 60% das operações bancárias no escopo

A McKinsey estima que 50% a 60% dos equivalentes em tempo integral dos bancos estão vinculados às operações. Especialistas alertam para o “purgatório de pilotos”, onde as instituições realizam provas de conceito estreitas sem reestruturar o modelo operacional.

Como a Cryptopolitan relatou no Festival Web3 de Hong Kong, a McKinsey projetou que o mercado de IA agêntica cresceria de US$ 5,25 bilhões em 2024 para cerca de US$ 200 bilhões até 2034.

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

Quatro perguntas permanecem sem resposta: quem é responsável quando um agente de IA causa perda financeira, se sua reputação pode ser confiável, quem está no controle quando esses sistemas são implantados em escala e qual quadro regulatório se aplica quando um agente age fora de seu escopo.