Os agentes de IA são cada vez mais capazes de analisar mercados, desenvolver estratégias de trading e executar ordens. Mas, para as instituições financeiras, implantar esses sistemas em escala apresenta um desafio diferente: garantir que a atividade autônoma permaneça dentro de limites operacionais e de risco claramente definidos.
Esse foi o ponto central levantado por Diana Pires, cofundadora da empresa de automação de finanças agênticas BYTEX, após sua participação nas discussões no Ripple Swell 2026, realizado de 27 a 29 de outubro no The Shed, em Manhattan.
Pires tem experiência tanto em mercados tradicionais quanto em criptomoedas. Antes de fundar a BYTEX, ocupou cargos de senioridade na OKX, B2C2 e Crypto.com, após funções anteriores na ICE, S&P Global, Fitch e Numerix.
O evento reuniu empresas que atuam em IA, tokenização, stablecoins, pagamentos e infraestrutura financeira.
Uma de suas sessões, "O que acontece quando a IA movimenta dinheiro", contou com representantes da Mastercard e da Amazon Web Services, examinando as finanças agênticas no contexto da infraestrutura cripto e de pagamentos.
Para Pires, a discussão refletiu uma mudança mais ampla em direção a serviços financeiros que operam com maior automação e menos interrupções.
"Toda instituição com quem conversamos quer oferecer trading impulsionado por IA aos seus clientes", disse Pires. "Muito poucas conseguem fazê-lo na stack que operam hoje. Os modelos não são o gargalo. Permissões, limites e controles são."
Lacuna de infraestrutura no trading automatizado
A BYTEX foi projetada para ajudar instituições a introduzir execução automatizada em seus produtos existentes sem precisar desenvolver toda uma stack de infraestrutura internamente.
Seu sistema de código aberto se conecta a plataformas já utilizadas por empresas financeiras, mantendo o controle sobre fundos, permissões, algoritmos proprietários e estratégias de trading com a instituição operadora.
A empresa não tem acesso a esses ativos ou sistemas. Em vez disso, as instituições definem os parâmetros sob os quais os agentes podem operar, incluindo exposição, tamanhos de posição e limites de execução.
A infraestrutura também suporta múltiplas estratégias autônomas sendo executadas dentro do mesmo ambiente.
O modelo de negócios separa o acesso ao código de código aberto da implantação comercial. As instituições podem usar o código e pagar ao migrar para produção, quando a BYTEX oferece suporte empresarial, acordos de nível de serviço e módulos de controle premium que regem a atividade dos agentes.
A abordagem reflete uma distinção entre desenvolver um modelo de IA e implantá-lo em um ambiente de trading institucional. Mesmo quando um agente consegue identificar uma oportunidade e executar uma ordem, a instituição ainda precisa de mecanismos para determinar quais ações ele pode tomar e sob quais condições.
Mercados contínuos aumentam a demanda por controles embarcados
Pires também apontou as implicações de os mercados financeiros operarem continuamente. À medida que a tokenização e a infraestrutura de stablecoins se expandem, a atividade financeira pode ocorrer cada vez mais fora do horário tradicional de mercado.
Em tal ambiente, processos construídos em torno de liquidação sequencial e intervenção manual podem se tornar mais difíceis de manter. Se as transações podem ser iniciadas a qualquer hora, as instituições precisarão de sistemas de execução capazes de aplicar verificações automaticamente, em vez de depender de uma pessoa para aprovar cada etapa.
"Quando não há fechamento, você não pode colocar uma pessoa entre cada etapa", disse Pires. "As verificações precisam viver dentro da camada de execução."
Ela espera que o número de agentes autônomos realizando transações cresça mais rápido do que o número de pessoas que os supervisionam. Isso tornaria a governança escalável um requisito central para as instituições que adotam finanças agênticas.
Em vez de gerenciar cada agente individualmente, as empresas precisarão de sistemas que apliquem permissões e restrições consistentes a um grande número de estratégias automatizadas.
"Os agentes continuarão se tornando mais inteligentes por conta própria", disse Pires. "O que as instituições precisam decidir agora são as regras sob as quais eles operam."
A BYTEX está posicionando sua infraestrutura em torno desse requisito. À medida que os sistemas de IA assumem mais tarefas de pesquisa de mercado e execução, a adoção institucional dependerá não apenas do que os agentes podem realizar, mas também de se as empresas financeiras conseguem definir, aplicar e monitorar os limites dentro dos quais eles operam.
