Imagine uma cena assim: você investiu numa tokenização de dívida pública americana numa plataforma DeFi, e de repente a empresa alvo é alvo de uma investigação por parte das autoridades reguladoras, levando a uma queda abrupta na classificação de crédito. E os oráculos tradicionais? Ainda estão a transmitir mecanicamente os dados de ontem, e quando você percebe, as perdas já são irreversíveis.

Este é o ponto sensível da tokenização de RWA. Por mais inteligente que seja o contrato inteligente na cadeia, ele só lida com lógica digital. O valor dos ativos do mundo real, no entanto, é decidido por fatores "moles" imprevisíveis como a qualidade dos relatórios financeiros, a postura regulatória, riscos judiciais e a confiança do mercado. A metodologia tradicional de oráculos que transmite dados de forma fixa e periódica basicamente falha aqui.

Agora, há quem queira usar IA para transformar os oráculos. A ideia central é — transformar o fornecimento de dados de uma resposta passiva para uma análise proativa.

Vamos comparar duas abordagens. O oráculo tradicional é como um entregador de jornais: envia periodicamente preços e volumes de transações, esses "dados duros", de forma rígida e com tarefas simples. Já o oráculo aprimorado por IA se assemelha ao trabalho de um analista de banco de investimento: não só captura dados brutos, mas também analisa relatórios de auditoria de dezenas de páginas em tempo real, acompanha as últimas tendências das políticas regulatórias globais, antecipa riscos corporativos a partir de opiniões públicas, e por fim, gera uma avaliação de valor profundamente processada.

Como consegue fazer isso? A capacidade da IA é habilitada por alguns pontos-chave. Por exemplo, análise inteligente de documentos — RWA envolve uma grande quantidade de dados não estruturados, como PDFs, relatórios financeiros e anúncios regulatórios dispersos. Os métodos tradicionais simplesmente não conseguem lidar com isso. A IA pode integrar essas informações, transformando ilhas de dados isolados numa visão completa.