Fundo soberano da Noruega usa IA para achar risco ético
O fundo soberano da Noruega, maior do mundo, com carteira acima de US$ 2,26 trilhões, usa o modelo Claude, da Anthropic, na equipe de monitoramento de risco desde novembro de 2024. A ferramenta varre informação pública sobre as empresas compradas e aponta, dentro de 24 horas do investimento, vínculo possível com trabalho forçado, corrupção ou fraude. A gestora afirma que vendeu posições assim antes de o mercado reagir.
Como a IA entrou na mesa de risco do maior fundo soberano do mundo
A Norges Bank Investment Management (NBIM) aplica a receita norueguesa de petróleo e gás para bancar as aposentadorias do país, sob critério ambiental, social e de governança. A carteira passa de 7.200 empresas em 60 países, e o fundo detém participação em cerca de 1,5% de todas as companhias listadas do mundo.
O relatório anual de investimento responsável, publicado em fevereiro de 2026, descreve o uso. O modelo de linguagem amplia o volume de informação que a equipe consegue analisar e aprofunda a busca quando surge risco em tema sensível, devolvendo um resumo com contexto. A mesa recebe todo dia uma avaliação de risco gerada por IA sobre os investimentos da véspera.
Quem decide continua sendo gente. A NBIM diz que suas equipes revisam toda a informação antes de qualquer decisão de investimento ou de risco.
O resultado que a NBIM reivindica
A NBIM afirma que, em várias ocasiões, identificou e vendeu essas posições antes de o mercado reagir ao risco, e assim evitou perda. O material apurado não diz quantas vendas foram, quanto valiam, quanto o fundo economizou nem qual empresa foi descartada.
Nicolai Tangen, presidente da gestora, disse em fevereiro que a inteligência artificial está mudando o jeito de a NBIM trabalhar como investidora.
Onde o modelo ganha do provedor de dados
A NBIM diz que a ferramenta rende mais onde a cobertura é rala: empresa pequena de mercado emergente, cuja notícia fica presa em veículo local de idioma não inglês. Essa informação, segundo o fundo, muitas vezes não chega à cobertura internacional nem ao alerta dos provedores de dados que ele contrata.
O critério descreve um mercado como o brasileiro. O material apurado, porém, não traz a exposição do fundo ao Brasil, não cita empresa brasileira e não informa se o português está entre os idiomas varridos. O que está registrado é o método, não o caso local.
A mesma gestora vê a bolha de IA como sua maior ameaça
Tangen aponta a convergência entre bolha de IA e risco geopolítico como a maior ameaça aos mercados globais. A NBIM modelou a bolha de IA como cenário de risco relevante, capaz de custar 35% do valor do fundo. O risco geopolítico, que inclui restrição a investimento global e tarifa, tira até 37% no pior caso.
A gestora opera nos dois lados da mesma tecnologia. Usa o modelo de linguagem na triagem diária da carteira e classifica o estouro do setor de IA como o cenário que mais destrói o valor dessa mesma carteira.
A regra interna sobre quem recusa a ferramenta
Tangen disse no ano passado que a NBIM empurrou o uso da tecnologia ao limite entre os funcionários, a ponto de afirmar que quem rejeitasse IA nunca seria promovido.
Um porta-voz da gestora diz que o fundo encontra cada vez mais casos de uso na gestão de risco da carteira, e estuda aplicar IA na análise de atribuição e na explicação das mudanças de emissões financiadas.
Quanto pesa um país nessa carteira
O Expansión, único veículo desta apuração, publica o recorte espanhol. O fundo tinha 24,765 bilhões de euros investidos na Espanha no fim do ano passado, 21% acima de 2024, o equivalente a 1,3% da carteira global. São 15,745 bilhões em ações de 49 empresas listadas em Madri e cerca de 9,27 bilhões em renda fixa, dos quais 5,615 bilhões em dívida do governo espanhol, décima maior posição soberana da carteira de bonds. O fundo também tem projetos de energia renovável com a Iberdrola como sócia e imóveis logísticos em Madri e Barcelona.
O número serve de régua para quem opera em mercado emergente. Um país que pesa 1,3% na carteira já recebe quase 25 bilhões de euros, e cada posição dessas passa pela triagem diária que o modelo de linguagem alimenta.
--- Apurado em 1 veículo de 1 país.