Julio Martínez, Co-Fundador e CEO da Abacum – Série de Entrevistas

Julio Martínez, Co-fundador e CEO da Abacum, é um empreendedor de fintech com quase duas décadas de experiência em investimento bancário, desenvolvimento corporativo, construção de ventures e liderança tecnológica em principais centros financeiros globais. Ele começou sua carreira em funções financeiras que abrangiam mercados de capital, fusões e aquisições e private equity, antes de mudar para o fintech, onde ajudou a lançar e escalar várias plataformas e produtos financeiros digitais. Antes da Abacum, ele co-fundou e escalou o braço de venturing corporativa do Banco Sabadell, liderando lançamentos de produtos, investimentos estratégicos e aquisições na Europa, nas Américas e na Ásia. Hoje, como CEO da Abacum, ele aplica sua profunda expertise operacional em finanças para construir ferramentas que modernizam a forma como as equipes de finanças planejam, preveem e impulsionam o desempenho dos negócios.

Abacum é uma plataforma de planejamento e análise financeira (FP&A) nativa em IA projetada para ajudar as equipes de finanças de mercado médio a simplificar e modernizar o planejamento, a previsão, a relatórios e a orçamentação, conectando dados operacionais e financeiros com fluxos de trabalho colaborativos e insights automatizados. Construída para substituir processos manuais baseados em planilhas, a plataforma centraliza dados em tempo real, suporta modelagem de cenários avançada e modelagem financeira multidimensional, automatiza tarefas repetitivas, como relatórios e atualizações de previsão, e se integra a centenas de sistemas para fornecer às equipes uma única fonte de verdade. Os recursos da Abacum impulsionam a precisão, a eficiência e a tomada de decisões estratégicas, permitindo que as organizações financeiras reduzam o trabalho manual, acelerem os ciclos de planejamento e se concentrem em insights orientados ao crescimento.

Você passou quase duas décadas trabalhando em finanças e fintech antes de fundar a Abacum. Quais foram as frustrações específicas com a forma como as equipes de finanças planejavam, previam e relatavam o desempenho que fizeram você e Jorge perceberem que as ferramentas que estavam usando não eram adequadas para o propósito e que vocês precisavam construir o produto que desejavam ter?

Eu percebi que as finanças estavam perdendo influência, não porque a análise estivesse errada, mas porque chegava tarde demais. Em todo o setor bancário, fintech e startups de alto crescimento, eu continuei encontrando o mesmo momento. Em uma reunião executiva, alguém faria uma pergunta razoável, como: “Quantos meses de prazo de pagamento temos se reduzirmos as contratações?” ou “O que acontece se a receita cair no próximo trimestre?” E não poderia responder na sala em tempo real.

Não era porque eu não entendia o negócio ou porque a matemática era difícil. O problema era estrutural. O caixa vivia em um sistema, a contagem de funcionários em outro, a receita em algum lugar mais, e as despesas em planilhas. Para responder com confiança, você precisava reunir tudo, reconstruir o modelo, reconciliar discrepâncias e esperar que nada quebrasse.

Quando eu finalmente podia retornar com uma resposta, a janela de decisão havia fechado. Esse era o problema real. As finanças ganham seu lugar à mesa por meio da rigorosidade, mas mantêm seu lugar por meio do tempo. Se você não pode apresentar apoio à decisão confiante em minutos ou horas, perde influência, mesmo que sua análise seja perfeita uma semana depois.

O que piorava era a falsa escolha que as equipes de finanças recebiam. Elas estavam usando planilhas que eram flexíveis e rápidas, mas frágeis e desgovernadas. Ou plataformas legadas que eram poderosas, mas supunham um negócio estático e exigiam uma administração pesada apenas para funcionar.

Enquanto isso, as empresas modernas operam em sprints, mesmo no nível executivo. Planos mudam constantemente. Decisões se acumulam. As finanças não podem se dar ao luxo de ser a equipe que sempre “volta com a resposta”.

Foi por isso que fundamos a Abacum. Queríamos um sistema de planejamento construído para velocidade e confiabilidade ao mesmo tempo, para que as finanças possam aplicar rigor suficientemente cedo para moldar a direção enquanto as escolhas ainda são negociáveis.

Quando você começou a construir a Abacum em 2020, como você validou que o problema se estendia muito além da sua própria experiência e era compartilhado por empresas de mercado médio em rápido crescimento?

A primeira validação veio em uma conversa que eu esperava que refutasse minha tese. Eu liguei para meu co-fundador Jorge porque ele era a pessoa de finanças mais inteligente que eu conhecia, e eu supunha que ele me diria que havia uma maneira melhor que eu havia perdido de algum modo.

Em vez disso, comparimos notas por horas e percebemos que havíamos vivido o mesmo padrão em ambientes diferentes. As equipes de finanças estavam afogando em reconciliação, constantemente reconstruindo modelos e sempre um passo atrás do negócio. Foi o momento em que isso clicou para nós. Esse não era um problema pessoal ou de processo, mas um problema estrutural compartilhado por empresas.

Então, falamos com CFOs e líderes de finanças em várias indústrias, geografias e estágios de crescimento. A linguagem mudou, mas a história não. “Estamos sempre reconstruindo em vez de aconselhando”.

A percepção mais profunda para nós foi que essa falha se repete em ciclos. A cada poucos anos, uma nova plataforma afirma ter resolvido a FP&A. Então, o ritmo dos negócios acelera novamente. Novas ferramentas, novas métricas, novos stakeholders, novos ritmos de planejamento. O sistema inchado e quebra com a mudança.

Essa realização moldou nossa direção. Não queríamos construir uma solução estática para um único modelo operacional. Queríamos uma plataforma que permanecesse relevante à medida que o negócio evolui, o que se torna ainda mais crítico na era da IA. Ser admitido no YC mais tarde reforçou que esse era um problema global, não um nicho.

A Abacum agora suporta previsão em tempo real, modelagem de cenários e planejamento de contagem de funcionários. Em que ponto a inteligência artificial mudou de um conceito futuro para uma parte fundamental da arquitetura da plataforma?

A IA nunca foi uma ideia posterior para nós, mas fomos muito deliberados sobre quando e como aplicá-la. As finanças são um negócio de confiança. Você não pode colocar inteligência sobre o caos e esperar credibilidade. Se os dados são bagunçados, as definições são inconsistentes e o modelo é frágil, a IA não vai consertar. Ela apenas vai escalar a confusão mais rápido.

Então, começamos com os fundamentos: uma forte camada de dados, integrações confiáveis e primitivos de modelagem que refletem como os negócios realmente funcionam. Desde o primeiro dia, a estratégia de IA era incorporar inteligência onde ela cria alavancagem real.

Isso significava aplicar IA a trabalhos de alto volume e baixo julgamento que historicamente consomem tempo e criam erros. Limpeza e normalização de dados de entrada. Reconciliação de discrepâncias entre sistemas. Classificação e marcação em escala. Superfície de anomalias cedo, não no final do mês.

Uma vez que essa base esteja no lugar, a IA muda a economia do planejamento. A exploração de cenários se torna econômica. Compromissos podem ser testados no momento, em vez de serem agendados para uma reunião de follow-up dias depois.

É quando a IA se torna fundamental. Não quando ela pode gerar um gráfico bonito ou um resumo, mas quando ela permite que as finanças apliquem rigor suficientemente cedo para influenciar uma decisão enquanto ela ainda está aberta.

Em empresas de rápido crescimento, os dados financeiros frequentemente vivem em muitos sistemas e atualizam constantemente. Quais foram os desafios técnicos ou organizacionais mais difíceis em transformar esses dados fragmentados em um sistema de planejamento confiável em tempo real?

Mover dados não é o problema mais difícil. A maioria dos sistemas modernos é impulsionada por APIs e existem ferramentas de integração. O desafio real começa após a chegada dos dados. Dados brutos são inconsistentes. A receita no CRM não coincide com a receita no ERP. A contagem de funcionários nos sistemas de RH não coincide com a folha de pagamento. Mesmo métricas básicas como ARR ou prazo de pagamento significam coisas diferentes para equipes diferentes.

Se as definições não são explícitas e acordadas, cada previsão se transforma em uma discussão. O desafio é tríplice. Primeiro, uma base de dados que atualiza continuamente à medida que os sistemas de origem mudam. Segundo, um modelo de negócios governado onde cálculos são explícitos e consistentes. Terceiro, alinhamento organizacional, porque o planejamento em tempo real exige definições compartilhadas e um ritmo operacional compartilhado.

A governança é o que torna a velocidade segura. O planejamento em tempo real só funciona quando a confiança é construída no fluxo de trabalho, não como uma política ou uma lista de verificação de planilha.

Com base no que você está vendo em centenas de clientes, como o planejamento contínuo em tempo real está mudando a forma como os CFOs tomam decisões semanalmente, não apenas no momento do conselho ou do orçamento?

O papel das finanças mudou de revisão periódica para apoio contínuo à decisão.

Primeiro, o volume de decisões explodiu. As finanças agora estão envolvidas em contratações, preços, investimentos em GTM, renovações, apostas em produtos e compromissos operacionais de forma contínua.

Segundo, os dados nunca estão “prontos”. Novas ferramentas, novas métricas e novos stakeholders significam que o conjunto de dados está sempre em movimento. O negócio não pode esperar por um fechamento perfeito para avançar.

Nesse contexto, o planejamento em tempo real muda as finanças de relatórios e explicações para ativamente moldar a direção. O prazo de pagamento se torna uma restrição viva, não uma métrica trimestral. O planejamento de cenários se torna uma conversa frequente de compromissos, em vez de um exercício anual.

As melhores equipes de finanças não estão se tornando menos rigorosas. Elas estão se tornando mais rigorosas mais cedo. Essa é a mudança.

Como a Abacum aplica a IA de forma diferente da automação baseada em regras tradicional, e quais decisões financeiras ainda exigem um forte julgamento humano?

A maioria da IA nas finanças hoje começa no final do fluxo de trabalho. Ela supõe que seus dados já estão limpos e governados, então adiciona um chatbot para consultar ou resumir insights. Isso pode ser útil, mas pula a parte mais difícil da FP&A.

Nós começamos no início. Aplicamos IA onde os humanos adicionam o menor valor e cometem mais erros, como limpeza, reconciliação, classificação, detecção de anomalias e assistência com lógica de modelo. A inteligência vive dentro do fluxo de trabalho, não em uma interface de chat separada.

A IA também reduz o imposto de complexidade que segura as equipes. Muitas plataformas exigem consultores especializados ou especialistas, criando uma dependência de “proprietários do sistema”. A IA deve baixar essa barreira. As equipes de finanças devem ser capazes de expressar intenção e ter o sistema ajudar a construir a lógica corretamente.

Isso também é onde nossa posição de meio caminho importa. Historicamente, as equipes de finanças tinham que escolher entre ferramentas que eram flexíveis, mas frágeis, ou plataformas que eram poderosas, mas difíceis de gerenciar. A IA agora está forçando o mesmo falso compromisso: copilotos que são fáceis, mas rasos, ou sistemas de orquestração que são poderosos, mas também exigem que você aprenda uma nova maneira de trabalhar. Enquanto acreditamos que a resposta certa é a IA que some no fluxo de trabalho, melhorando o planejamento sem mudar como as equipes operam.

Quanto ao julgamento, a fronteira é clara. A IA pode acelerar a análise e a exploração, mas as decisões que envolvem alocação de capital, compromissos de contratação, preços e priorização estratégica ainda exigem contexto humano e responsabilidade. O CFO é o dono da ligação.

À medida que os modelos se tornam mais previsíveis, como você pensa sobre a confiança e a explicabilidade para os líderes de finanças que precisam defender os números?

Em finanças, “direção correta” não é suficiente. Líderes de finanças são responsáveis pelos números que apresentam. Se você não pode explicar uma previsão, você não pode usá-la em uma conversa de decisão.

A confiança começa com uma base determinística. Definições consistentes. Dados reconciliados. Lógica transparente. Inteligência previsível só funciona quando é construída sobre algo sólido.

A explicabilidade é o que transforma insights em ação. Os CFOs precisam responder rapidamente o que mudou, por que mudou, quais drivers se moveram e quais suposições são responsáveis por resultados diferentes.

A governança não pode mais viver em controles estáticos. Ela deve ser incorporada ao fluxo de trabalho, para que as suposições sejam visíveis, a lógica seja rastreável e cada cenário deixe um registro claro. O objetivo não é remover os humanos do loop, mas ajudá-los a exercer julgamento mais cedo, com mais confiança.

Você passou por aceleração inicial e financiamento de crescimento posterior. Como essas fases influenciaram como você investiu agressivamente na IA versus os fundamentos do produto?

O financiamento inicial forçou a disciplina. Não podíamos perseguir objetos brilhantes. Tínhamos que ganhar confiança construindo os fundamentos: integrações confiáveis, fortes modelos de dados e um motor de planejamento que não quebrava quando o negócio mudava.

A IA sempre fez parte da estratégia, mas recusamos tratá-la como uma camada de marketing. Se a IA não criava alavancagem real dentro do fluxo de trabalho, não a enviávamos.

À medida que crescemos, o mercado mudou. A IA se tornou um padrão. Todo fornecedor podia demonstrar um chatbot e ser “impulsionado por IA”. Então, a barra havia se movido da aparência para os resultados. A IA ajuda as finanças a tomar decisões melhores e mais rápidas, com rastreabilidade, ou apenas produz saídas atraentes?

O crescimento posterior elevou o padrão de eficiência também. As equipes eram esperadas para fazer mais com menos. Isso reforçou nosso foco na IA que entrega alavancagem mensurável, não apelo narrativo.

Você está dobrando a aposta na expansão dos EUA. Como o mercado dos EUA difere na prontidão para adotar plataformas de finanças nativas em IA em comparação com outras regiões?

As empresas dos EUA se movem rapidamente, e as expectativas dos investidores são altas. Os CFOs são esperados para ser profundamente operacionais, não apenas precisos. Eles estão continuamente orientando planos de contratação, investimentos em GTM, decisões de gastos e priorização.

Isso torna a dor do planejamento lento mais aguda. Quando as decisões acontecem semanal ou diariamente, as finanças não podem se dar ao luxo de operar em um ritmo mensal. A inteligência incorporada se torna menos um recurso e mais um requisito.

O mercado dos EUA também é mais receptivo à ideia de que os sistemas financeiros devem ser dinâmicos, não estáticos. A expectativa não é apenas a precisão dos relatórios, mas o apoio à decisão no ritmo que o negócio precisa se mover.

Olhando para 2026, quais partes do planejamento financeiro você acredita que se tornarão amplamente automatizadas pela IA, e onde o julgamento humano permanecerá essencial?

As camadas que se tornarão amplamente automatizadas são as tarefas repetitivas e de baixo julgamento que consomem tempo desproporcionalmente hoje. Consolidação de dados, limpeza, normalização, reconciliação, detecção de anomalias e relatórios básicos devem ser executados continuamente.

A previsão e a geração de cenários serão aceleradas dramaticamente, mas não serão totalmente delegadas. A IA tornará barato explorar opções e testar suposições, mas o risco de contexto e a responsabilidade ainda importam.

O julgamento humano permanecerá essencial onde as apostas são altas. Alocação de capital. Estratégia de contratação. Decisões de preços. Narrativas do conselho. A IA muda se as finanças podem acompanhar o ritmo das decisões. Ela não muda quem é responsável pelo resultado.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Abacum.