A inteligência artificial e a blockchain estão a acelerar a sua colisão e fusão. Uma é conhecida pela descentralização, transparência e imutabilidade, enquanto a outra é especializada em análise de dados, reconhecimento de padrões e tomada de decisões inteligentes. Parecem caminhos diferentes, mas na verdade podem complementar-se mutuamente — a blockchain necessita de capacidades de gestão de risco mais robustas, enquanto a IA carece de fontes de dados confiáveis; os dois encaixam-se perfeitamente.

Os dados de mercado são bastante interessantes. Em 2024, o tamanho deste mercado é de 5,7 mil milhões de dólares, e até 2025 deverá crescer para 7 mil milhões, com previsão de atingir 18,8 mil milhões até 2029. Olhando por outro ângulo, a taxa de crescimento anual composta ultrapassa os 23%, indicando que esta área realmente está a ganhar escala.

Começando pela aplicação mais direta — combate ao fraude. A blockchain processa diariamente uma quantidade enorme de transações, mas os problemas também são evidentes: lavagem de dinheiro, roubo de identidade, transferências suspeitas, estes acontecimentos ocorrem todos os dias. Como a IA resolve isso? Utilizando algoritmos de aprendizagem automática para analisar comportamentos de transação, podendo marcar atividades suspeitas no momento em que ocorrem.

A Elliptic, em colaboração com o MIT e a IBM, realizou um projeto conjunto, treinando modelos com mais de 2 bilhões de transações criptográficas, resultando numa melhoria significativa na precisão da deteção de anomalias. Ainda mais impressionante, a equipe de pesquisa em blockchain da IBM relatou que o seu sistema de deteção de anomalias alimentado por IA reduziu diretamente as fraudes de liquidação em mais de 80% durante os testes piloto. Este número pode parecer exagerado, mas do ponto de vista da estabilidade das redes financeiras distribuídas, realmente resolve um grande problema.

No que diz respeito ao DeFi, o valor da IA torna-se ainda mais evidente. Sistemas inteligentes podem detectar comportamentos potenciais de lavagem de dinheiro, padrões de transações internas e marcar operações suspeitas em tempo real. Os riscos são identificados antes mesmo de se ampliarem. Para toda a ecologia, isso representa uma melhoria significativa na sua operação saudável.