A transformação na auditoria tem nome: AI agentes da EY
A transformação no mundo da auditoria está acontecendo agora, e ela tem nome: AI agentes.
Existe um paradoxo clássico nessa profissão que todo auditor conhece bem: você aprende fazendo a mesma coisa várias e várias vezes. É na repetição que o conhecimento se consolida, que os olhos treinados começam a enxergar o que os outros não veem. Aquele trainee que passa horas conferindo planilhas, reconciliando contas e checando documentos não está apenas executando tarefas mecânicas — está construindo uma base de percepção que vai sustentar toda a sua carreira. É um processo lento, às vezes frustrante, mas historicamente necessário.
Mas e quando a inteligência artificial começa a assumir exatamente esse trabalho repetitivo? É aí que as coisas ficam interessantes 👀
A EY, uma das maiores empresas de contabilidade e consultoria do mundo, está encarando esse dilema de frente. Em vez de ignorar a tensão entre o modelo tradicional de aprendizado e a nova realidade da IA, a empresa resolveu redesenhar a forma como seus novos profissionais são formados, ao mesmo tempo em que lança um framework global de AI agentes para seus 130 mil auditores ao redor do planeta.
O anúncio foi feito nesta terça-feira e envolve um sistema multiagente embutido no EY Canvas, a plataforma de assurance da firma. O objetivo é ambicioso: ter 100% das atividades de auditoria suportadas por agentes até 2028, segundo Marc Jeschonneck, líder global de transformação em assurance da EY, em entrevista ao Business Insider. Mas o que isso significa na prática para quem está começando na carreira? E será que essa aposta vai mesmo funcionar, ou estamos diante de mais uma promessa tecnológica que soa melhor no papel do que na vida real? A seguir, a gente mergulha em tudo isso 🚀
O que são os AI agentes da EY e como eles funcionam
Antes de entender o impacto, vale explicar o que exatamente a EY está colocando em campo. Os AI agentes desenvolvidos pela empresa não são simples chatbots ou ferramentas de autocomplete. Eles são sistemas autônomos capazes de executar sequências complexas de tarefas dentro do processo de auditoria — como pesquisar e resumir documentações, automatizar tarefas administrativas e sinalizar pontos de atenção para os auditores humanos. Tudo isso de forma integrada, contínua e embutida diretamente na plataforma EY Canvas, que os auditores já utilizam no dia a dia.
O modelo funciona com múltiplos agentes especializados trabalhando em conjunto. O lançamento inicial inclui um assistente principal acompanhado de três outros agentes voltados para busca e sumarização de documentos e automação de tarefas administrativas. Ao todo, são cerca de 20 capacidades modulares, mas esse número se multiplica dependendo dos dados expostos ao sistema e de como diferentes capacidades são combinadas, conforme explicou Jeschonneck.
Dois agentes adicionais devem ser disponibilizados em breve: um que vai revisar os papéis de trabalho dos auditores e sugerir melhorias, e outro focado em documentação de reconciliação — cruzando faturas e outros registros com amostras de auditoria. Essa arquitetura distribuída permite que tarefas que antes consumiam dias inteiros de trabalho manual sejam concluídas em horas, com um nível de consistência muito mais alto do que o alcançado por uma equipe humana operando sob pressão de prazo.
Um ponto que Jeschonneck fez questão de destacar é que, diferentemente de ferramentas como o Copilot, que exigem que o usuário faça upload manual de arquivos, o sistema agêntico da EY funciona como uma solução integrada de ponta a ponta. Os agentes já têm acesso aos dados relevantes dentro da plataforma, eliminando etapas intermediárias que fragmentam a experiência e reduzem a eficiência.
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Quantidade de agentes não é o que importa
Uma discussão que tomou conta do setor de serviços profissionais nos últimos meses é sobre a contagem de agentes. No início do ano, o CEO da McKinsey, Bob Sternfels, afirmou que sua firma de consultoria já contava com 25 mil agentes empregados. Números assim chamam atenção, mas Jeschonneck tem uma visão bem diferente sobre essa corrida numérica.
Segundo ele, medir a quantidade de agentes não é o caminho certo para avaliar sucesso. Na verdade, pode ser até um sinal de problema. Nas palavras do próprio executivo, se alguém constrói milhares de agentes, provavelmente não entendeu como a tecnologia funciona. A filosofia da EY é que um conjunto menor e bem orquestrado de agentes, com capacidades modulares e integradas, entrega mais valor do que um exército descoordenado de bots isolados.
Essa abordagem reflete uma maturidade técnica que nem todas as organizações desenvolveram ainda. Ao optar por um framework modular em vez de criar agentes específicos para cada microprocesso, a EY consegue escalar a solução de forma muito mais eficiente e manter a governança sobre o que cada agente faz, como faz e com quais dados opera. Em auditorias de grande porte, esse tipo de controle não é opcional — é obrigatório.
O dilema do aprendizado quando a IA faz o trabalho repetitivo
Aqui está o nó central de tudo isso. Historicamente, os profissionais júnior em empresas de auditoria como a EY aprendiam a profissão literalmente na base da repetição. Você chegava como trainee, recebia um stack de documentos e passava semanas conferindo números. Era tedioso, mas era formador. Cada erro encontrado, cada inconsistência detectada, cada padrão reconhecido numa sequência de dados — tudo isso ia se acumulando na memória prática do profissional e construindo o que experientes chamam de senso de auditoria: aquela capacidade quase intuitiva de perceber quando algo está fora do lugar mesmo sem conseguir explicar exatamente o porquê.
O problema é que, se os AI agentes passam a executar exatamente essas tarefas, o trainee de 2025 em diante simplesmente não vai ter a mesma exposição que os profissionais de gerações anteriores tiveram. E aí surge uma pergunta incômoda: como você desenvolve julgamento sem experiência acumulada? Como alguém aprende a supervisionar um agente inteligente numa tarefa que nunca executou manualmente?
Marc Jeschonneck reconheceu esse desafio de forma direta. Segundo ele, os auditores vão precisar ter um nível considerável de experiência para revisar com eficácia o que os agentes de reconciliação produzem. E para os profissionais mais jovens, isso significa que o ponto de entrada na carreira pode não ficar mais fácil de imediato.
Esse não é um problema que a EY inventou — é uma tensão que qualquer setor enfrenta quando a automação avança sobre atividades que antes eram o ponto de entrada no mercado de trabalho. Mas o fato de ser uma tensão universal não significa que ela seja fácil de resolver.
A nova abordagem de treinamento da EY
A resposta da EY para esse desafio envolve uma reengenharia completa dos programas de desenvolvimento profissional. A empresa planeja treinar seus novos funcionários de uma forma fundamentalmente diferente do que era feito antes.
Em vez de aprender no trabalho repetindo a mesma tarefa em múltiplos engajamentos, os novos contratados vão trabalhar com cenários de auditoria realistas, apoiados por ferramentas de aprendizado adaptativo e vídeos curtos embutidos diretamente na própria plataforma. É uma abordagem de aprendizado por análise e supervisão, e não por execução direta — o que representa uma virada de chave bastante radical no modelo pedagógico da profissão.
Jeschonneck enxerga essa mudança como algo positivo a longo prazo, mesmo reconhecendo que a transição será difícil. Profissionais qualificados que saem da universidade não querem passar o tempo com tarefas administrativas, e segundo o executivo, eles não precisam fazer certas coisas mil ou dez mil vezes antes de finalmente entender como funciona.
A aposta é que essa nova geração de auditores, treinada desde o início para trabalhar em parceria com AI agentes, desenvolva um tipo diferente de competência: menos baseada na repetição mecânica e mais orientada para o pensamento crítico, a supervisão inteligente e a tomada de decisões em ambientes complexos. Se isso vai funcionar na escala necessária, ainda é uma questão em aberto, mas a direção escolhida mostra que a EY está tratando o problema com seriedade.
O que muda para os auditores na prática
Para quem já está na carreira, a chegada dos AI agentes dentro da EY representa um reposicionamento significativo do que significa ser um auditor de alto desempenho. As habilidades técnicas de checagem manual, que eram a base da pirâmide de competências, perdem espaço para capacidades como pensamento crítico, comunicação de risco, interpretação de dados complexos e gestão da relação com os agentes inteligentes. Isso não é uma mudança superficial — é uma redefinição do que o mercado vai valorizar nos próximos anos dentro dessa profissão.
Na prática do dia a dia, a transformação deve se traduzir em fluxos de trabalho onde o auditor começa sua jornada não abrindo planilhas, mas revisando relatórios consolidados pelos agentes, priorizando as sinalizações de maior risco e dedicando sua atenção aos pontos que realmente exigem julgamento humano. A ideia é que o tempo liberado pela automação seja reinvestido em análises mais profundas, em conversas mais ricas com os clientes e em uma postura mais consultiva do que operacional.
Se isso funcionar como planejado, o resultado para os clientes da EY seria uma auditoria mais completa, mais rápida e com um nível de cobertura de dados que simplesmente não era viável no modelo 100% humano.
O cenário mais amplo: Big Four e a corrida da IA
Integrar AI agentes na auditoria e na consultoria já faz parte do modelo de negócios das Big Four em 2026. Essas empresas conquistam contratos quando conseguem provar o valor da IA em escala corporativa — e que melhor demonstração do que aplicar a tecnologia na própria força de trabalho?
A movimentação não é exclusiva da EY. Neste mês, a KPMG revelou ao Business Insider que está pilotando um programa onde profissionais de tributos usam vibe coding para automatizar processos fiscais e de compliance. São abordagens diferentes para o mesmo objetivo: reduzir o atrito operacional e liberar os profissionais para atividades de maior valor.
Mas enquanto os líderes do setor investem bilhões em IA, as profissões ligadas a negócios, finanças e consultoria aparecem frequentemente nas listas de funções mais expostas à automação. A contratação de determinados cargos, como consultores de gestão, está em queda. E a PwC, outra gigante do grupo Big Four, cortou um terço de todas as contratações de nível inicial nos Estados Unidos pelos próximos três anos, conforme reportou o Business Insider em agosto.
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Ninguém deveria se preocupar, diz a EY
Diante desse cenário, a pergunta inevitável é: a EY vai cortar gente? Jeschonneck disse que a empresa não planeja reduzir contratações.
Ele reconhece que o número de pessoas necessárias para a auditoria tradicional de demonstrações financeiras históricas provavelmente vai diminuir. Mas o objetivo da firma é manter o mesmo quadro de funcionários, redirecionando capacidade para lidar com o lado tecnológico e com as demandas regulatórias e de clientes cada vez mais complexas.
Nas palavras do próprio executivo: ninguém deveria se preocupar em iniciar uma carreira no mundo da contabilidade agora. A empresa vai precisar de pessoas com o conhecimento institucional de mais de cem anos de atuação na área para tornar a tecnologia verdadeiramente relevante.
É uma declaração otimista, e vale ressaltar que vem de alguém diretamente responsável por vender essa visão dentro e fora da organização. Mas o argumento tem lógica: a regulação do setor financeiro está ficando mais complexa, os clientes estão operando em ambientes cada vez mais globais e interconectados, e a demanda por análises que vão além do checklist tradicional está crescendo. Se os AI agentes liberam os auditores do trabalho operacional, o espaço para atuação consultiva e estratégica pode de fato se ampliar.
Por que essa iniciativa importa além da EY
O que a EY está fazendo não é um caso isolado de uma grande empresa adotando tecnologia nova. É, na verdade, um experimento em escala real sobre como setores altamente regulados e baseados em confiança vão se adaptar à era dos AI agentes. A auditoria é um campo onde o erro tem consequências sérias — fraudes não detectadas, demonstrações financeiras incorretas aprovadas, riscos sistêmicos ignorados. Por isso mesmo, a forma como a EY vai equilibrar automação e responsabilidade humana vai servir de referência, ou de alerta, para outros setores que estão de olho nessa jornada.
Além disso, o modelo de aprendizado que a empresa está desenvolvendo para seus trainees pode inspirar uma discussão mais ampla sobre como as instituições de ensino e as empresas precisam repensar a formação profissional em áreas onde a IA já chegou para ficar. Não é mais uma questão de se preparar para um futuro distante — é uma adaptação que está acontecendo agora, em tempo real, dentro de uma das maiores organizações profissionais do planeta.
Claro que o sucesso dessa transformação depende de uma série de variáveis que ainda estão sendo testadas. A qualidade dos dados que alimentam os agentes, a capacidade de integração com os sistemas dos clientes, a curva de adoção interna e a aceitação regulatória do uso de IA em processos de auditoria formal são todos fatores que vão determinar se a meta de 2028 é realista ou otimista demais.
O que fica claro é que a EY não está simplesmente automatizando tarefas. Está tentando redefinir o que significa ser um auditor no século XXI, usando os AI agentes não como substitutos, mas como amplificadores do potencial humano. Se essa visão vai se concretizar da forma planejada, ainda é cedo para dizer. Mas a aposta está feita, o investimento é real e o mundo da auditoria nunca mais vai ser exatamente o mesmo 🤖
