A Comissão de Negociação de Futuros de Commodities dos EUA (CFTC) começa a lidar com uma realidade regulatória que muitos no setor de criptomoedas e nas finanças tradicionais vêm discutindo há meses: em breve, agentes de software poderão fazer mais do que recomendar operações — poderão manter ativos de forma autônoma, executar transações e, potencialmente, interagir com mercados digitais.

O presidente da CFTC, Michael Selig, defendeu essa ideia em declarações feitas esta semana no primeiro Frontier Forum da CFTC, em Washington, D.C., argumentando que os reguladores não podem presumir que os seres humanos continuem sendo os principais “participantes do mercado” por trás de cada ação realizada nos mercados. Ele descreveu agentes autônomos de IA que poderiam fazer operações em nome dos usuários — levantando questões sobre registro, responsabilidade e como os reguladores podem determinar quais interesses estão sendo atendidos.

Principais conclusões

• O presidente da CFTC, Michael Selig, afirmou que agentes autônomos de IA capazes de possuir ativos e executar negociações “já não são ficção científica”, levando os reguladores a repensar os marcos regulatórios existentes.

• Selig questionou como as regras atuais — elaboradas tendo em vista participantes humanos identificáveis — devem ser aplicadas quando um software age em nome de um usuário.

• Ele destacou questões em aberto, incluindo o registro de desenvolvedores, a responsabilidade caso um agente apresente falhas e como os reguladores devem identificar qual agente está negociando em nome de cada parte.

• Selig argumentou que a IA poderia aprimorar a gestão de riscos para traders menores, mas que a autonomia também introduz riscos, como comportamentos correlacionados e reações mais rápidas do mercado.

• O impulso dos produtos nas corretoras já sugere que os fluxos de negociação conduzidos por agentes estão chegando, com Coinbase e Binance lançando ferramentas relacionadas a agentes no início deste ano.

Por que a CFTC está se concentrando em agentes autônomos agora

Ao discursar no CFTC Frontier Forum, Selig apresentou a mudança que se aproxima como algo que vai além da automação incremental. Ele mencionou a descrição que o presidente Trump fez da “superinteligência” e sugeriu que a tecnologia agora é tão concreta do ponto de vista comercial quanto grandes avanços industriais históricos, como a imprensa, a máquina a vapor e a internet.

Esse enquadramento é importante porque a abordagem regulatória da CFTC tradicionalmente se baseia em participantes identificáveis do mercado que desempenham funções definidas. Na visão de Selig, o software autônomo complica essa premissa: se um agente de IA consegue identificar oportunidades de negociação e executar transações para um usuário, fica mais difícil mapear a relação entre usuário, desenvolvedor, agente e atividade de mercado.

Suas declarações apontaram dilemas práticos de fiscalização. Por exemplo, se o “desenvolvedor” de um agente autônomo não é a pessoa que negocia diretamente, os reguladores ainda precisam determinar quem está sujeito às exigências atuais de registro e conformidade. Selig também levantou a questão da responsabilidade quando um agente se comporta de forma inesperada — seja por causa de um erro de programação, de uma falha do modelo ou de uma reação imprevista a mercados em rápida mudança.

Talvez o mais importante para a supervisão do mercado seja a pergunta que ele fez: como os reguladores podem saber qual agente — ou conjunto de agentes — está realizando transações em nome de quem? Ele sugeriu que as ferramentas de conformidade atuais talvez precisem ser atualizadas, e aventou a ideia de um conceito de “conheça seu agente”, em paralelo ou em substituição às exigências mais conhecidas de “conheça seu cliente”.

Benefícios potenciais: processamento mais rápido e acesso ampliado a ferramentas de gestão de riscos

Selig argumentou que as finanças conduzidas por agentes poderiam oferecer vantagens concretas, especialmente para participantes menores, que não conseguem reproduzir a infraestrutura institucional. Ele afirmou que a IA poderia processar grandes volumes de informação mais rapidamente do que as pessoas e, potencialmente, com mais precisão — uma capacidade que poderia apoiar a gestão de riscos e acelerar a tomada de decisões.

Nesse cenário, a “camada de automação” não se limita a enviar ordens. Ela também poderia ajudar a monitorar condições, reagir a sinais e gerir a exposição de maneiras que antes dependiam de equipes especializadas, ferramentas caras ou ampla experiência de mercado. Essa ideia acompanha tendências mais amplas do setor: à medida que os consumidores recorrem cada vez mais a ferramentas de IA para ajudar nas decisões de investimento, o ônus da conformidade passa a abranger não apenas a recomendação, mas também a execução, conforme aumenta a autonomia.

Dando respaldo a essa tendência de adoção, uma pesquisa da eToro publicada em setembro constatou que 79% dos investidores millennials dos EUA e 77% dos investidores da Geração Z já usavam ou estavam abertos a usar IA para selecionar ou ajustar investimentos. Embora a pesquisa não meça quantos usuários empregam negociações totalmente autônomas, ela evidencia a rapidez com que as finanças baseadas em IA podem se tornar comuns — o que significa que os reguladores provavelmente terão de lidar com essas questões mais cedo ou mais tarde.

Novos riscos: comportamentos correlacionados, reações inesperadas e supervisão mais difícil

Além dos benefícios potenciais, Selig ressaltou que uma autonomia maior pode criar novas formas de risco. Ele descreveu situações em que os agentes podem reagir de maneiras inesperadas às mudanças nas condições de mercado. Isso não é apenas hipotético: se vários traders ou instituições dependerem de modelos, estratégias ou fontes de dados subjacentes semelhantes, haverá risco de negociações correlacionadas — quando muitos agentes independentes se comportam de forma parecida e amplificam a volatilidade.

A velocidade é outra questão. As transações autônomas podem ocorrer tão rapidamente que ultrapassam os processos convencionais de monitoramento, tornando mais complexas a supervisão do mercado e a gestão de riscos. Para os reguladores, o desafio passa a ser não apenas detectar condutas impróprias, mas também distinguir o comportamento legítimo dos agentes de dinâmicas prejudiciais do sistema que surgem sem intenção.

A questão dos dados de entrada e resultados compartilhados também foi levantada no setor. Yat Siu, presidente da Animoca Brands, disse recentemente à Cointelegraph que, se um grande grupo de pessoas perguntar à IA sobre a mesma negociação, as respostas podem convergir — especialmente quando os usuários começam com comandos semelhantes. Ele acrescentou que o conhecimento dos próprios usuários e as perguntas de acompanhamento podem influenciar a personalização, mas o risco fundamental permanece: modelos e premissas comuns podem gerar comportamentos comuns.

Reguladores fora dos EUA expressaram preocupações semelhantes. No ano passado, o Comitê de Política Financeira do Banco da Inglaterra alertou que o uso generalizado de modelos semelhantes poderia amplificar choques de mercado, refletindo o reconhecimento crescente de que a homogeneidade dos modelos pode ser um problema sistêmico, e não apenas técnico.

Produtos de negociação com agentes já estão surgindo

As declarações de Selig vêm em um momento em que as corretoras de criptomoedas estão desenvolvendo ferramentas que tornam mais práticos os fluxos de trabalho conduzidos por agentes. Esse impulso nos produtos sugere que a discussão sobre “como os reguladores vão supervisionar isso?” já não é teórica.

A Coinbase, por exemplo, lançou as “Agentic Wallets” em fevereiro, descrevendo um sistema no qual agentes de IA podem gastar e negociar dentro de limites definidos pelo usuário. A Binance também avançou nessa direção: lançou as “AI Agent Skills” em março, apresentadas como uma forma de os agentes acessarem dados de mercado e enviarem ou gerenciarem ordens à vista.

Esses recursos não resolvem as questões regulatórias levantadas por Selig, mas ilustram uma tendência: cada vez mais, a execução pode ser delegada a softwares, e a intenção do usuário pode ser convertida em transações sem supervisão manual contínua. Essa mudança afeta a forma como as responsabilidades de conformidade talvez precisem ser estruturadas — especialmente no que diz respeito à autenticação das contrapartes, aos registros de auditoria e à clareza sobre quem controla, em última instância, o comportamento do agente.

O que observar daqui para frente

À medida que as finanças com agentes passam de “decisões assistidas” para “execução autônoma”, os próximos pontos de pressão regulatória provavelmente serão práticos: definir quem é responsável pelo comportamento dos agentes, como rastrear a ligação entre agentes e usuários e se os marcos de conformidade precisam incorporar uma abordagem paralela de “conheça seu agente”. Para investidores e desenvolvedores, a questão central é se as regras vão acompanhar a evolução das capacidades dos sistemas implantados — antes que a autonomia se torne o modo padrão de interação com os mercados.

Este artigo foi publicado originalmente com o título “Presidente da CFTC sugere que geladeiras poderão fazer staking de Ether e lançar memecoins”, no Crypto Breaking News — sua fonte confiável de notícias sobre criptomoedas, Bitcoin e atualizações sobre blockchain.