Eficiência em Inteligência Artificial, Automação e Finanças: o que está dando certo de verdade em 2026
A expressão inteligência artificial já virou figurinha repetida em qualquer conversa sobre finanças corporativas. Tem quem fale em agentes cuidando sozinhos de todo o contas a pagar, tem quem aposte em previsões perfeitas de fluxo de caixa e crescimento. Só que, quando a gente sai do discurso de apresentação e entra no dia a dia dos times financeiros, o cenário é bem mais pé no chão.
Pesquisas recentes, como as divulgadas pela Gartner, mostram um retrato curioso: perto de 60% das equipes de finanças já estão pilotando ou implementando projetos de IA, mas só uma fatia pequena de CFOs, algo em torno de um dígito, enxerga um impacto realmente forte desses investimentos nos resultados. Ou seja: muito teste, bastante hype, mas poucos casos em que a tecnologia virou parte estável do processo e mudou o jogo de verdade.
Mohit Sharma, profissional com décadas de experiência em finanças e hoje fundador de duas startups de IA para finanças, resume bem essa fase: segundo ele, a IA está passando por uma espécie de crise de identidade. Todo mundo quer usar, mas pouca gente sabe exatamente onde encaixar a ferramenta para gerar valor claro, medido em dinheiro, tempo e redução de risco.
Nesse contexto, vale mais olhar para o que está funcionando agora do que para previsões mirabolantes sobre o futuro. Três frentes, em especial, estão entregando resultados concretos:
- Previsão de atraso de pagamento em operações B2B, com impacto direto em fluxo de caixa.
- Unificação de planos de contas e dados contábeis espalhados em dezenas de entidades.
- Automação de processos manuais de alto volume em grandes operações, com foco em exceções.
Esses casos mostram como IA, automação e processos bem desenhados podem andar juntos sem promessas exageradas, mas com ganhos reais para o time financeiro.
A diferença entre hype e resultado está menos no modelo de IA usado e mais na forma como ele é conectado aos processos e dados da área de finanças.
Receber em dia: IA na previsão de atraso de pagamento
Em 2023, Mohit Sharma cofundou a Pinaka AI com uma missão bem específica: atacar o problema crônico de atraso em faturas B2B. Em empresas desse segmento, cerca de 60% das notas emitidas não são pagas no prazo. Isso gera um efeito em cadeia: pressão sobre o fluxo de caixa, necessidade de renegociação com clientes, uso de crédito caro e muita energia desperdiçada em cobrança manual.
A solução da Pinaka AI foi construir uma plataforma que prevê, com alta precisão, quais clientes tendem a atrasar o pagamento e, mais importante, por qual motivo isso provavelmente vai acontecer. O sistema cruza dados de CRM, ERP, informações de agências de crédito e até notícias de mercado, montando uma visão única do comportamento de pagamento de cada cliente.
Segundo Sharma, o algoritmo atinge algo próximo a 96% de acerto nas previsões em ambientes onde os dados estão razoavelmente estruturados. A ferramenta roda em nuvem, usando diferentes tipos de IA ao mesmo tempo:
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- Motor de recomendação para sugerir ações para cada caso de possível atraso.
- Inteligência de decisão para priorizar clientes e faturas mais críticas.
- Modelos de classificação para categorizar risco e causas prováveis.
- IA generativa para redigir e enviar e-mails personalizados de cobrança.
Na prática, o sistema não só aponta quem pode atrasar, mas também sugere como agir, dias ou semanas antes da data de vencimento. Pode ser uma renegociação pontual, uma revisão de limite ou um contato preventivo mais humano, dependendo do contexto do cliente. A IA entra justamente para integrar a informação, criar uma versão única da verdade e transformar esse conhecimento em ações concretas dentro do fluxo de cobrança.
Esse tipo de solução poderia até ser tentado com automação clássica e muitas regras manuais, mas o custo e o tempo seriam bem maiores. Com o avanço das ferramentas de IA, ficou mais viável desenvolver um produto assim, combinando automação de tarefas com modelos que aprendem com o histórico e se adaptam à realidade de cada carteira de clientes.
Não basta saber quem vai atrasar: o ganho real aparece quando a previsão está conectada ao processo de cobrança, renegociação e decisão de crédito.
Unificando dados bagunçados: IA para domar planos de contas e históricos contábeis
Se você já lidou com fusões, expansão internacional ou criação de múltiplas entidades jurídicas, sabe o caos que pode virar o plano de contas. Foi exatamente esse cenário que a CFO Janice Stucke encontrou ao assumir a área financeira da CREW Network, uma associação que conecta mais de 14 mil mulheres do mercado imobiliário comercial ao redor do mundo.
Além de um departamento ainda preso a cheques em papel, ela herdou um ambiente com cerca de 50 entidades diferentes, cada uma com seu próprio plano de contas, em formatos variados e países distintos. O resultado era um volume mensal de mais de 10 mil linhas de lançamentos contábeis, espalhados e pouco comparáveis, gerando atraso em pagamentos, dificuldade em automatizar rotinas e uma montanha de dívida técnica para uma estrutura enxuta.
O plano de Stucke foi criar um plano de contas consolidado, comum a todas as entidades, para então automatizar os processos de ponta a ponta. Só que havia um obstáculo enorme: transformar todo o histórico das contas antigas para o novo modelo, preservando comparabilidade ao longo do tempo. Fazer isso na mão, com macros de planilha ou RPA tradicional, levaria semanas de trabalho intenso, mesmo com ajuda de consultores.
Ela decidiu testar outra abordagem: usar a versão corporativa do ChatGPT para apoiar o mapeamento. A lógica foi simples, mas poderosa: enviar os diferentes planos de contas para a IA e pedir que ela associasse cada código antigo ao novo padrão consolidado, respeitando critérios definidos pela equipe financeira.
Com isso, a IA ajudou a:
- Mapear contas antigas para o novo plano de forma mais rápida.
- Tratar descrições variadas que significavam a mesma natureza, como diferentes formas de registrar receitas de eventos.
- Agrupar e padronizar categorias que estavam espalhadas em formatos distintos.
Claro que nem tudo funcionou de forma perfeita. Em várias rodadas, a ferramenta acertou uma sequência de mapeamentos e, de repente, decidiu mudar a lógica. Surgiram também dúvidas sobre possíveis erros ou alucinações nos resultados. Por isso, Stucke manteve a disciplina de controles internos: em vez de delegar tudo para a IA, ela criou fórmulas próprias para validar o trabalho, comparando o novo lançamento consolidado com os dados originais.
Nesse modelo, o papel da IA não foi substituir o julgamento contábil, mas acelerar um trabalho que, de outra forma, consumiria de duas a três semanas de uma equipe inteira. Ela conseguiu concluir a maior parte da transformação em apenas quatro ou cinco dias, mantendo a responsabilidade de checagem dentro dos controles normais da área.
Um efeito colateral interessante foi mostrar que ferramentas relativamente acessíveis e genéricas podem dar um fôlego enorme para pequenas e médias empresas. Mesmo sem um time interno de tecnologia avançado, dá para começar a experimentar automação e IA em tarefas específicas, desde que haja visão clara, cuidado com validação e respeito aos processos de governança.
IA acelera o trabalho, mas não elimina a necessidade de controles: validar, reconciliar e testar continuam sendo tarefas críticas da área financeira.
De processos manuais a fluxos automatizados: o caso de grandes operações
Se nas organizações menores o drama está na falta de gente e na bagunça de dados, nas gigantes o problema é outro: volume absurdo de informação e processos manuais que simplesmente não escalam. É o tipo de desafio que o consultor Lawrence Amadi, parceiro e líder da área de riscos de tecnologia da KPMG África, enfrenta com frequência, especialmente em empresas de telecomunicações.
Um dos clientes de Amadi, com mais de 85 milhões de assinantes, gerenciava dados de SIM (módulos de identidade do assinante) de forma extremamente manual. Uma vez por semana, equipes baixavam bases gigantes, faziam verificações em planilhas, buscavam registros incompletos ou anômalos e geravam relatórios para as áreas responsáveis. Além de arriscado, o processo era pesado e cansativo, gerando o que ele chama de fadiga de auditoria.
O objetivo do projeto era claro: automatizar a extração, análise e geração de exceções desses dados, reduzindo erros e liberando gente para olhar o que realmente precisa de atenção humana. Para isso, a equipe usou uma plataforma de automação que combina RPA com IA, permitindo que robôs executem tarefas repetitivas enquanto modelos analisam padrões, destacam problemas e centralizam tudo em relatórios acessíveis.
O trabalho não foi rápido. Ao longo de sete meses, profissionais de diferentes áreas se envolveram no desenho da solução, trazendo conhecimento de produto, regras de negócio e entendimento profundo de como os dados eram gerados. Foi essencial contar com analistas de dados experientes, capazes de destrinchar, reestruturar e interpretar as informações com contexto de negócio.
O que mudou com a automação foi a rotina:
- Exportações de dados passaram a acontecer de forma automática, em janelas de tempo definidas.
- Análises de consistência foram padronizadas e rodadas continuamente.
- Exceções passaram a ser levantadas automaticamente, focando a atenção da equipe.
Os ganhos vieram na forma de menos erros, maior eficiência e relatórios mais consistentes para a diretoria e para comitês de auditoria e risco. Com a base de dados organizada e o fluxo automatizado, a empresa também abriu espaço para aplicar IA em outras frentes, seja para previsão, seja para detecção mais sofisticada de anomalias.
Automação bem feita não é só rapidez: é criar uma base de dados confiável que permita usar IA de forma mais inteligente em etapas futuras.
Três aprendizados práticos para implementar IA em finanças
Entenda o custo completo antes de escalar
Rodar IA não é de graça. Modelos consumem recursos de computação medidos em tokens ou chamadas, e uma configuração mal pensada pode gerar custo alto bem rápido. Além disso, há custos indiretos: o que acontece se um modelo generativo comete um erro em uma comunicação com cliente? Ou se um algoritmo de classificação prioriza mal uma cobrança?
A conta que faz sentido para a área financeira é simples: comparar investimento em tecnologia, risco associado e ganhos reais esperados em eficiência, receita ou redução de perda. Cada projeto precisa de uma visão clara de retorno e ponto de equilíbrio, sem se deixar levar só pelo nome do fornecedor ou pelo brilho da novidade.
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Construa alinhamento interno desde o começo
Projetos de IA e automação raramente ficam restritos a um único departamento. Eles esbarram em TI, jurídico, operações, comercial e por aí vai. Para dar certo, é fundamental que as pessoas envolvidas entendam o objetivo, o impacto nos processos atuais e como os dados vão ser usados.
Sem esse entendimento compartilhado do porquê, a chance é grande de o projeto emperrar no meio do caminho, seja por resistência, seja por falta de prioridade. Quando todo mundo enxerga claramente o objetivo, seja ele melhorar controles, acelerar fechamento ou aumentar visibilidade do negócio, a colaboração flui muito melhor.
Traga o time para a jornada de aprendizado
Outro ponto importante é não centralizar demais o uso de IA em uma única pessoa ou em um pequeno grupo. No caso de Janice Stucke, ela conseguiu, sozinha, fazer em poucos dias um trabalho que tomaria semanas de consultores e equipe. O preço disso é que o time não vivenciou o uso da ferramenta, nem aprendeu na prática como tirar proveito dela.
À medida que automação e IA assumem cada vez mais tarefas operacionais, dominar essas ferramentas passa a ser uma habilidade essencial para quem trabalha em finanças. Quando mais gente participa, testa, erra e aprende, mais rápido a área se adapta e mais natural fica integrar novas tecnologias ao dia a dia.
IA e automação não substituem o time financeiro: elas mudam o tipo de trabalho que cada pessoa faz e valorizam quem entende de processo, dados e negócio.
IA, automação e o novo papel da área financeira
Os exemplos de previsão de atraso de pagamento, consolidação de planos de contas e automação de processos massivos mostram um padrão claro: o valor da IA em finanças não está em substituir o profissional, mas em redesenhar o fluxo de trabalho para que a equipe se concentre onde o julgamento humano faz mais diferença.
Quando a tecnologia assume tarefas como classificação, reconciliação de massa, busca de inconsistências e preparação de dados, sobra mais tempo e energia para análise, tomada de decisão e conversa com o negócio. O resultado é uma área financeira mais próxima da estratégia, menos presa a digitação e conferência, e com ferramentas mais inteligentes para navegar em cenários voláteis.
O desafio, claro, é sair da fase de experimentos dispersos e construir soluções conectadas, com dados organizados, governança mínima e objetivos claros. Mas os casos reais mostram que, mesmo com limitações, já dá para colher ganhos bem concretos em 2026, usando uma combinação de IA, automação e processos bem pensados.
- Começar pequeno, mas com propósito claro ajuda a provar valor e ajustar a rota.
- Integrar IA ao processo existente é mais efetivo do que criar um fluxo paralelo que ninguém usa.
- Cuidar de dados e controles continua sendo condição básica para qualquer projeto funcionar.
No fim das contas, a pergunta não é se a IA vai entrar na rotina financeira, mas como cada equipe vai escolher usar essas ferramentas para ganhar tempo, reduzir risco e tomar decisões melhores com o que já tem hoje.
