A inteligência artificial já virou rotina nos produtos e serviços que as empresas de tecnologia entregam para os seus clientes.
Mas tem um detalhe curioso nessa história toda: enquanto essas empresas ensinam o mercado a usar IA para otimizar processos, muitas delas ainda ignoram o próprio setor financeiro interno.
É quase um paradoxo, né?
Quem vende o futuro ainda vive no passado quando o assunto é a gestão financeira interna.
E não é só impressão.
A EY trouxe dados que mostram exatamente esse gap: a automação em finanças nas empresas de tech ainda é fragmentada, cheia de dados isolados em silos e sem uma estratégia clara de ownership sobre IA.
O resultado?
Um modelo que a própria EY chama de RPA 2.0, ou seja, automação de partes do processo, mas nunca do processo como um todo.
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A boa notícia é que isso está mudando, e a transformação que está chegando para as finanças corporativas promete ser bem mais profunda do que qualquer atualização de sistema que você já viu por aí. 🚀
O Problema que Ninguém Quer Admitir nas Finanças Corporativas
Existe uma ironia enorme no mercado de tecnologia hoje. As mesmas empresas que desenvolvem plataformas de inteligência artificial para seus clientes automatizarem fluxos de trabalho, reduzirem custos operacionais e tomarem decisões mais rápidas continuam operando internamente com processos financeiros fragmentados, manuais e cheios de retrabalho. Não é exagero dizer que existe um abismo entre o que essas organizações vendem e o que elas mesmas praticam quando o assunto é a gestão do próprio dinheiro. E esse abismo tem um custo real, mensurável, que aparece na velocidade de fechamento contábil, na qualidade dos relatórios e na capacidade de reagir rapidamente a mudanças no mercado.
Os dados levantados pela EY colocam luz em algo que muitos CFOs e diretores financeiros já percebem no dia a dia, mas têm dificuldade de endereçar com clareza. A automação que existe hoje na maioria das áreas de finanças corporativas é pontual, desconectada e construída em cima de lógicas de RPA tradicionais, que automatizam tarefas repetitivas mas não transformam o processo de ponta a ponta. É como colocar um motor elétrico numa bicicleta e achar que agora você tem um carro. A estrutura continua a mesma, apenas com um empurrãozinho a mais. O problema real está na arquitetura do processo, não só na ferramenta que executa uma etapa específica dele.
Como bem resumiu Adam Blaylock, líder de setor de Tecnologia da EY Americas para serviços de consultoria em contabilidade financeira, a maioria dos líderes de tecnologia consegue descrever exatamente como será o futuro da IA nas finanças. O desafio mesmo é sair do ponto onde se está hoje e chegar nesse futuro de forma cuidadosa e orientada por valor, porque construir uma função financeira reimaginada não é uma tarefa simples. Empresas de todos os tamanhos podem se beneficiar de uma parceria com quem entende as nuances da área financeira e dos relatórios regulatórios.
Outro ponto crítico identificado é a questão dos dados em silos. Dentro de uma empresa de tecnologia de médio ou grande porte, é muito comum encontrar sistemas de ERP que não conversam com plataformas de business intelligence, que por sua vez não se integram com as ferramentas de planejamento financeiro. Cada área cuida do seu pedaço, gera seus próprios relatórios e entrega uma visão parcial da realidade. Quando alguém no alto escalão precisa de uma visão consolidada para tomar uma decisão estratégica, o processo de juntar tudo isso pode levar dias, ou até semanas, dependendo da complexidade da operação. Em um mercado onde a velocidade de decisão é um diferencial competitivo, isso é um problema sério demais para ser ignorado.
Reimaginando as Finanças com IA Agêntica
Algumas empresas de tecnologia estão adotando uma abordagem de renovação para a IA nas finanças, desenvolvendo soluções pontuais focadas em casos de uso específicos, como extração de dados de notas fiscais ou detecção de anomalias. Isso até ajuda a deixar os processos mais ágeis e a reduzir custos, mas não muda o jogo de verdade em termos de estrutura e tampouco aproveita todo o poder que a inteligência artificial tem para fazer a área financeira avançar de verdade.
A estratégia mais completa e de longo prazo é repensar a função financeira em um mundo centrado em IA, usando uma abordagem que parte do zero. Na prática, isso significa redesenhar o processo focando nos resultados que se quer alcançar e em como esses resultados poderiam ser atingidos sem intervenção humana. Só depois disso é que se coloca a pessoa de volta no fluxo, mas apenas onde ela é realmente indispensável, e não simplesmente porque finanças sempre fez daquele jeito.
Os profissionais da EY acreditam que, para as empresas de tecnologia, vale priorizar primeiro o desenvolvimento interno em torno dos processos de order-to-cash (OTC) e de planejamento e análise financeira. O motivo é que o OTC é justamente o que torna essas empresas únicas no mercado, e dificilmente elas encontrariam soluções de prateleira já prontas para IA. Por outro lado, processos como procure-to-pay (PTP) e record-to-report (RTR) costumam ser mais diretos em uma empresa de tech, e pode até fazer sentido esperar que os fornecedores de software embarquem IA nesses produtos.
Segundo Amanda Donohue, principal de consultoria financeira da Ernst & Young LLP, o importante é lembrar que não existe uma solução que sirva para todos. As empresas precisam olhar com profundidade para os seus processos internos e para a tecnologia que os sustenta antes de avançar. A chave está em investir na reinvenção dos processos mais críticos e complexos, em vez de ficar esperando que outra pessoa os reinvente por você.
Como a Inteligência Artificial Redefine a Eficiência nas Finanças
A chegada de uma nova geração de ferramentas baseadas em inteligência artificial generativa e modelos de linguagem de grande escala está mudando completamente a lógica de como a automação financeira pode funcionar. Diferente do RPA tradicional, que segue scripts rígidos e quebra na primeira variação do processo, os sistemas modernos de IA conseguem interpretar contexto, lidar com exceções, aprender com padrões históricos e até antecipar cenários futuros com base em dados em tempo real. Isso representa uma mudança de paradigma real, não só uma evolução incremental das ferramentas que já existiam.
Em um modelo totalmente agêntico, o trabalho financeiro se divide em duas categorias. De um lado, ficam as tarefas operacionais de rotina, gerenciadas pela IA com supervisão humana. Do outro, estão as tarefas de nível mais alto, conduzidas quase inteiramente por pessoas. Como as atividades operacionais demoradas passam a ser executadas de forma fluida nos bastidores pela IA, as equipes financeiras conseguem operar com menos pessoas dedicadas a tarefas repetitivas e mais foco em entregas que realmente agregam valor.
Um exemplo prático ajuda a enxergar isso. Hoje, um analista de planejamento e análise financeira reúne dados manualmente antes de fazer qualquer análise, muitas vezes puxando informações de vários sistemas diferentes. Com a IA agêntica, esses dados já chegam reunidos e prontos automaticamente, na hora em que são necessários. A IA ainda entrega um primeiro rascunho da análise, o que libera o analista para se concentrar em insights mais profundos e atuar como um verdadeiro parceiro do negócio nas decisões importantes sobre o caminho a seguir.
Em muitos setores, a inteligência artificial já está transformando todo o processo de lead-to-cash, desde a criação de campanhas de marketing personalizadas com base nos dados do cliente até a gestão de contratos, gestão de crédito, faturamento, cobrança, atendimento de pedidos e suporte ao cliente. Ao longo de todas essas etapas, a IA agêntica usa análise preditiva para entender melhor as preferências dos clientes, os riscos de pagamento e as chances de renovação ou recompra. O resultado é um processo altamente automatizado que aumenta as vendas, dá conta de contratos complexos, reduz o risco de inadimplência e melhora o fluxo de caixa.
A EY aponta que as organizações que estão avançando nessa direção estão adotando uma abordagem que vai além de simplesmente implementar ferramentas novas. Elas estão repensando o modelo operacional de finanças como um todo, definindo claramente quem é responsável pela governança dos dados, como a inteligência artificial vai ser supervisionada dentro dos processos e como os times vão ser treinados para trabalhar lado a lado com esses sistemas. Quando bem desenhada e implementada, a IA agêntica melhora a precisão dos dados financeiros porque elimina o erro humano e abre mais tempo para revisão e análise.
Vale destacar um cuidado importante aqui. Embora a IA facilite muito a vida dos funcionários na hora de escrever código e criar processos automatizados, não há garantia de que essas ferramentas estejam entregando dados ou respostas corretas. Por isso, cada vez mais as organizações precisam implementar ferramentas de validação de IA para monitorar o desempenho dos seus próprios modelos proprietários e manter a confiança nos números.
A Transformação que Está Chegando e o que Ela Exige das Empresas
A palavra transformação é usada com tanta frequência no mundo corporativo que às vezes perde o impacto. Mas quando se fala em transformação das finanças corporativas com inteligência artificial, o termo faz jus ao que está acontecendo. Não se trata de trocar um sistema por outro ou de adicionar um chatbot no processo de atendimento interno. Trata-se de redesenhar como a função financeira opera, como os dados fluem dentro da organização e como as decisões são tomadas em todos os níveis da empresa. É uma mudança estrutural que afeta cultura, tecnologia, processos e pessoas ao mesmo tempo.
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Para as empresas de tecnologia, a pergunta já deixou de ser se vale usar IA nas finanças. A questão agora é com que velocidade dá para sair da automação fragmentada e chegar à transformação completa. E os números animam. Segundo Blaylock, uma implementação de IA agêntica de ponta a ponta pode gerar economia de custos de até 40%, ao mesmo tempo em que entrega insights financeiros melhores. E, tão importante quanto isso, ao focar em um modelo de entrega que coloca a IA em primeiro lugar e em uma estratégia baseada em resultados, é possível transformar a função financeira em questão de meses, e não de anos.
Os Desafios que Ainda Travam a Adoção
Mesmo com todo esse potencial, os líderes financeiros das empresas de tecnologia ainda enfrentam três preocupações bem comuns que vêm atrasando a adoção da IA. A primeira é decidir em quais ferramentas de IA investir, dado o volume gigante de opções disponíveis no mercado. A segunda é avaliar se a equipe está realmente preparada para trabalhar com IA e descobrir como capacitar ou incentivar as pessoas a abraçar essa mudança. E a terceira é entender qual a melhor forma de integrar a IA aos grandes projetos de atualização dos sistemas corporativos.
Esses são obstáculos legítimos, mas cada um deles aponta para uma necessidade maior, que é repensar o futuro da função financeira. Mais especificamente, como o trabalho será dividido entre agentes de IA e funcionários e como a área de finanças deve ser estruturada uma vez que essa integração esteja em pleno funcionamento.
O primeiro desafio na prática é a qualidade dos dados. Nenhum modelo de inteligência artificial vai funcionar bem se for alimentado com informações inconsistentes, desatualizadas ou mal estruturadas. Antes de pensar em implementar qualquer solução de IA nas finanças, é fundamental investir na higienização, padronização e integração das fontes de dados existentes. Esse trabalho de base é o que vai determinar se o projeto vai realmente decolar ou vai emperrar nos primeiros meses de operação.
O segundo grande desafio é humano. Times financeiros que cresceram em um ambiente de planilhas, processos manuais e ferramentas legadas precisam de tempo, suporte e treinamento para se adaptar a uma nova forma de trabalhar. A eficiência que a IA traz não é instantânea, ela se constrói ao longo do tempo, conforme as equipes aprendem a interpretar os outputs dos modelos, a identificar quando o sistema está certo e quando precisa de correção e a usar os insights gerados para tomar decisões melhores. Empresas que entendem isso e investem na capacitação das pessoas têm resultados muito mais consistentes do que aquelas que acham que a tecnologia resolve tudo sozinha. 💡
O cenário que se desenha para os próximos anos é de uma divisão clara entre empresas que conseguiram integrar a inteligência artificial de forma estratégica nas suas operações financeiras e aquelas que continuaram remendando processos antigos com soluções pontuais. A eficiência operacional, a velocidade de fechamento, a qualidade das previsões e a capacidade de responder rapidamente a mudanças de mercado vão ser diferenciais competitivos cada vez mais importantes, e esses diferenciais vão ser construídos, em grande parte, pela forma como cada organização decide encarar essa transformação agora.
O que está claro é que o momento de agir é esse. As ferramentas estão maduras, os casos de uso estão comprovados e os benefícios são tangíveis para quem está disposto a ir além do piloto e estruturar uma jornada real de transformação das finanças com IA. 🎯
