Os assistentes de negociação baseados em IA estão cada vez mais próximos de oferecer companhia em tempo integral: podem monitorar os mercados, buscar novas informações e até executar negociações dentro dos limites definidos pelos usuários. Mas Yat Siu, presidente da Animoca Brands, alertou na Token2049 Singapore que o verdadeiro risco não é a automação — é a dependência de sistemas que os usuários não controlam.
Em entrevista ao Cointelegraph, Siu explicou como um agente autônomo pode ser útil justamente porque está sempre atento a novidades que uma pessoa talvez não perceba. No entanto, ele também alertou que, quando se pede a um agente que assuma responsabilidades demais — ou quando ele se comporta de maneira imprevisível —, a confusão resultante pode superar a conveniência. Sua mensagem mais ampla: se os traders quiserem ajuda da IA, devem pensar em ferramentas especializadas, limites claros e portabilidade de dados.
Principais conclusões
Os agentes de IA podem estender o monitoramento para além das horas em que se está acordado, mas Siu argumenta que os traders podem se tornar excessivamente dependentes de serviços de terceiros que não conseguem controlar totalmente.
Siu afirma que um único agente de uso geral pode ficar “confuso” quando recebe perguntas sem relação entre si e recomenda usar vários agentes especializados.
Ele alerta que a IA talvez não gere uma vantagem se muitos usuários receberem respostas semelhantes às mesmas instruções de negociação.
As plataformas de criptomoedas já permitem ações conduzidas por agentes (dentro dos limites definidos pelos usuários), além do acesso a informações, levantando novas preocupações operacionais e de privacidade.
Para gerenciar riscos, Siu recomenda tratar assistentes de IA como consultores terceirizados e planejar a exportação de dados caso o acesso seja revogado.
Por que “um agente para tudo” pode dar errado
A principal preocupação de Siu é a rapidez com que a utilidade de um agente pode diminuir quando sua função se torna ampla demais. Ele disse que um assistente pode ser projetado para buscar atualizações continuamente e alertar o usuário quando algo relevante surgir. Para ilustrar, comparou duas abordagens para planejar a participação em conferências: um chatbot pode listar eventos quando solicitado, enquanto um agente autônomo acompanharia proativamente novos anúncios e sugeriria quais conferências frequentar à medida que surgissem oportunidades.
No entanto, Siu disse que sua própria experiência mostrou o que acontece quando o comportamento de um agente em estágio inicial se depara com ambiguidades. Seu agente ficou excessivamente focado em negociação de criptomoedas e gestão de investimentos — chegando a tentar interpretar perguntas que não eram sobre criptomoedas como se fossem. Na opinião dele, a solução é arquitetural, e não puramente comportamental: usar vários agentes especializados, em vez de esperar que um único sistema dê conta de todas as tarefas.
Ele estendeu esse argumento para além das negociações. Se espera-se que um único agente gerencie a agenda pessoal, as obrigações familiares e o planejamento de viagens e, depois, ainda dê orientações financeiras, “isso vai confundir você”, disse Siu — porque o agente tem objetivos sobrepostos demais e o usuário fica dependente demais de um único fluxo de decisões.
As respostas de IA podem convergir — então de onde vem a vantagem?
Mesmo que os agentes sejam confiáveis, Siu questionou se eles produzirão automaticamente estratégias de desempenho superior. Se muitos traders pedirem à IA ideias iguais de negociação, disse ele, poderão receber resultados mais ou menos semelhantes. Em outras palavras, a vantagem inicial da IA — acesso à informação e síntese rápida — pode ser amplamente compartilhada.
A diferenciação pode surgir na etapa seguinte. Siu argumentou que, quando os usuários fazem perguntas de esclarecimento baseadas em suas próprias prioridades e conhecimentos, a resposta do agente pode começar a refletir o “gosto ou… pensamento” daquela pessoa. Com o tempo, um agente pode aprender preferências e gerar abordagens mais personalizadas para risco, momento de negociação e seleção de mercados.
Ainda assim, os reguladores têm prestado atenção aos riscos sistêmicos associados à tomada de decisões em escala por IA. Em abril de 2025, o Comitê de Política Financeira do Banco da Inglaterra alertou que o uso generalizado de modelos semelhantes poderia levar investidores a assumir posições correlacionadas em períodos de tensão — potencialmente ampliando os choques do mercado. A conclusão para os traders é que a personalização e o julgamento do usuário podem ajudar em alguns casos, mas a convergência de comportamento continua sendo uma preocupação quando as ferramentas subjacentes são semelhantes.
As plataformas passam da orientação à ação
Embora Siu tenha se concentrado nos riscos de dependência e confusão, suas declarações também coincidem com uma tendência clara: os principais ecossistemas de criptomoedas estão começando a equipar agentes com acesso direto a carteiras e funções de negociação.
A Cointelegraph noticiou anteriormente que a Coinbase lançou as “Agentic Wallets” em fevereiro, permitindo que agentes de IA gastem e negociem criptomoedas dentro dos limites definidos pelos usuários. Em março, a Binance lançou as “AI Agent Skills”, criadas para dar aos agentes acesso a dados de mercado em tempo real e a capacidade de enviar e gerenciar ordens à vista.
Para os usuários, esses recursos permitem delegar uma parte maior da carga operacional que muitas vezes mantém os traders presos às telas 24 horas por dia, 7 dias por semana. Siu reconheceu que os agentes podem ajudar os traders a cuidar do monitoramento rotineiro e acompanhar os mercados sem sacrificar o sono — especialmente se o sistema estiver limitado por regras definidas pelo usuário.
Ele também enfatizou que a participação humana deve continuar sendo a força orientadora. Na opinião dele, o tipo certo de envolvimento humano não exige necessariamente aprovar cada ação o tempo todo. Em vez disso, as pessoas devem definir as ideias e os limites que orientam o agente — e então intervir quando algo ultrapassar o escopo previsto.
O custo oculto: privacidade, controle e risco de suspensão da conta
Além dos benefícios técnicos, Siu destacou uma contrapartida menos visível, mas potencialmente séria: um agente que “conhece você” precisa ter acesso a detalhes pessoais, e esse acesso tem consequências. Ele sugeriu que os usuários tratem um assistente de IA como um consultor terceirizado e avaliem cuidadosamente quais informações são realmente necessárias para responder às perguntas com eficácia.
A preocupação dele é que até detalhes aparentemente pequenos — contexto relacionado à renda, finanças pessoais ou informações sobre pessoas próximas — possam se tornar parte do perfil operacional do agente. Uma vez concedida essa permissão, talvez não seja possível revertê-la rapidamente, e o provedor do serviço ainda poderá controlar o acesso.
O alerta de Siu ganha força diante da fragilidade operacional. Ele disse que, em um cenário no qual a empresa que opera o serviço controla a conta, uma suspensão poderia interromper de uma só vez tudo o que o usuário está fazendo — transformando o que era vendido como assistência contínua em um ponto único de falha.
Ele usou como exemplo hipotético um assistente treinado ao longo de anos que desaparece de repente. Nesse caso, argumentou Siu, os usuários deveriam, no mínimo, ter o direito de baixar seus dados para transferi-los para outro lugar e, potencialmente, permitir que outro agente assumisse o controle.
A preocupação com a privacidade em torno da IA não é teórica. O Pew Research Center informou, em uma pesquisa de 2026, que 71% dos adultos dos EUA acreditam que o aumento do uso de IA tornará suas informações pessoais menos seguras. Embora essa estatística não seja específica de agentes de negociação de criptomoedas, ela ressalta as preocupações mais amplas do público sobre como os sistemas de IA lidam com dados e permissões.
O que os traders devem acompanhar daqui para a frente
À medida que os agentes com acesso a carteiras se tornam mais comuns, as perguntas essenciais deixam de ser “A IA consegue negociar?” e passam a ser “Quem controla o agente, até que ponto é fácil limitar suas ações e os usuários podem manter seus dados se o acesso for interrompido?”. Os traders devem acompanhar como as plataformas definem limites, como as permissões dos agentes são gerenciadas e se a portabilidade de dados é tratada como um recurso básico, e não como algo secundário.
Este artigo foi publicado originalmente como Yat Siu alerta: agentes de negociação 24 horas por dia, 7 dias por semana correm o risco de perder o acesso repentinamente, no Crypto Breaking News — sua fonte confiável de notícias sobre criptomoedas, Bitcoin e atualizações de blockchain.