Como equipes financeiras estão realmente usando IA e automação em 2026
A conversa sobre Inteligência Artificial no financeiro está em todo lugar, mas nem sempre com o pé na realidade. Fala-se muito em agentes autônomos substituindo contadores, previsões perfeitas de fluxo de caixa e um futuro em que tudo é automatizado. Só que, na prática, o cenário de 2026 é bem mais misto: enquanto a maioria das empresas já testa alguma aplicação de IA, poucas conseguem enxergar impacto forte nos resultados.
Um relatório recente da Gartner aponta que perto de 60% das equipes de finanças estão pilotando ou já implementaram projetos de IA. Mesmo assim, só 7% dos CFOs dizem sentir um efeito realmente relevante dessa tecnologia na performance do negócio. Ou seja: muita prova de conceito, muita expectativa, mas ainda um longo caminho até a maturidade.
Mohit Sharma, ACMA, CGMA, executivo com longa carreira em finanças que fundou duas startups de IA para o setor, resume esse momento como uma espécie de crise de identidade da tecnologia: o potencial é enorme, mas a forma correta de encaixar a IA nos processos financeiros ainda está sendo descoberta. Em vez de soluções mágicas, o que começa a aparecer são casos concretos em três frentes principais:
- Previsão de pagamentos e redução de inadimplência;
- Unificação e transformação de dados contábeis espalhados em múltiplas entidades e sistemas;
- Automação de processos manuais em larga escala, com base em dados confiáveis.
Três líderes em finanças e tecnologia mostram na prática como estão usando IA e automação para atacar problemas bem específicos do dia a dia: receber em dia, organizar o caos de planos de contas e acabar com checagens manuais exaustivas em bases gigantescas de dados.
Previsão de pagamentos: IA na linha de frente para reduzir atraso
Sharma cofundou a Pinaka AI em 2023 para resolver uma dor que ele ouvia repetidamente em suas viagens e projetos pelo mundo: o atraso crônico em pagamentos B2B. Segundo ele, em média cerca de 60% das faturas emitidas em ambientes B2B não são pagas no prazo. Esse atraso não é só um incômodo: pode desencadear uma cadeia de problemas, como renegociação de contratos, queda de confiança, necessidade de tomar dívida de curto prazo e estresse permanente no fluxo de caixa.
Em vez de tratar a inadimplência como algo inevitável, a Pinaka AI criou um produto de previsão de pagamentos que aponta, com antecedência, quais clientes têm alta probabilidade de atrasar e, principalmente, por qual motivo esse atraso pode acontecer. Segundo Sharma, o algoritmo atinge até 96% de acurácia nas previsões em seus testes atuais, feitos com dois grandes fabricantes na Índia.
Para chegar a esse nível de precisão, a plataforma integra dados de várias fontes:
- CRM (histórico de relacionamento com o cliente, negociações, reclamações);
- ERP (faturas emitidas, prazos, formas de pagamento, limites de crédito);
- Fontes externas, como bureaus de crédito e notícias que possam afetar a saúde financeira do cliente.
Sharma resume o papel da IA nesse contexto de forma direta: o comportamento de pagamento do cliente está espalhado em vários sistemas; o trabalho da IA é integrar tudo e criar uma visão única e confiável. Para isso, a ferramenta combina quatro tipos de inteligência:
- Mecanismo de recomendação para priorizar clientes e ações;
- Inteligência de decisão para sugerir o próximo passo mais adequado;
- Algoritmos de classificação para categorizar risco e comportamento;
- IA generativa para criar textos e comunicações personalizadas.
Hospedada em Oracle Cloud, a solução não só prevê quem pode atrasar, como também recomenda ações práticas, semanas antes do problema aparecer. A plataforma, por exemplo, gera e envia e-mails personalizados de cobrança ou de ajuste de condições comerciais, adaptando o tom e o conteúdo para cada perfil de cliente.
Antes, algo assim dependeria de automações mais engessadas e uma quantidade maior de desenvolvimento manual. Com as ferramentas atuais de IA, Sharma destaca que ficou muito mais rápido e barato montar essa inteligência, justamente porque os modelos conseguem aprender com dados sem que cada regra seja programada na unha.
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O foco, porém, continua sendo bem pragmático: não se trata de substituir analistas de cobrança, mas de dar visibilidade antecipada e recomendações acionáveis em uma escala que seria impossível só com trabalho humano.
Unificando dados contábeis: da papelada aos modelos de IA
Se a Pinaka AI lida com previsões de recebimento, outro grande desafio é organizar a base em que todo o resto se apoia: o plano de contas e o livro razão de dezenas de entidades espalhadas pelo mundo. É exatamente esse o cenário que Janice Stucke, CPA e candidata a CGMA, encontrou ao assumir o cargo de CFO da CREW Network, uma associação que conecta mais de 14 mil mulheres do mercado imobiliário comercial em vários países.
Stucke herdou um departamento financeiro que ainda emitia cheques em papel e dependia de processos manuais em praticamente tudo. Para piorar, os dados contábeis estavam diluídos em cerca de 50 planos de contas diferentes, referentes a subsidiárias e entidades relacionadas em diversos países. Cada uma com sua estrutura, nomenclatura e formato.
O resultado era um caos operacional: processamento de pagamentos atrasado, alto volume de ajustes manuais e uma pilha de código customizado para manter integrações e relatórios funcionando. Para uma organização com apenas 35 funcionários, a quantidade de dívida técnica era pesada demais.
Stucke decidiu atacar o problema pela raiz: criar um plano de contas consolidado para todas as entidades. A meta era simples de enunciar e difícil de executar: padronizar tudo para viabilizar automação em larga escala. Só que isso significava reclassificar e mapear mais de 10 mil linhas de lançamentos contábeis por mês, reescrevendo o histórico para permitir comparações entre períodos e entidades.
IA generativa como aliada na transformação de dados
Pelo caminho tradicional, essa transformação levaria semanas, mesmo com apoio de consultores e uso pesado de macros em planilhas ou RPA. Em vez disso, Stucke resolveu experimentar algo diferente: usar sua conta corporativa de ChatGPT para mapear e converter os planos de contas antigos para a nova estrutura unificada.
Ela alimentou o modelo com os diferentes planos e pediu que a IA sugerisse o mapeamento para o novo padrão, levando em conta descrições, contextos e usos históricos. Além de agrupar contas por período, a IA ajudou a normalizar variações de nomenclatura — por exemplo, diversas formas diferentes de registrar algo equivalente a receita de eventos.
O resultado foi positivo, mas não perfeito. Em várias rodadas, a IA executou a transformação de maneira consistente, e de repente, em um novo conjunto de dados, passou a aplicar uma lógica diferente sem justificativa clara. Além disso, quando Stucke tentou fazer com que o ChatGPT criasse fórmulas de validação confiáveis dentro das planilhas, os resultados eram inconsistentes.
A saída foi combinar o melhor dos dois mundos: usar a IA para acelerar o mapeamento e a reclassificação, e manter controles internos rígidos com fórmulas e conferências projetadas por ela mesma, como faria ao revisar o trabalho de um humano ou de um robô de RPA. Em outras palavras, o processo de controle não mudou; o que mudou foi a forma de chegar mais rápido ao rascunho inicial.
Mesmo com as limitações, a abordagem cortou o tempo de projeto de semanas para poucos dias. Em quatro ou cinco dias, Stucke conseguiu um avanço que, pelo modelo tradicional, exigiria duas a três semanas de um time inteiro somado a consultores externos. Isso criou uma base limpa o suficiente para que novas automações fossem construídas em cima de dados padronizados.
Ela destaca ainda um ponto importante: ferramentas genéricas de IA, acessíveis e com custo relativamente baixo, começaram a empoderar pequenas e médias empresas que antes se viam sem capacidade de investir em grandes plataformas ou projetos gigantes de TI. O desafio agora é fazer com que as equipes acompanhem esse movimento, aprendendo a usar IA de forma prática e crítica, sem abrir mão de controles e validações robustas.
Automação em massa: do download manual ao monitoramento contínuo
Enquanto alguns times lutam com planos de contas e atrasos em recebíveis, outros estão em um nível de volume que torna impossível depender de verificações manuais. É o caso dos clientes de Lawrence Amadi, ACMA, CGMA, sócio e líder da área de technology risk da KPMG África, que trabalha com algumas das maiores empresas de telecomunicações do continente.
Uma dessas empresas, com mais de 85 milhões de assinantes, precisava controlar e limpar constantemente o enorme volume de dados de SIM cards – os chips que autenticam usuários e dispositivos na rede. Todo esse controle era feito com um processo semanal bem crítico e totalmente manual: funcionários faziam o download de grandes volumes de dados, rodavam filtros e tentavam identificar registros incompletos, inconsistentes ou suspeitos.
Esse tipo de rotina traz dois riscos evidentes:
- Dados incompletos ou corrompidos no momento da exportação;
- Fadiga de auditoria, quando a equipe passa a não enxergar mais problemas porque está sobrecarregada.
Além de cansativo, o processo era frágil. Bastava uma etapa ser esquecida ou um filtro ser aplicado de forma errada para boa parte dos erros passar batido. A proposta da KPMG foi redesenhar tudo usando um sistema de automação inteligente, construído com a plataforma Automation Anywhere, que combina IA, automação e RPA em um mesmo ambiente.
O projeto durou cerca de sete meses e envolveu pessoas de diversas áreas, não só de TI. Amadi destaca que o sucesso de uma automação desse porte depende de três perfis trabalhando juntos:
- Pessoas que entendem profundamente o produto e as regras de negócio associadas;
- Especialistas em dados, capazes de destrinchar, analisar, limpar e recompor grandes volumes de informação;
- Profissionais de tecnologia e risco, que garantem a robustez e a conformidade do processo.
No novo arranjo, o que antes era um download manual semanal virou um fluxo contínuo:
- Exportação automática de dados em intervalos definidos;
- Análise automática com base em regras e modelos treinados;
- Geração automática de exceções e alertas dentro do próprio sistema.
O impacto foi direto: menos erros, mais eficiência e relatórios muito mais confiáveis para o conselho e para o comitê de risco e auditoria. E, talvez mais importante, a empresa passou a ter uma base de dados mais organizada e rastreável, pronta para receber outras camadas de automação e IA em áreas diferentes, como faturamento, prevenção a fraudes ou análise de comportamento de uso.
Três lições para implementar IA em finanças sem se perder no hype
Das experiências de Sharma, Stucke e Amadi, dá para tirar algumas dicas bem práticas de como tocar projetos de IA no financeiro sem cair em armadilhas comuns.
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Entenda o custo real da IA
Para Sharma, um dos maiores sustos de quem começa é descobrir o custo operacional da IA. Modelos generativos e algoritmos avançados podem consumir uma quantidade enorme de tokens e recursos de computação se forem mal configurados. Além disso, é preciso considerar riscos não tão óbvios, como o impacto financeiro de um erro grave de um modelo generativo em interação com clientes.
Ele reforça que tudo precisa ser visto pela ótica de finanças: qual o retorno esperado, qual o momento de equilíbrio e quando o custo extra deixa de se pagar. Não importa se a tecnologia vem da OpenAI, Google ou qualquer outro provedor – sem clareza financeira, o projeto pode virar só mais uma despesa recorrente difícil de justificar.
Construir adesão é tão importante quanto escolher a tecnologia
Amadi destaca que, em projetos grandes, nada anda se as pessoas certas não estiverem comprometidas com a iniciativa. Áreas diferentes precisam abrir dados, revisar regras e ajustar processos. Sem entender o porquê daquela transformação – seja por mais controle, melhor visibilidade ou redução de risco – a tendência é resistência silenciosa e travas políticas.
Ele é direto: sem um motivo claro e compartilhado, não há progresso real. Nesse ponto, comunicação interna e alinhamento entre finanças, TI e negócio valem tanto quanto o motor de IA usado em segundo plano.
IA precisa ser habilidade de time, não só de uma pessoa
No caso de Stucke, o uso do ChatGPT para transformar o plano de contas trouxe um efeito colateral: ela conseguiu fazer em alguns dias o que levaria semanas de uma equipe inteira. Mas, ao centralizar esse aprendizado nela, o time perdeu a chance de se familiarizar com a ferramenta, testar limites e entender como a IA pode apoiar o trabalho diário.
Como a automação tende a assumir cada vez mais tarefas transacionais, dominar ferramentas de IA vai ser parte importante do perfil de profissionais de finanças. Trazer a equipe para o processo, dar espaço para experimentação com segurança e garantir que os controles internos continuem sólidos são peças-chave para não criar uma dependência excessiva em poucas pessoas ou numa única ferramenta.
IA no financeiro em 2026: menos fantasia, mais caso de uso real
O retrato atual do uso de Inteligência Artificial e automação em finanças é bem menos glamouroso do que o marketing costuma vender, mas muito mais interessante para quem olha para a prática. De um lado, dados mostram que só uma minoria dos CFOs enxerga impacto forte no resultado. De outro, começam a surgir histórias concretas de times que:
- Reduzem atrasos de pagamento com previsões confiáveis e ações proativas;
- Transformam planos de contas caóticos em uma base unificada pronta para automação;
- Substituem processos manuais e cansativos por fluxos automatizados, rastreáveis e contínuos.
O caminho que funciona costuma seguir alguns princípios simples:
- Começar pequeno, em um problema bem definido, e ir escalando conforme o modelo se prova na prática;
- Trabalhar dados e processos com a mesma prioridade que a tecnologia em si;
- Manter controles internos firmes, tratando a IA como mais um executor a ser auditado, não como oráculo infalível;
- Compartilhar aprendizado entre as pessoas, para que a habilidade de usar IA se espalhe pelo time.
Nesse contexto, a tecnologia deixa de ser um fim em si mesma e volta ao básico: servir para que o financeiro seja menos reativo, tenha visão antecipada de riscos e oportunidades, e consiga dedicar mais tempo às decisões que realmente movem o negócio. Não é revolução instantânea, é evolução contínua – mas, para quem consegue encaixar bem IA e automação na rotina, a diferença já começa a aparecer nos números e na forma de trabalhar.
