Volatilidade e contraparte: a engenharia de risco que falta para o capital institucional entrar em ativos tokenizados

Um mercado projetado em trilhões

A tokenização de ativos deve se tornar uma oportunidade de negócios de US$ 16,1 trilhões até 2030, o equivalente a cerca de 10% do PIB global, segundo estudo do Boston Consulting Group em parceria com a bolsa digital ADDX. A projeção representa um crescimento de 50 vezes sobre os US$ 310 bilhões registrados em 2022 e é puxada, sobretudo, pela tokenização de ativos reais. Instituições como BlackRock, JPMorgan e HSBC já lideram iniciativas no segmento.

Entre a projeção e a realidade, porém, há um gargalo conhecido, e ele não é tecnológico: é confiança. Empresas e investidores institucionais seguem à margem do mercado de ativos digitais por dois riscos que se somam. A volatilidade extrema, capaz de corroer posições em horas, e o risco de contraparte em um ambiente ainda marcado por fraudes e ativos sem lastro.

São medos distintos que costumam ser tratados por soluções distintas. O primeiro é problema de gestão de carteira. O segundo é problema de originação e crédito. Enfrentá-los separadamente é o que mantém o investidor institucional à distância.

Uma camada de decisão sob a plataforma

É esse gargalo que a RedMind, do empreendedor Guga Stocco, cofundador do Banco Original e conselheiro de companhias como Totvs, pretende enfrentar com uma plataforma que funciona como um hub de ativos tokenizados: os recursos depositados não ficam parados, são alocados automaticamente por algoritmos de inteligência artificial, dentro de limites de risco definidos pelo próprio usuário.

A inteligência artificial por trás da operação é fornecida pela Grand Thera Technologies, deeptech especializada no que chama de Decision-Grade AI: uma infraestrutura de dados que vai da consolidação de informações fragmentadas até a simulação de impactos financeiros, para apoiar a decisão do usuário final.

No caso da RedMind, a Grand Thera utiliza a sua plataforma TheraOS como base tecnológica da operação. A plataforma estrutura a fundação de dados ao integrar informações internas, dados de mercado e registros provenientes de diferentes exchanges, antes dispersos e fragmentados, em uma camada única, padronizada e tratável. A partir dessa consolidação, o sistema passa a identificar desde sinais fracos até movimentos e riscos do próprio mercado.

Sobre essa infraestrutura operam os AITs, agentes de inteligência responsáveis por monitorar continuamente os limites de risco definidos pelo usuário, analisar exposições e riscos sistêmicos e identificar, sinalizar ou bloquear situações que ultrapassem os parâmetros estabelecidos.

Antes da ordem, não depois

Na prática, o sistema entende o apetite a risco do investidor, propõe uma carteira para avaliação, testa os limites em simulações de mercado antes de executar qualquer ordem e, depois da execução, rebalanceia as posições em tempo real conforme o regime de mercado muda.

A ordem dos fatores é o ponto. Boa parte das ferramentas de risco disponíveis no mercado descreve o que já aconteceu com a carteira. A arquitetura aqui é desenhada para operar no intervalo anterior, entre a intenção e a execução, que é onde uma decisão ainda pode ser corrigida sem custo.

A camada de proteção se estende à seleção do que entra na plataforma. Os ativos disponíveis passam por processo de homologação e compliance, com parceiros institucionais que incluem gestoras internacionais de grande porte e exchanges líderes da indústria. A infraestrutura também incorpora análise de crédito, avaliação de colateral e monitoramento de risco de contraparte: o filtro que barra carteiras e emissores com histórico suspeito antes que cheguem ao investidor.

O que a prova de conceito mostrou

A relação entre as duas empresas começou com uma prova de conceito de escopo restrito, concebida para acelerar o desenvolvimento de uma tecnologia interna de controle de risco para ativos digitais. Em colaboração com a equipe de análise de risco da RedMind, a Grand Thera estruturou mecanismos de monitoramento e resposta capazes de assegurar os chamados risk rails, limites operacionais que mantêm as exposições dentro dos parâmetros definidos, inclusive em cenários extremos de mercado.

Nos testes realizados, diante de uma queda de 30% nos ativos digitais, o impacto foi contido em aproximadamente 10%. Em um ambiente no qual a volatilidade do mercado alcançou 42%, o sistema manteve a volatilidade da carteira próxima à meta de 15%.

Mais do que um resultado financeiro pontual, a prova de conceito demonstrou a capacidade da Grand Thera de acelerar processos de engenharia de software aplicada a risco, transformando inteligência artificial em uma infraestrutura interna auditável, escalável e integrada à operação. O salto de escopo veio acompanhado de um marco de execução: a infraestrutura completa, originalmente estimada em dois anos de desenvolvimento, foi entregue em seis meses.

“O investidor comum não entra nesse mercado por dois medos: o dinheiro virar pó da noite para o dia e comprar de quem não deveria. A arquitetura ataca os dois ao mesmo tempo, com rebalanceamento em tempo real e parceiros homologados”, afirma Fernando Negrini, CEO da Grand Thera.

” Mais do que entregar uma solução, a Grand Thera acelerou nossa capacidade de transformar modelos de risco em uma infraestrutura tecnológica robusta, auditável e preparada para operar em escala “, afirma Guga Stocco, fundador da RedMind.

O que o caso demonstra para fora do setor

Para a deeptech catarinense, cujo público central é formado por conselhos de administração e CFOs de grandes operações, o caso funciona como demonstração de sua tese. A próxima fronteira da adoção institucional da inteligência artificial não será aberta por soluções genéricas de geração de conteúdo, mas por infraestruturas capazes de oferecer a executivos e conselheiros a segurança necessária para tomar decisões de alto impacto financeiro em ambientes complexos e incertos.

Ativos digitais são apenas o ambiente onde essa exigência aparece de forma mais crua, porque o erro se materializa em horas. A lógica, porém, é a mesma que rege uma decisão de tesouraria, uma exposição cambial ou um contrato de longo prazo em indústria pesada: o valor não está em descrever o risco depois, está em ter tempo de agir antes.

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