As finanças estão automatizando o organograma, em vez do ciclo de caixa

A área financeira passou muito tempo debatendo se os funcionários adotariam a IA, se os diretores financeiros a financiariam e se a tecnologia estaria suficientemente madura para ir além da experimentação. Já nem tenho certeza de que essas perguntas sejam úteis, pois já estamos vendo uma adoção constante da IA nos departamentos financeiros.

Na pesquisa recente da Auditoria, de 2026, 66,5% das organizações financeiras afirmaram que estavam aumentando seus investimentos em IA, e a equipe financeira média a utilizava em 2,43 funções, um aumento de 36% em um ano. Ainda assim, apenas 21% disseram que suas iniciativas de IA haviam produzido resultados significativos e mensuráveis.

Algumas explicações para isso poderiam ser que as empresas escolheram as ferramentas erradas, avançaram rápido demais ou não conseguiram fazer com que um número suficiente de pessoas as utilizasse. No entanto, não acredito muito nessas hipóteses, porque temos implantado IA de acordo com a forma como a área financeira está organizada; por isso, agora as contas a pagar, as contas a receber, a tesouraria e até o planejamento e análise financeira (FP&A) estão mais inteligentes.

O dinheiro não circula dessa forma. Ele atravessa todas essas fronteiras, e acredito que estamos começando a descobrir os limites de tornar cada parte da área financeira mais inteligente sem fazer o mesmo pelo ciclo financeiro que elas gerenciam em conjunto.

Tornamos as partes mais inteligentes

Uma das lacunas mais surpreendentes das finanças modernas é termos criado formas muito sofisticadas para cada função entender sua parte do fluxo de caixa. A equipe de contas a pagar (AP) gerencia o que sai, a de contas a receber (AR) se concentra no que entra, a tesouraria gerencia a liquidez, e o planejamento e análise financeira (FP&A) tenta antecipar a evolução dos números. Cada equipe pode fazer bem o próprio trabalho e, ainda assim, deixar o diretor financeiro sem ninguém claramente responsável pelo que acontece com o dinheiro ao passar de uma dessas funções para outra.

Consideremos o prazo médio de pagamento (DPO) e o prazo médio de recebimento (DSO). Posso ter uma equipe de contas a pagar que melhore o prazo médio de pagamento em cinco dias e, com toda a razão, relatar isso como um avanço, enquanto as cobranças ficam mais lentas no mesmo trimestre e o DSO piora em sete dias. As duas equipes podem ter feito exatamente o que lhes foi pedido, e ambas podem ter explicações perfeitamente válidas para seus resultados. Mas, ainda assim, a empresa termina o trimestre com uma conversão do capital de giro em caixa dois dias pior.

A área financeira é muito eficiente em atribuir responsabilidades às funções, mas o resultado financeiro costuma ser determinado no espaço entre elas.

Criamos sistemas para automatizar faturas, conciliar contas, prever o fluxo de caixa, gerenciar cobranças e produzir relatórios. Agora, a IA está sendo incorporada a essas mesmas categorias, o que significa que corremos o risco de tornar cada parte da área financeira mais eficiente sem torná-la menos fragmentada como um todo.

Um trabalho mais rápido não significa uma jornada mais curta

Um resultado da nossa pesquisa não me sai da cabeça, porque ilustra esse problema de maneira excepcionalmente clara. Cerca de 43,8% agora respondem às solicitações em até 24 horas, o maior índice que registramos em quatro anos. Ao mesmo tempo, 44,5% das equipes passam 11 horas ou mais por semana cobrando respostas de fornecedores, clientes e partes interessadas internas, ante 29,7% há um ano. Outros 13,4% passam mais de 30 horas por semana nessa atividade.

Esses números só parecem contraditórios se presumirmos que uma resposta mais rápida significa que o trabalho está mais perto de ser concluído. Por exemplo, um fornecedor responde a um e-mail, mas as informações continuam incompletas; ou um cliente responde a uma solicitação de cobrança contestando a fatura. A área financeira identifica a divergência e, então, precisa encontrar alguém de outra parte da empresa que possa explicá-la.

Acredito que passamos tempo demais medindo a velocidade de tarefas individuais e tempo de menos medindo quanto demora para ir da identificação de um problema à sua resolução de uma forma que altere o resultado financeiro.

Agentes de IA elevam os riscos

A automação tradicional nos ajudou a acelerar um processo muito fragmentado. No entanto, a IA mudou completamente o jogo. Um agente de IA pode começar a tomar decisões dentro do processo automatizado. Isso significa que os objetivos que definimos para esses sistemas são muito mais importantes do que eram quando o software apenas transferia informações de um campo para outro.

O problema fica mais evidente quando a IA começa a atuar em toda a área financeira. A equipe de contas a pagar pode estar tentando otimizar o momento dos pagamentos, a de contas a receber, acelerar as cobranças, e a tesouraria, proteger a liquidez — cada uma com objetivos próprios e sensatos. O risco surge quando esses sistemas tomam decisões com base em definições diferentes de sucesso, sem uma visão compartilhada do resultado financeiro que a empresa busca alcançar.

Por isso, o próximo desafio da IA nas finanças não é a adoção. É decidir o que o sistema deve otimizar e o que acontece quando decisões sensatas em âmbito local entram em conflito com o resultado financeiro mais amplo. Permissões, limites de aprovação, trilhas de auditoria e regras de escalonamento são importantes, mas respondem ao que um sistema de IA tem permissão para fazer. Os diretores financeiros também precisam decidir o que o sistema deve alcançar dentro das regras financeiras e de governança.

A integração está se tornando uma questão operacional

A falta de integração com os sistemas existentes é agora o obstáculo mais citado à adoção da IA; nossa pesquisa aponta que esse é o caso para 36,7%. A resistência à adoção de tecnologia, que antes liderava a lista, caiu para o sétimo lugar. Uma pesquisa separada de 2026 da ACCA e CA ANZ constatou que 40% dos profissionais de finanças consideram a dificuldade de integrar várias fontes de dados um obstáculo à melhoria dos insights de negócios.

Os líderes da área financeira já não dedicam a maior parte de sua energia a convencer as pessoas de que a IA tem lugar na função. Eles estão descobrindo o que acontece quando vários recursos de IA precisam operar sobre as mesmas transações, políticas, aprovações, exceções e resultados financeiros.

Um recurso de IA pode ser útil dentro de uma função. Um modelo operacional financeiro útil, não.

Portanto, em vez de contabilizar quantos casos de uso foram implementados, comece a identificar quantas transferências de responsabilidade ainda ocorrem entre a identificação de um problema e a resolução de seu impacto financeiro. Em vez de olhar apenas para as horas economizadas nas contas a pagar ou nas contas a receber, eu perguntaria se o dinheiro está circulando pela empresa de forma mais previsível. E, em vez de dar a cada função financeira sua própria definição de sucesso da IA, eu perguntaria quem é responsável pelo resultado quando essas definições entram em conflito.

Durante anos, a tecnologia financeira foi desenvolvida em função da estrutura da organização, portanto não é de surpreender que a IA esteja sendo implementada da mesma forma. O CFO é responsável pelo desempenho dessas funções, mas, em última análise, a empresa não avalia a área financeira pelo fato de contas a pagar, contas a receber, tesouraria ou FP&A atingirem, cada uma, suas próprias metas de eficiência. O que importa é o resultado financeiro que produzem em conjunto.

Se a IA realmente for transformar a área financeira, essa deverá ser a unidade de transformação. Caso contrário, automatizaremos as funções, melhoraremos as métricas locais e, ainda assim, deixaremos o resultado financeiro fragmentado pelos mesmos limites que deveríamos estar eliminando.