Muita IA, Muito Cedo: As Equipes Financeiras Estão Se Preparando para o Fracasso?

As equipes financeiras estão sob imensa pressão para adotar IA, principalmente impulsionadas por conselhos que buscam ganhos de eficiência, CFOs que buscam fechamentos mais rápidos e fornecedores que prometem automação sem precedentes.

A suposição predominante é que mais IA levará naturalmente a melhores resultados, já que pode analisar dados de forma eficiente em segundos. Mas a velocidade, por si só, não é o único fator que garante o sucesso, especialmente se o processo subjacente for falho ou pouco desenvolvido.

À medida que as organizações se apressam para incorporar IA nos fluxos de trabalho financeiros, correm o risco de negligenciar uma verdade fundamental: a IA só é tão eficaz quanto os sistemas que automatiza.

Ela pode acelerar tarefas, mas não pode compensar controles fracos, dados fragmentados ou processos inconsistentes.

Mesmo assim, a tecnologia está ganhando destaque dentro de grandes empresas, e cada vez mais companhias esperam que ela forneça resultados imediatos.

Para 2025, a parcela de executivos de nível C que identificam riscos de conduta de IA como uma preocupação material principal aumentou de 16% nos últimos três anos para 56% no futuro, tornando‑se o principal risco não financeiro. Ao mesmo tempo, os incidentes graves de conduta empresarial aumentaram 55% entre 2023 e 2025, com um custo médio de $14 milhões por incidente, levando a investimentos reativos em vez de proativos em governança e qualidade de dados.

Em nenhuma outra área o uso de IA é mais crítico do que nas finanças, onde os fechamentos de fim de mês dependem de controles, reconciliações e verificações. A IA pode aumentar a velocidade desse processo, mas sem uma base sólida, pode tão facilmente ampliar as fraquezas existentes quanto eliminá‑las.

A questão, então, é se as finanças fizeram o trabalho de base suficiente para estar prontas para uma tomada massiva de IA.

IA é um Multiplicador, Não uma Solução

Embora indubitavelmente a IA seja uma ótima ferramenta para tornar as tarefas mais fáceis de enfrentar, um equívoco comum é que a IA pode consertar todos os processos quebrados, quando na realidade tudo o que faz é amplificar o que já existe.

Se os dados subjacentes são inconsistentes, os controles são fracos ou as práticas de reconciliação são falhas, a IA simplesmente executará essas deficiências mais rapidamente e em maior escala. O antigo princípio de “lixo entra, lixo sai” não desapareceu; agora opera em velocidade de máquina.

Nada disso significa que a IA seja inútil; ao contrário, ela automatiza tarefas que demandam muito trabalho, como extração e apresentação de dados, liberando os profissionais de finanças para se concentrarem em trabalhos de maior valor. Ela pode permitir que invistam mais em pensamento crítico, na elaboração de conclusões e na garantia de supervisão sobre o que as máquinas estão executando.

No entanto, a dependência excessiva da IA pode criar vulnerabilidades se os sistemas falharem ou produzirem resultados inesperados. Se um modelo de IA usado para previsões de mercado apresentar falha durante uma crise, por exemplo, ele pode amplificar perdas ou desestabilizar os mercados.

O Comitê de Basileia para Supervisão Bancária e outros órgãos estão particularmente preocupados com riscos sistêmicos, onde falhas generalizadas de IA poderiam ameaçar a estabilidade financeira.

Em vez de tratar a IA como uma cura para ineficiências operacionais, as organizações devem focar na construção da infraestrutura financeira que permita que a automação funcione de forma confiável. Isso significa processos de reconciliação padronizados, controles internos mais robustos, melhor governança de dados e maior visibilidade no processo de fechamento.

“Há um equívoco comum de que a IA é uma solução para problemas de processo. Não é. É um amplificador do que já existe. Líderes financeiros costumam recorrer à IA buscando alívio do trabalho manual, fechamentos lentos ou relatórios que demoram demais,” disse Shagun Malhotra, CEO do software de fechamento automatizado de fim de mês SkyStem, enquanto conversava com Unite AI. 

Mas se o processo subjacente for falho, acrescentou, a IA não corrige a falha. Ao contrário, executa‑a mais rápido e em maior escala. “O equívoco é que a tecnologia está fazendo trabalho diagnóstico quando não está. Essa parte ainda precisa de um profissional por trás dela.”

A SkyStem concentra‑se principalmente em ajudar organizações cujas plataformas de fechamento financeiro padronizam reconciliações, automatizam fluxos de trabalho e fortalecem controles internos antes de aplicar IA em processos contábeis críticos. Em vez de substituir operações financeiras disciplinadas por IA, a empresa constrói bases operacionais confiáveis para que a automação realmente forneça resultados precisos sem comprometer os dados.

“A IA cria um valor enorme em volume, consistência e velocidade para tarefas bem definidas […] Mas os locais onde os humanos precisam permanecer no controle são exatamente onde a experiência é mais importante: intuição de risco, reconhecimento de padrões sob ambiguidade e, sobretudo, tomada de decisão sob pressão,” acrescentou Malhotra.

Fundação Antes da Automação

As finanças têm muito pouco espaço para erro. Relatórios precisos, reconciliações, conformidade regulatória e auditabilidade são essenciais; a IA deve aprimorar e simplificar esses processos, não comprometer ao acelerar as fraquezas existentes no sistema.

A Kognia Labs, uma empresa de consultoria e desenvolvimento de software de IA, tem uma visão semelhante. Ela ajuda organizações a implementar sistemas que detectam falhas ou incoerências em relatórios antes de se tornarem tão custosos.

Antes que a IA entre em um fluxo de trabalho onde o cliente está aguardando a resposta, três coisas precisam ser verdadeiras na instituição: conexão entre sistemas, acesso à informação que não está arquivada como documento e capacidade de verificar de onde veio a resposta, segundo Alexandra Ollé, diretora de estratégia da Kognia Labs.

“A informação que um consultor precisa está espalhada por diferentes sistemas e formatos, e esses sistemas geralmente não se comunicam entre si. Isso é o que torna as respostas lentas e inconsistentes desde o início,” disse Ollé ao Unite AI. “A IA não resolve isso simplesmente sendo adicionada por cima.”

Essa lacuna, entre acelerar um processo e realmente melhorá‑lo, é onde os riscos financeiros se tornam concretos: quando há recursos em jogo, a confiabilidade não é opcional, e o mau gerenciamento de um sistema de IA acarreta exposição legal real.

“A IA melhora um processo quando a empresa a utiliza para mudar a forma como o trabalho é realmente realizado. Isso geralmente começa com a compreensão do motivo da falha do processo, algo que a maioria das instituições não consegue ver claramente porque as evidências estão em milhares de conversas com clientes que nenhuma equipe tem tempo de analisar,” enfatizou Ollé.

O Caminho a Seguir: Uma Ponte IA‑Humano

Antes de confiar na IA para automatizar fluxos de trabalho financeiros críticos, as organizações devem primeiro garantir que seus processos estejam prontos. Isso começa com a avaliação da maturidade dos processos, a correção de gargalos e problemas de qualidade de dados, e a introdução incremental da IA em áreas de baixo risco antes de expandir para operações financeiras mais complexas.

Construir primeiro uma base operacional forte, em suma, permite que a automação melhore a eficiência sem comprometer a precisão ou a supervisão. E esta é a parte em que os humanos não podem baixar a guarda; há coisas que a IA simplesmente não pode fazer sozinha.

Já existem algumas empresas cujo foco na implementação de IA vem de uma abordagem “humanos primeiro” que garante supervisão humana e credibilidade sobre os sistemas automatizados. A Solvd, por exemplo, é uma empresa de engenharia de software com sede na Califórnia que desenvolve, implementa e gerencia sistemas de IA para empresas, especializada em construir fluxos de trabalho complexos que são então refinados por humanos antes de serem escalados por meio da automação.

“Empresas que levam a IA a sério aprenderão mais rápido, obterão insights de clientes mais ricos, operarão com mais eficiência e personalizarão de forma mais eficaz. Com o tempo, acompanhar o ritmo torna‑se mais difícil porque os concorrentes não estão apenas implantando ferramentas melhores; eles estão construindo dados, processos e aprendizado institucional melhores,” disse Skylar Roebuck, chief technology officer da Solvd, ao Unite AI.

Uma organização está realmente pronta para IA quando sua equipe executiva está alinhada não apenas sobre a importância da IA, mas também sobre como ela criará uma vantagem competitiva significativa para o negócio.

“A supervisão humana não deve ser vista simplesmente como alguém aprovando cada ação da IA. Essa abordagem não escala e frequentemente cria a ilusão de segurança sem proporcionar controle significativo,” enfatizou Roebuck, acrescentando que o sistema deve ser capaz de operar de forma independente dentro de limites claros e reconhecer a incerteza para escalonamento quando o julgamento for necessário.

Em resumo, a IA tem o potencial de transformar as finanças, mas não pode substituir a disciplina operacional e o julgamento humano que a tomada de decisão financeira exige. O objetivo aqui não é acelerar o fechamento, mas acelerar a confiança nele.

As organizações verdadeiramente bem‑sucedidas não serão as que automatizam primeiro, mas as que constroem a base correta e mantêm as pessoas no centro dos processos que mais importam.