Os três principais desafios da economia de agentes de IA em 2026: identidade, confiança e distribuição de valor

【BlockBeats】Até 2026, o alcance da aplicação de IA passará por uma transformação qualitativa. Não se limitará a perguntas e respostas simples ou busca de informações; a IA começará a participar de trabalhos de pesquisa mais substanciais. Imagine que a IA possa compreender instruções complexas como um orientador de doutorandos, propor ideias inovadoras e até resolver de forma independente problemas matemáticos de alto nível como os de Putnam. Os métodos de pesquisa evoluirão gradualmente para um “modo de erudito”, aproveitando ao máximo a capacidade criativa de associação da IA, gerando resultados de alta qualidade através de fluxos de trabalho de múltiplas camadas de agentes aninhados.

Mais importante ainda, há a questão de identidade e confiança. Com o aumento exponencial do número de agentes não humanos, muito além da escala humana, surge uma nova dor de cabeça: esses agentes de IA agora parecem “fantasmas sem contas bancárias”. Nesse momento, a lógica de “conheça seu cliente” (KYC) deve evoluir para “conheça seu agente” (KYA). O ponto-chave é estabelecer uma infraestrutura de KYA — vinculando cada agente de IA ao seu sujeito, escopo de permissões e limites de responsabilidade por meio de credenciais assinadas criptograficamente, permitindo que a IA participe de transações financeiras, troca de dados e outras atividades de forma segura.

O terceiro desafio é a sustentabilidade do ecossistema da internet. Os agentes de IA coletam informações em larga escala na rede aberta, muitas vezes contornando fontes tradicionais de receita como publicidade e assinaturas. Isso equivale a uma “imposto invisível” sobre os criadores de conteúdo. Os atuais acordos de licença de IA são apenas remendos paliativos que não resolvem o problema de forma fundamental, e do ponto de vista econômico, não funcionam. Soluções futuras podem exigir novos modelos tecnológicos-econômicos, utilizando blockchain para realizar pagamentos em tempo real, de nível nanométrico, baseados no uso, e atribuição precisa, permitindo que o valor flua automaticamente e de forma justa para todos os participantes que fornecem informações.