Startup 42AI lança IA que prevê decisões de traders em 24h

Tecnologia

Nova IA da 42AI promete antecipar movimentos de traders em mercados instáveis com alta precisão.

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A startup israelense 42AI estreou nesta segunda-feira (2) no mercado global de tecnologia financeira com um software de inteligência artificial capaz de prever, com base em perfis comportamentais, como traders individuais tendem a operar em momentos de forte volatilidade — ferramenta que promete mudar a gestão de risco de corretoras e, ao mesmo tempo, acende um alerta ético sobre o uso de dados psicológicos.

IA antecipa fluxo de operações em até 24 horas

Fundada por Amit Gal-Or (cofundador e CEO) e Ehud Ezra (CTO), a 42AI nasce com um aporte inicial de US$ 62,5 milhões, levantado ao longo de três anos pelos próprios fundadores e pelo grupo de investimento Infinity Group, liderado por Amir Gal-Or. A empresa já inicia as operações comerciais atendendo dez grandes corretoras ao redor do mundo e afirma ter alcançado receita de sete dígitos.

O software estima, para cada cliente da corretora, as probabilidades das escolhas nas próximas 24 horas: qual instrumento financeiro deve negociar, em que direção (compra ou venda) e em que volume. Com isso, as mesas de risco podem montar estratégias de hedge dinâmico antes que uma enxurrada de operações semelhante chegue ao livro da casa, reduzindo a exposição em cenários de estresse de mercado.

Segundo a empresa, uma dessas corretoras já teria gerado cerca de US$ 30 milhões em valor adicional usando o sistema para ajustar posições com antecedência. A 42AI cobra uma taxa fixa ou um percentual sobre o valor financeiro que ajuda a gerar para o cliente institucional.

Como funciona o modelo comportamental

O coração da tecnologia é um modelo comportamental probabilístico que transforma dados pessoais e de uso em representações matemáticas de traços de personalidade. A partir daí, um modelo baseado em transformadores calcula a probabilidade de cada decisão em cenários específicos de mercado, enquanto um modelo de linguagem gera explicações sobre quais traços e contextos pesaram em cada previsão.

Entre as entradas usadas pela 42AI estão informações coletadas no onboarding (conheça-seu-cliente), dados de uso da conta, frequência de chamadas do cliente para a corretora e até a análise de sentimento da voz nessas interações. A empresa afirma ter validado o modelo ao longo de três anos de pesquisa, começando com milhares de avaliações psicológicas e ampliando a base para mais de 2 milhões de perfis em estudos iniciais, até chegar hoje a dados que abrangem cerca de 30 milhões de pessoas.

Em um artigo científico publicado neste ano, Ezra e coautores detalharam um “Large Behavioral Model” de 8 bilhões de parâmetros, adaptado a partir da arquitetura Llama 3.1, para prever escolhas estratégicas de indivíduos com base em perfis psicométricos detalhados. Na prática, o sistema não tenta acertar cada trade isolado, mas se o fluxo de negociações de um cliente ficará dentro de uma faixa de comportamento prevista. A empresa diz alcançar 98% de precisão nesse nível agregado.

“Comportamento não é determinístico; é constantemente probabilístico”, resume Amit Gal-Or, defendendo que o ganho está em antecipar tendências com alto grau de confiança, e não em adivinhar cliques individuais.

Entenda o contexto

A proposta da 42AI ataca um dos pontos mais sensíveis da indústria financeira: como reduzir riscos em eventos de alta volatilidade, quando decisões simultâneas de milhares de clientes podem colocar uma corretora sob forte pressão. Hoje, a maior parte dos sistemas de gestão de risco se baseia em históricos de preços, posições abertas e, no máximo, padrões agregados de comportamento.

Ao deslocar o foco para o nível individual e para traços psicológicos, a startup tenta oferecer um mapa antecipado de como cada trader tende a reagir a choques de mercado. Isso interessa especialmente a corretoras de derivativos, forex e cripto, além de investidores institucionais que operam com alta frequência e exigem ajustes contínuos de hedge.

Privacidade, ética e limites da previsão

O modelo da 42AI foi treinado a partir de grandes bases de dados psicológicos, governamentais e de biobancos, com a promessa de não utilizar informações pessoalmente identificáveis. “O modelo nunca sabe quem a pessoa é”, afirma Gal-Or. Ainda assim, a tecnologia constrói um perfil individual a partir da atividade vinculada às contas dos clientes, o que levanta dúvidas sobre a fronteira entre anonimização e rastreabilidade comportamental.

Questionado sobre o risco de uma corretora usar essas previsões contra seus próprios clientes, por exemplo para explorar vulnerabilidades em vez de apenas se proteger, o CTO Ehud Ezra admite tratar-se de “uma preocupação válida”. Os fundadores dizem apostar em regulação, monitoramento e em um comitê interno de ética como barreiras a esse tipo de abuso.

A própria 42AI reconhece limites técnicos para a leitura do comportamento humano. O modelo perde precisão quando não captura influências externas relevantes, como recomendações de colegas, consultores ou redes sociais. “Existe um teto natural porque você não tem acesso a tudo o que a pessoa experiencia”, afirma Gal-Or. Essa lacuna indica um caminho de evolução futura, possivelmente com integração a mais fontes de contexto — o que, por sua vez, ampliaria ainda mais o debate sobre privacidade.

Planos de expansão e outros mercados

Com o aporte inicial de US$ 62,5 milhões classificado como rodada seed, a 42AI planeja novas captações para acelerar a expansão global e o desenvolvimento da tecnologia. A Infinity Group, presidida por Amir Gal-Or, é um dos pilares financeiros do projeto, enquanto o time de pesquisa conta com a consultoria do químico Dan Shechtman, ganhador do Prêmio Nobel de Química e conselheiro científico da empresa.

Além do mercado financeiro, a 42AI já mira aplicações em jogos, prevenção de fraudes e cibersegurança, onde a capacidade de antecipar o comportamento de usuários e atacantes pode se traduzir em vantagem competitiva. A ambição de longo prazo, segundo os fundadores, é usar o modelo comportamental para ajudar robôs e agentes de IA a entender melhor as pessoas em diferentes contextos, o que tende a ampliar ainda mais as discussões sobre transparência, regulação e o papel da inteligência artificial na leitura — e na influência — do comportamento humano.