Como as equipes de finanças estão pondo a IA para trabalhar hoje

A IA tem dominado as manchetes do mundo negócios nos últimos dois anos, e as funções financeiras não ficaram de fora. Em um estudo proprietário da McKinsey com 102 CFOs de diversos setores e regiões do mundo, 44% declararam ter utilizado a IA generativa em mais de cinco casos de uso em 2025, frente a apenas 7% na pesquisa do ano anterior. Os investimentos em ferramentas de IA também estão crescendo: 65% dos entrevistados disseram que suas organizações aumentarão seus investimentos em IA generativa em 2025; dois anos antes, apenas cerca de um quarto afirmou o mesmo.

No entanto, as realidades do cenário corporativo deixam claro como é ainda difícil extrair valor tangível da IA: em pesquisa recente da McKinsey, quase dois terços dos entrevistados afirmaram que suas organizações ainda não haviam começado a escalar a IA na empresa inteira. Em grande parte, os resultados insatisfatórios se devem ao fato de que os programas-piloto fracassaram em situações reais, não se adaptaram ao surgimento de novas informações e permaneceram mal integrados aos processos essenciais.

Algumas equipes financeiras, porém, estão tendo sucesso na utilização da inteligência artificial – seja a IA generativa ou, cada vez mais, a IA agêntica – para aumentar a eficiência, aprimorar insights e automatizar tarefas manuais de longa duração (veja Box, “Breve glossário de termos de automação e IA”). Em vez conduzirem pilotos isolados, essas organizações aplicam a IA diretamente aos domínios financeiros críticos. Temos visto CFOs e suas equipes utilizarem IA para prognósticos mais precisos, monitoramento do capital de giro em tempo real, aceleração dos ciclos de relatórios e identificação de novas oportunidades de redução de custos. Com tais iniciativas, tornaram-se mais ágeis, voltados para o futuro e alinhados às necessidades de suas organizações.

Este artigo examina três áreas em que, segundo nossa experiência, as equipes de finanças estão extraindo mais valor graças à IA: planejamento e controle estratégicos, gestão de caixa e capital de giro, e otimização de custos. Cada seção traz estudos de caso que ilustram como organizações líderes utilizam IA generativa e sistemas agênticos para melhorar a operação das funções financeiras. Por fim, identificamos cinco erros comuns que podem atrasar o andamento desse processo e o que é necessário para superá-los.

Planejamento e controle estratégicos: como a IA eleva a qualidade dos insights

Ferramentas de apoio a decisões que combinam análise preditiva e IA generativa tornam mais rápido e mais fácil acessar dados, gerar relatórios, realizar previsões e modelar cenários. Essas ferramentas não só ajudam os líderes e as equipes da área financeira, como também tornam os dados mais acessíveis a decisores em toda a organização. As ferramentas de IA tendem a ter algumas funcionalidades em comum: alertas que direcionam a atenção e o foco dos líderes financeiros, análises interativas de causas-raiz que revelam os fatores determinantes do desempenho e simulações de cenários alternativos. A IA é particularmente adequada a essas tarefas por sua capacidade de integrar múltiplas camadas de informação – de fontes externas, financeiras e operacionais – em uma visão coesa.

Em uma empresa global de bens de consumo, por exemplo, um assistente de IA generativa ajuda os profissionais de finanças a obter insights sobre variações orçamentárias para líderes de negócios em diferentes divisões e mercados. A ferramenta substitui as análises manuais dos números, economizando cerca de 30% do tempo desses profissionais.

E em uma grande instituição financeira norte-americana, ferramentas de IA generativa ajudam a produzir versões preliminares de relatórios que documentam os requisitos e atualizações dos modelos de riscos internos. As ferramentas também auxiliam na geração de modelos de risco específicos para cada mercado, combinando dados internos com fontes públicas, simplificando e agilizando o que costumava ser um processo demorado.

Em inúmeros setores, as empresas estão desenvolvendo e implantando agentes de suporte a decisões embasados na IA generativa e na IA agêntica para reduzir substancialmente o tempo necessário para a equipe financeira tomar decisões de alocação de recursos. Em vez de ficar revisando os relatórios um a um para compilar insights das diferentes funções, a equipe é agora capaz de gerar cenários complexos com comandos em linguagem natural em suas sessões de planejamento. Essas ferramentas de IA integram dados de múltiplas fontes – sistemas de CRM e conjuntos de dados financeiros, operacionais ou de marketing, entre outras – para emitir alertas aos gestores (por exemplo, queda do retorno do investimento em certos canais). Também realizam análises de causas-raiz (“O problema surgiu na categoria de custo A da região Y”) e recomenda uma sequência de ações (“Com base nos últimos dados sobre o retorno dos investimentos e nos mais recentes prognósticos, vale a pena realocar 10% do orçamento da força de vendas para o marketing digital a fim de acelerar o crescimento”).

Cada organização implementará a IA conforme o seu contexto específico, é claro. Em funções que adotaram a IA de forma robusta, constatamos que os profissionais de finanças passam 20% a 30% menos tempo processando dados, o que lhes permite dedicar o tempo economizado para atuar como parceiros estratégicos do negócio. As ferramentas de IA, por serem capazes de gerar rapidamente relatórios personalizados e assegurar níveis adequados de segurança e controle hierárquico do acesso, também tornam possível que os departamentos financeiros forneçam insights para toda a organização.

Gestão de caixa e capital de giro: como a IA faz análises mais precisas de cláusulas contratuais e faturas

Fluxos de trabalho orientados por IA agêntica tornaram possível um novo patamar de automação das contas a pagar e a receber, aumentando a eficiência das equipes de procurement e de outras áreas administrativas.

Por exemplo, uma empresa global de biotecnologia implementou um sistema de compliance baseado em IA agêntica que processa contratos e faturas ao longo do ano e verifica se todas as cláusulas contratuais estão sendo aplicadas corretamente. Desse modo, evita que ocorra perda de valor quando fornecedores não cumprem ou aplicam incorretamente cláusulas que definem descontos por pagamento antecipado, preços escalonados ou descontos por volume. O sistema funciona lado a lado com a automação preexistente, ampliando a cobertura para toda a base de gastos da empresa e reduzindo a necessidade de monitoramento manual de contratos de alto valor. Também é capaz de interpretar os contratos e as cláusulas de cada fornecedor, monitorar a conformidade das faturas e identificar problemas que só se tornam visíveis quando várias faturas são comparadas – como compras acumuladas que deveriam tornar a empresa elegível para uma faixa de preços mais baixa.

Com esse sistema de IA, a empresa identificou vazamentos contratuais equivalentes a aproximadamente 4% do seu gasto total (um percentual não incomum no setor), abrindo assim uma oportunidade de recuperar o valor perdido e melhorar a margem. Em um contexto hipotético, uma empresa com gastos nominais recorrentes de $1 bilhão aumentaria sua margem anual em $40 milhões.

Otimização de custos: como a IA identifica economias por meio de análises detalhadas dos gastos

A IA pode simplificar a morosa tarefa de categorizar minuciosamente os custos, pois é capaz de analisar faturas e pedidos de compra complexos e de organizá-los em categorias claras e estruturadas. Com essa nova visibilidade, as equipes financeiras podem aplicar algoritmos avançados para detectar anomalias e áreas de desperdício.

Para entender e controlar melhor seus gastos indiretos, uma grande instituição financeira europeia decidiu identificar ineficiências ocultas em suas operações. Começou coletando dados de faturas de milhares de fornecedores e organizou-os em uma taxonomia pormenorizada dos custos, com quatro níveis de detalhamento crescente e cerca de 400 subcategorias. Para processar e classificar esses dados com precisão, a organização utilizou uma combinação de grandes modelos de linguagem e análises avançadas. Com os dados estruturados, a organização aplicou métodos automatizados e semiautomatizados (cujos resultados foram revisados por um especialista) para detectar ineficiências de custos, anomalias e padrões. A análise revelou oportunidades específicas para reduzir custos e desperdícios em áreas como consumo de energia, viagens, transporte e gerenciamento das instalações. Embora as economias em cada categoria tenham sido modestas, o resultado agregado correspondeu a uma redução de cerca de 10% de uma base de gastos de bilhões de euros.

Outra grande empresa europeia do setor de embalagens conseguiu melhorar seu controle utilizando a IA generativa para categorizar uma base fragmentada de 10.000 fornecedores. Anteriormente, a alta gestão dedicava sua atenção apenas aos maiores fornecedores, deixando fora do circuito inúmeros fornecedores menores – especialmente em categorias de gastos indiretos. Com a IA generativa, a empresa classificou com maior precisão todos os fornecedores, identificando padrões e sobreposições antes invisíveis. A nova visibilidade fez com que surgissem oportunidades adicionais para reduzir custos e otimizar as estratégias de procurement. A categorização também revelou lacunas na diversidade de fornecedores, permitindo que a empresa expandisse seu sourcing para áreas antes negligenciadas.

Superando barreiras para escalar a IA em finanças

Para aproveitar o pleno potencial da IA em finanças, não basta simplesmente agregar novas ferramentas às antigas formas de trabalhar. É preciso reinventar processos críticos, talentos e tecnologias para que a adoção se consolide e gere valor. No entanto, ao longo do caminho, o progresso pode ser retardado ou interrompido por algumas armadilhas comuns:

• Esperar por dados perfeitos. Muitas equipes ficam adiando a reformulação dos processos até que todos os conjuntos de dados sejam perfeitamente precisos, conectados e padronizados. Na prática, é possível e recomendável que as equipes de finanças já comecem a gerar valor com casos de uso que utilizem os dados existentes, enquanto se fortalece a fundação desses dados.
• Tentar transformar tudo de uma só vez. Esperar até que toda a função esteja “pronta para IA” retarda o progresso. O melhor caminho é ir transformando um domínio por vez, criando momentum e novas capacidades que produzam resultados sustentáveis.
• Agir sem seguir um roteiro claro. Programas-piloto conduzidos sem uma direção clara raramente dão certo. Os líderes financeiros precisam de um roadmap vinculado às suas prioridades de negócios que defina quais casos de uso devem priorizar e pôr em prática. Cada caso deve ser apoiado por profissionais técnicos capazes de contribuir para o seu sucesso.
• Negligenciar a gestão das mudanças. A grande barreira normalmente não são as tecnologias, mas a sua adoção. Capacitar as equipes e obter sua adesão é essencial para capturar e manter o impacto.
• Automatizar processos fragmentados. Se os fluxos de trabalho essenciais não forem primeiro simplificados e padronizados, a IA apenas amplificará a complexidade existente. É somente eliminando as etapas desnecessárias e garantindo que haja consistência entre as equipes que se poderá criar uma base sobre a qual realmente escalar a tecnologia.

Evitar essas armadilhas requer uma visão clara, forte alinhamento entre os negócios e foco na execução prática. Os líderes financeiros que utilizarem a inteligência artificial a partir de uma estratégia enraizada nas necessidades da empresa estarão em melhor posição para obter um impacto duradouro.

À medida que a adoção da IA acelera, ficam cada vez mais evidentes as diferenças entre os projetos-piloto que fracassam e os que geram valor duradouro. Como mostram os estudos de caso deste artigo, as empresas que obtêm os melhores resultados são aquelas que associam a IA a necessidades específicas do negócio, simplificam os processos essenciais e utilizam a tecnologia para liberar as pessoas para atividades que agreguem maior valor. Para os CFOs, a mensagem é inequívoca: as oportunidades são reais, mas aproveitá-las exige ir além da experimentação e avançar rumo a uma execução disciplinada, ancorada nas prioridades da empresa.