Entenda as quatro etapas da adoção da inteligência artificial nas finanças e como CFOs podem avançar com segurança, governança e eficiência
A inteligência artificial está transformando a gestão financeira das empresas, mas sua implementação exige planejamento, qualidade dos dados e governança. Para Luiz Carlos De Lima e Eduardo Sandre, sócios-fundadores da Action, a adoção da tecnologia deve seguir quatro ondas de maturidade: automação de rotinas, produção de relatórios, análises de negócio e apoio à tomada de decisões estratégicas. Avançar diretamente para aplicações mais sofisticadas, sem preparar os processos e a infraestrutura de dados, pode ampliar riscos em vez de gerar resultados.
Por Luiz Lima e Eduardo Sandre, sócios-fundadores da Action
A discussão sobre inteligência artificial na área financeira costuma começar pela pergunta sobre o que a tecnologia é capaz de fazer. Para o CFO, porém, uma questão anterior deveria estar no centro da estratégia: em que ordem implementar a IA?
A tecnologia já consegue automatizar tarefas, produzir relatórios, identificar padrões e apoiar análises complexas, mas tentar avançar diretamente para a tomada de decisões sem construir as etapas anteriores pode gerar mais risco do que valor. A adoção da IA em Finanças deveria acontecer em ondas, acompanhando a maturidade dos processos, dos dados e da própria capacidade da organização de utilizar as informações produzidas pela tecnologia.
A primeira onda é a automatização de rotinas. É o ponto de partida mais concreto porque concentra atividades repetitivas, estruturadas e que consomem uma parcela relevante do tempo das equipes. Reconciliações bancárias são um exemplo. Sistemas com recursos de inteligência artificial podem comparar grandes volumes de transações, identificar correspondências, apontar divergências e direcionar exceções para análise humana. O mesmo princípio pode ser aplicado à classificação de lançamentos contábeis, em que modelos podem aprender com classificações anteriores e apoiar a identificação da natureza de novas operações. O ganho nessa etapa não está apenas em fazer a tarefa mais rapidamente. Há também potencial de redução de custos, padronização dos processos e melhoria da qualidade dos dados que alimentarão as etapas seguintes.
Essa primeira onda é menos sofisticada do ponto de vista estratégico, mas pode ser a mais importante para criar as condições necessárias à evolução. Não faz sentido esperar que uma IA ajude o CFO a avaliar cenários de investimento se informações básicas ainda dependem de processos manuais, apresentam inconsistências ou estão distribuídas de maneira pouco estruturada. A automação das rotinas, portanto, não deve ser vista apenas como uma iniciativa de produtividade. Ela também funciona como uma etapa de organização da base sobre a qual as demais aplicações serão construídas.
A segunda onda é a automatização da construção de relatórios. Depois que parte das rotinas é automatizada e os dados passam a ser mais confiáveis e estruturados, a IA pode assumir uma parcela maior do trabalho de consolidação e apresentação das informações. Relatórios financeiros e gerenciais, análises de desempenho, acompanhamento orçamentário e materiais recorrentes para a liderança podem ser produzidos com menos intervenção manual. O objetivo não é simplesmente substituir uma planilha por uma ferramenta mais moderna, mas reduzir o tempo que profissionais de Finanças dedicam à preparação da informação para que possam se concentrar na interpretação dos resultados.
Essa mudança é particularmente relevante para áreas de planejamento financeiro e análise, que frequentemente gastam horas consolidando bases, atualizando apresentações e verificando se diferentes relatórios utilizam as mesmas premissas. A IA pode acelerar essas etapas e diminuir o intervalo entre a ocorrência de um fato e sua apresentação à liderança. O ganho, portanto, passa a combinar eficiência econômica e velocidade de resposta. Mas ainda estamos falando, predominantemente, de transformar dados em informação. A terceira onda começa quando a tecnologia passa a ajudar a interpretar o que essa informação significa para o negócio.
É aí que entra a automatização das análises de negócio. Um relatório pode mostrar que a margem de determinado produto caiu. Uma análise procura explicar por que isso aconteceu. Pode cruzar informações de preço, volume, custos, clientes, regiões ou canais e identificar padrões que seriam mais demorados de encontrar manualmente. Da mesma forma, a IA pode apontar desvios recorrentes em relação ao orçamento, identificar comportamentos fora do padrão ou produzir análises periódicas sobre os principais indicadores da empresa. O foco, nessa etapa, continua sendo a aceleração de processos, mas o trabalho da área financeira começa a migrar da produção de informação para a geração de conhecimento sobre o negócio.
Essa distinção é importante porque relatório e análise não são a mesma coisa. O primeiro ajuda a responder o que aconteceu; o segundo procura explicar as causas e identificar os fatores que podem exigir atenção. A IA pode assumir uma parcela relevante dessas análises recorrentes, liberando os profissionais para investigar situações mais complexas e discutir suas implicações com as demais áreas da empresa. É também nesse estágio que Finanças começa a se aproximar de uma atuação mais consultiva, deixando de ser apenas uma área que registra e apresenta números para participar mais ativamente da interpretação do desempenho da companhia.
A quarta onda é a mais complexa: usar a IA para apoiar decisões. É nesse momento que entram análises mais sofisticadas, data analytics, simulações e construção de cenários. Em vez de apenas identificar que uma margem caiu, a tecnologia pode ajudar a avaliar diferentes alternativas para recuperá-la. Em vez de apenas comparar o realizado com o orçamento, pode simular os impactos de diferentes premissas sobre receita, custos e geração de caixa. Em decisões de investimento, pode cruzar informações financeiras e operacionais para ajudar a liderança a avaliar riscos, retornos e possíveis consequências de cada alternativa.
O salto de valor nessa etapa é estratégico. Mas também é justamente onde uma implementação apressada pode se tornar mais problemática. Uma recomendação produzida por IA não é melhor simplesmente porque é mais rápida ou porque utiliza um modelo mais sofisticado. Ela depende da qualidade das informações utilizadas, das premissas adotadas e da forma como o problema foi formulado. Se os dados estiverem incompletos, inconsistentes ou espalhados em sistemas que não conversam entre si, uma análise sofisticada pode apenas produzir uma resposta mais rápida para uma pergunta mal fundamentada.
Por isso, chegar à quarta onda exige uma infraestrutura de dados compatível com esse objetivo. A construção de um data lake ou de uma arquitetura de dados ampla e bem governada pode ser necessária para integrar informações financeiras, contábeis, comerciais e operacionais. Mais do que armazenar dados, a empresa precisa estabelecer padrões, qualidade, segurança, rastreabilidade e definições comuns para que diferentes áreas estejam falando sobre os mesmos indicadores. Sem essa base, o potencial da IA para apoiar decisões mais complexas fica limitado, independentemente da capacidade da ferramenta utilizada.
As pesquisas sobre adoção de IA ajudam a dimensionar esse processo. A Deloitte identificou que 51% dos CFOs consultados já utilizam IA em tarefas de produtividade operacional, enquanto 44% relatam uso em planejamento e orçamento e 41% em análise de dados financeiros. A distribuição desses usos ajuda a ilustrar que a tecnologia não chega à área financeira de uma única maneira. Ela começa em atividades mais estruturadas e, conforme a maturidade aumenta, avança para processos que exigem maior capacidade analítica. A EY, por sua vez, identificou que apenas 21% dos 1.610 CFOs, diretores financeiros e heads de Finanças pesquisados consideram sua área avançada ou líder na preparação para utilizar IA na criação de valor. Os dados sugerem que o desafio não está apenas em adotar a tecnologia, mas em preparar a organização para utilizá-la em diferentes níveis de complexidade.
Essa evolução também ajuda a explicar por que simplesmente adicionar IA aos processos existentes pode não ser suficiente. Um estudo da PwC com 1.217 empresas de 25 setores mostrou que as organizações que obtêm maior retorno financeiro associado à IA são mais propensas a redesenhar fluxos de trabalho para incorporar a tecnologia, em vez de apenas acrescentá-la aos processos já existentes. O ponto é relevante para Finanças porque cada onda exige uma mudança diferente. Automatizar uma rotina demanda processos relativamente estruturados. Automatizar relatórios exige integração e padronização dos dados. Automatizar análises exige modelos e informações confiáveis. Apoiar decisões complexas exige, além disso, capacidade de conectar dados, cenários e objetivos estratégicos.
O papel do CFO, portanto, não é apenas escolher quais ferramentas serão adotadas, mas definir qual é o estágio de maturidade da empresa e qual deve ser o próximo passo. A tentação de começar pela aplicação mais sofisticada é compreensível, especialmente quando a inteligência artificial já consegue produzir análises e recomendações em poucos segundos. Mas velocidade não substitui maturidade. Se a empresa ainda enfrenta problemas básicos de conciliação, classificação, integração ou qualidade de dados, investir primeiro nessas fundações pode gerar mais valor do que tentar automatizar uma decisão estratégica.
A inteligência artificial tende a mudar profundamente o trabalho das áreas financeiras, mas essa transformação não precisa acontecer de uma só vez. A primeira onda reduz o trabalho manual e melhora a qualidade da base; a segunda acelera a produção de informação; a terceira transforma informação em análise; e a quarta leva essa capacidade analítica para o apoio à decisão. O caminho mais consistente para o CFO não é pular diretamente para a última etapa, mas construir as condições para chegar até ela.
No fim, a maturidade em IA não está em utilizar a tecnologia mais avançada o mais rápido possível. Está em saber qual problema a empresa está preparada para resolver em cada momento. Quanto melhor forem construídos os processos, os dados e a governança nas primeiras ondas, maior será a capacidade de extrair valor quando a IA chegar às decisões que realmente podem mudar os rumos do negócio. A tecnologia pode acelerar a jornada, mas é a sequência de implementação que determina se ela será apenas uma ferramenta de produtividade ou se chegará a se tornar um instrumento efetivo de estratégia.
*Luiz Lima Sócio-fundador da Action, possui experiência profissional em empresas nacionais e multinacionais de grande porte, negócios familiares, startups e companhias investidas por fundos de private equity. Ao longo de sua trajetória, atuou em organizações como Natura, Unilever, Gillette, General Motors, Laureate Education e Jequiti, acumulando vivência em diferentes segmentos e estruturas empresariais.
*Eduardo Sandre Sócio-fundador da Action, é executivo da área de Finanças com 24 anos de experiência profissional em diferentes segmentos da indústria e do setor de serviços. Atua como consultor empresarial, com foco em aumento de produtividade, melhoria e implementação de processos e planejamento estratégico, contribuindo para o aprimoramento da gestão e da eficiência operacional das organizações.
Sobre a Action
A Action, fundada por Luiz Lima e Eduardo Sandre, é uma consultoria especializada em soluções financeiras e estratégicas. Com seis anos de atuação e mais de 80 clientes atendidos, a empresa evoluiu de uma consultoria financeira para uma parceira de negócios, atuando desde a definição de estratégias até sua execução.
Sua equipe reúne competências em controladoria, tesouraria, planejamento e análise financeira (FP&A) e estratégia empresarial, combinando visão de negócios, capacidade de execução e conexão com investidores.
A empresa oferece serviços de gestão financeira (Finance as a Service), consultoria estratégica, gestão de investimentos e assessoria em processos de fusões e aquisições (M&A), incluindo captação de recursos, modelagem financeira e preparação para due diligence.
A atuação da Action considera não apenas os indicadores financeiros, mas também o papel das pessoas na implementação das estratégias e na tomada de decisões. Site: www.actionexec.com
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