Bloomberg — A Kalshi desenvolveu seu próprio agente de IA para auxiliar na gestão de diversos processos internos, incluindo algumas das questões mais complexas que enfrenta em relação à redação dos contratos de seu mercado de previsões.
A empresa vem utilizando a ferramenta — conhecida internamente como Harrison — para ajudar a evitar contratempos nas milhões de apostas que processa diariamente sobre os resultados de eventos como eleições, competições esportivas e cerimônias de premiação, afirmou a cofundadora Luana Lopes Lara em entrevista à Bloomberg News.
Apostas multimilionárias muitas vezes dependem dos detalhes de como os contratos da Kalshi são redigidos, como a linguagem utilizada ou as fontes de evidência.
O setor já enfrentou controvérsias no passado quando a redação dos contratos não correspondia à natureza complexa dos eventos do mundo real.
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O agente de IA, sobre o qual a empresa não havia falado publicamente anteriormente, também realiza tarefas diárias como agregar as principais notícias, analisar o que os concorrentes estão oferecendo e fazer recomendações sobre o que a bolsa deve listar em seguida ou onde deve concentrar as recompensas para usuários que agregam liquidez.
“Na verdade, temos um engenheiro de IA na equipe de mercados, onde a IA está testando toda a certificação em condições reais — descobrindo se, ao seguir nessa direção, talvez haja uma falha aqui, e tudo mais”, disse Lopes Lara.
Lopes Lara afirmou que, fora da área de engenharia, os funcionários da equipe de mercados são os maiores usuários da tecnologia entre os 150 colaboradores da empresa.
O agente Kalshi — desenvolvido com base no modelo Claude da Anthropic — oferece uma visão de como startups em rápido crescimento estão criando suas próprias ferramentas para lidar com tarefas que costumavam ser deixadas para funcionários de alto nível.
Quando a Kalshi foi fundada, Lopes Lara e seu cofundador, Tarek Mansour, contrataram um grupo de campeões de debate da Universidade de Yale para realizar o trabalho de testar em condições reais a estrutura dos contratos que a empresa lista. Um desses graduados ainda trabalha na empresa hoje.
A estrutura dos mercados frequentemente tem sido uma pedra no sapato das plataformas de mercados de previsão quando os eventos tomam rumos inesperados.
A Kalshi, por exemplo, resolveu como “não” um mercado que acompanhava se um executivo da Netflix diria “Warner Bros.” em uma teleconferência de resultados realizada em janeiro, porque a pessoa pronunciou o nome como “Warner Brothers”.
A Kalshi possui agora cerca de 2.800 modelos para possíveis mercados que já foram trabalhados por sua equipe, de acordo com um porta-voz da empresa.
Eles refletem as próprias previsões da bolsa sobre o que pode acontecer no mundo, disse Lopes Lara, atribuindo a cada resultado um contrato regulamentado correspondente.
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Cada modelo passa pela mesma revisão: como pode ser generalizado para se adequar a mais eventos? Como pode ser submetido a testes de estresse? Atende aos requisitos dos usuários?
“Hoje em dia é muito fácil porque, para cada sugestão, a IA já sugere qual mercado, qual modelo usar, questões que devemos considerar, talvez uma nova certificação ou alteração”, acrescentou Lopes Lara.
A demanda por apostas em eventos esportivos como a Copa do Mundo e as finais da NBA levou a um mês recorde na bolsa em maio, totalizando quase US$ 18 bilhões em volume de negociação nocional, de acordo com dados compilados pelos usuários no Dune Analytics.
Na primeira semana da Copa do Mundo deste mês, a Kalshi também bateu um recorde semanal com US$ 5,1 bilhões em volume.
Listar um novo mercado na Kalshi normalmente requer duas pessoas, disse Lopes Lara: uma para preencher o modelo com as informações corretas, regras que precisam ser exibidas ou avisos a serem incluídos; e uma segunda pessoa para revisar tudo.
Os contratos passam então por um período de espera de uma a duas horas para a identificação de eventuais problemas antes de serem disponibilizados a todos os negociadores, com uma recompensa oferecida àqueles que identificarem falhas.
A resolução de um mercado funciona de maneira muito semelhante.
Alguns mercados, como quem venceu uma partida esportiva, podem ser determinados automaticamente com base em um provedor de dados externo.
Em outros casos, a IA da Kalshi enviará alertas aos membros da equipe se detectar muitas notícias sobre um determinado tópico, anexando uma lista de mercados que possam exigir uma decisão.
Na maioria dos casos, determinar um resultado é um processo de três etapas: alguém da equipe de mercados insere um resultado no sistema, enquanto uma segunda pessoa adiciona sua própria decisão de forma independente.
A IA da Kalshi verifica se as respostas coincidem, ao mesmo tempo em que compara com sua própria resposta sugerida.
Se um mercado for complicado, como uma decisão da Suprema Corte, há uma camada adicional de verificações, às vezes envolvendo o diretor regulatório da Kalshi.
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