Trio de brasileiros vence disputa de investimentos usando IA generativa

Uma competição universitária virou vitrine de como usar IA generativa em decisões de investimento

No fim de setembro de 2026, a Itaú Asset Management anunciou o vencedor da 7ª edição do Desafio Quant AI, competição que reuniu mais de 3.600 estudantes de 230 instituições de ensino, das 27 unidades federativas do Brasil e de outros 9 países, segundo a Convergência Digital.

A equipe vencedora, batizada de Silo, é formada por três brasileiros que estudam fora do país: Eduardo Picone Sellos Correa (Duke University), Luis Eduardo Ferraz Ferraiuoli de Azevedo (Cornell University) e Diego Rodrigues Saraiva (University of Toronto). Eles construíram uma estratégia de investimento em commodities rodada em 42 mil simulações, combinando cenários macroeconômicos, níveis de estoque, preços de contratos futuros e dados sobre mineradoras.

Como a IA generativa entrou no desenvolvimento do modelo vencedor

O diferencial do case não foi só o volume de simulações. Um modelo de linguagem (LLM, a tecnologia por trás de chats como o ChatGPT) foi usado para ler e classificar mais de 1.500 manchetes de notícias sobre oferta de commodities, convertendo texto solto em dado estruturado que alimentou a estratégia.

A mesma tecnologia também foi usada numa segunda função, menos comum em projetos de estudantes: questionar o próprio modelo em busca de falhas e vieses durante o desenvolvimento. Isso significa que a equipe não só pediu respostas à IA, como também pediu que ela apontasse onde a lógica do modelo poderia estar errada antes de confiar nele.

É esse segundo ponto que interessa a quem decide investimento em modelos de IA dentro de uma empresa, muito mais do que o resultado financeiro da simulação em si. Um processo documentado de autoquestionamento do modelo é, na prática, um rascunho de governança: alguém perguntou ao sistema onde ele poderia falhar, e registrou a resposta.

O que isso significa para quem aprova o uso de IA em decisões financeiras

Para gestores e diretores que avaliam colocar IA generativa em processos de decisão, o caso do Itaú Asset não prova que o modelo funciona em produção: prova que existe um fluxo replicável para auditar o raciocínio de um modelo antes de usá-lo com dinheiro real.

Esse fluxo interessa diretamente a quem cuida da parte administrativa e contábil de uma gestora ou de uma área financeira que avalia fornecedores de tecnologia. Três perguntas que o caso Silo ajuda a formular na hora de aprovar um projeto de IA para investimento ou para qualquer decisão financeira automatizada:

• Existe registro de quando e como o modelo foi questionado sobre seus próprios vieses?
• As fontes de dado não estruturado (como notícias) que alimentam o modelo estão documentadas e rastreáveis?
• Quem assina a responsabilidade pela decisão final: o modelo, o analista ou o comitê?

Nenhuma dessas perguntas tem resposta pronta no material divulgado pela Itaú Asset, e é esperado que não tenha: o desafio é uma competição acadêmica, não um produto em operação. Mas são exatamente as perguntas que um comitê de risco ou uma área de compliance deveria levantar antes de deixar sair do papel.

O placar da competição e o que cada equipe entregou

As três equipes dividiram R$ 25 mil em Pontos Itaú: R$ 15 mil para o primeiro lugar, R$ 7 mil para o segundo e R$ 3 mil para o terceiro, segundo a mesma reportagem.

Por trás do desafio, um investimento de formação que a Itaú Asset já repete há sete edições

A competição não nasceu em 2026. Já está na 7ª edição, e ao longo da jornada a Itaú Asset ofereceu cursos e treinamentos para que os estudantes entendessem, na prática, como análise de dados e IA são usadas no dia a dia da gestão de ativos.

Mais do que uma competição, o Desafio Quant AI tem como objetivo apresentar a universitários os conceitos de investimentos baseados em dados e inteligência artificial, inclusive para quem ainda não teve contato com essas áreas.

Carlos Augusto Salamonde, head da Itaú Asset Management

Salamonde também destacou o resultado desta edição como evidência de que estudantes com acesso a conhecimento e ferramentas certas conseguem aplicar métodos quantitativos e IA em decisões próximas da realidade do mercado, segundo a Convergência Digital.

O evento de anúncio dos vencedores, no escritório da Itaú Asset em São Paulo, reuniu cerca de 200 pessoas e teve uma palestra de Mat Velloso, atual CPO (chief product officer, o executivo responsável pela estratégia de produto) da Docker, que já passou por Meta e Google DeepMind e atuou como conselheiro técnico do CEO da Microsoft, Satya Nadella. A presença de um executivo de infraestrutura de software num evento de gestão de ativos é outro sinal de que a fronteira entre times de tecnologia e times de investimento está cada vez mais rasa dentro das grandes gestoras.

O que ainda não está respondido

O material divulgado não informa se a estratégia da equipe Silo será testada com capital real da Itaú Asset, nem em que prazo isso poderia acontecer. Também não há detalhe sobre qual LLM foi usado para classificar as manchetes ou questionar o modelo, nem sobre o custo computacional das 42 mil simulações.

Para quem decide onde entra IA dentro de uma gestora, de uma empresa com tesouraria própria ou de um escritório de contabilidade que assessora investidores, o caso serve como referência de processo, não como produto pronto para copiar. A pergunta que fica em aberto é a mesma de sempre: quem audita o modelo depois que ele sai do ambiente de competição e entra na operação com dinheiro de terceiro.

Fonte: Convergência Digital