Nos últimos meses, eu escutei cada vez mais relatos de colegas do setor financeiro buscando formas práticas de incorporar inteligência artificial (IA) nos processos do dia a dia. Isso não acontece à toa. Segundo uma pesquisa da McKinsey feita com 102 CFOs de diversos setores e regiões, 44% afirmaram que, em 2025, usarão IA generativa em mais de cinco aplicações internas, um salto relevante desde o ano anterior. Além disso, 65% vão ampliar os investimentos em IA ainda no mesmo ano. Mesmo com esse movimento, só cerca de 5% dos projetos-piloto realmente refletiram no resultado financeiro das empresas. O restante esbarrou em dificuldades de integração ou adaptação a novos dados (veja mais sobre a liderança do setor financeiro nessa adoção).
Pouca gente fala sobre os motivos desse descompasso. Por isso, vou explicar as principais diferenças entre automação, IA, IA generativa e IA agentica, e também mostrar como evitar os erros que travam resultados.
Como se diferenciam automação, IA, generativa e agentic?
Ouço muitos profissionais confundindo automação com IA, como se fossem sinônimos. Mas os conceitos e as aplicações são bem diferentes:
- Automação: Repete tarefas padronizadas sem tomar decisões. Exemplo: pagamentos de faturas, reconciliações contábeis e emissão de relatórios.
- IA tradicional: Analisa padrões, prevê tendências, detecta fraudes. Pode apontar risco de crédito ou sinalizar lançamentos suspeitos.
- IA generativa: Cria conteúdos a partir de dados não estruturados. Gera textos, análises, sumários ou sugestões para decisões baseadas em contextos reais. Um exemplo clássico é criar relatórios automáticos ou fazer simulações financeiras.
- IA agentica: Vai além da recomendação. Executa processos complexos com baixa intervenção humana, como um fechamento contábil de ponta a ponta, entendendo regras de negócio e lidando com casos não previstos.
Eu vejo, por exemplo, empresas como a Fábrica de Agentes especializando-se em construir agentes de IA agentica sob medida, integrando não só IA tradicional e generativa, mas entregando automação sofisticada acoplada totalmente ao processo do cliente. Nesse contexto, automação não se confunde mais com IA: ela vira só o primeiro passo.
Simplificar os conceitos é o primeiro passo para não errar na escolha da solução certa.
Principais usos atuais de IA financeira
No meu dia a dia com clientes, vejo três aplicações da IA realmente em alta:
Planejamento estratégico e controle
Uma grande empresa global de bens de consumo adotou IA generativa para destrinchar rapidamente desvios orçamentários e gerar insights automatizados, economizando até 30% do tempo de trabalho dos analistas. Em outra experiência, uma biofarmacêutica passou a usar IA para sugerir decisões de alocação de recursos e gerar cenários financeiros. Isso diminuiu pela metade o tempo gasto em simulações complexas, cruzando múltiplas fontes de dados com sugestões automáticas para a equipe financeira.
Na América do Norte, uma instituição financeira começou a usar IA para montar rascunhos de relatórios de modelos de risco. Assim, o time técnico gastou menos tempo com tarefas mecânicas e passou a dedicar mais energia à análise estratégica. A adoção consistente dessas soluções consegue liberar entre 20% e 30% do tempo dos profissionais.
Gestão de caixa e capital de giro
Já vi uma empresa de biotecnologia alcançar ganhos reais usando IA agentica para automaticamente conferir se notas fiscais estavam em conformidade com contratos cadastrados no ERP. Em poucos meses, identificou vazamentos equivalentes a 4% do gasto anual de compras, só com descontos ou faixas de preço ignoradas por distração manual.
- O sistema acompanha contratos assinados.
- Interpreta cada termo comercial relevante.
- Monitora todas as faturas recebidas de fornecedores.
- Garante que descontos, prazos e condições negociadas sejam aplicados sempre.
O impacto vai muito além da auditoria financeira, trata-se de prevenir prejuízos invisíveis e melhorar a relação com fornecedores.
Otimização de custos
Um caso que me chamou atenção foi o de uma instituição financeira europeia que, usando modelos de linguagem e análises avançadas de IA, classificou dados de milhares de fornecedores em quase 400 subcategorias. Assim, detectou desperdícios e otimizou contratos de energia, viagens e logística, gerando uma economia de 10% no gasto multibilionário em fornecedores.
Outro exemplo prático: uma empresa europeia de embalagens usou IA generativa para categorizar mais de 10.000 fornecedores, criando novas estratégias de compras e aumentou a diversidade de parceiros. Ou seja, IA não se restringe mais a prever receitas ou despesas, mas também a encontrar oportunidades antes invisíveis.
Com dados integrados e agentes capazes de agir, a IA transforma as áreas financeiras em fontes decisoras.
5 erros que travam resultados (e como evitar)
Apesar do potencial, vejo pelo menos cinco erros comuns que impedem resultados com IA financeira. São armadilhas que surgem com frequência, segundo dados sobre maturidade do setor financeiro:
- Esperar dados perfeitos. Muitos projetos ficam parados esperando qualidade ou quantidade perfeitas de dados. Esse alerta pode ser visto também em discussões do blog sobre dados. Dica: Comece com o que está disponível e amadureça a base gradualmente, ajustando algoritmos conforme surgirem dados melhores.
- Tentar transformar tudo ao mesmo tempo. Em vez de focar nos ganhos rápidos, algumas empresas planejam mudanças totais, tornando os projetos lentos e caros. Dica: Escolha um processo prioritário e valide rápido.
- Agir sem roteiro claro. Falta de planejamento concreto faz projetos travarem ou mudarem de direção. Dica: Estruture o projeto de acordo com o impacto no negócio, detalhando etapas, expectativas e limitações.
- Deixar de gerir a mudança junto às equipes. Ignorar treinamento e adaptação dos profissionais pode gerar rejeição e desperdício de potencial técnico. Dica: Inclua sempre estratégias de gestão de mudança, como sugestões deste conteúdo aprofundado para negócios.
- Automatizar processos fragmentados sem padronizar primeiro. Se cada área segue regras próprias, colocar IA só vai replicar problemas antigos em alta velocidade. Dica: Antes de automatizar, padronize rotinas e integre sistemas, conforme separado neste guia sobre integração de sistemas em IA.
A postura correta é ajustar processos, talentos e tecnologia em sinergia, sempre alinhando expectativas e aprendendo rápido com dados reais, e nunca esperando condições ideais para só então agir.
Como colher os resultados?
Na minha vivência, vejo que colher resultados concretos exige muito mais que comprar uma plataforma ou treinar um robô. A diferença sempre está no quanto a solução foi adaptada à realidade do negócio e ao quanto as equipes foram engajadas.
Empresas que contam com parceiros como a Fábrica de Agentes conseguem modelar e integrar a IA aos processos de forma rápida e sob medida, superando o desafio que faz tantos projetos ficarem restritos ao laboratório. E, quanto mais cedo se inicia, mais rápido vêm os aprendizados e ganhos acumulados.
Se você deseja aprofundar o conhecimento sobre preparação de dados para IA de atendimento, recomendo acompanhar esse conteúdo: 7 dicas para treinar dados em IA de atendimento.
Conclusão
A pressão por inovação financeira, combinada ao avanço acelerado da IA, mostra que a oportunidade é real, mas o risco de frustração também. Para avançar, é preciso clareza na visão, alinhamento com a estratégia do negócio e um foco teimoso na execução prática, revisando caminhos sempre que preciso. Se você quer trazer benefícios tangíveis da inteligência artificial financeira, comece escolhendo o parceiro certo, apostando em integração sob medida e engajando sua equipe na mudança. Conheça melhor a Fábrica de Agentes e entenda como podemos transformar seu processo financeiro e criar valor concreto para sua empresa.
Perguntas frequentes sobre IA em finanças
O que é inteligência artificial em finanças?
Inteligência artificial em finanças consiste no uso de algoritmos e sistemas computacionais capazes de analisar grandes volumes de dados, prever tendências, detectar fraudes e automatizar decisões financeiras. A IA pode atuar no planejamento, controle, análise de riscos e até mesmo na execução de tarefas contábeis complexas com pouca intervenção humana.
Quais os principais erros ao usar IA?
Entre os erros mais comuns estão: esperar base de dados perfeita antes de começar, tentar revolucionar todos os processos ao mesmo tempo, não planejar adequadamente as etapas, esquecer de treinar e engajar equipes e automatizar rotinas fragmentadas sem padronização. Todos eles atrasam ou inviabilizam os resultados.
Como evitar erros ao aplicar IA?
O segredo está em começar pequeno, ajustando e aprendendo com casos reais. Ter um roteiro claro, investir em padronização prévia dos processos e incluir iniciativas de gestão de mudança para engajar a equipe são passos que diminuem riscos. Também é importante buscar especialistas, como os da Fábrica de Agentes, que entregam soluções personalizadas à realidade da empresa.
Vale a pena investir em IA financeira?
Sim. Os exemplos práticos mostram que a IA reduz custos, melhora tomadas de decisão e libera as equipes para tarefas mais estratégicas. Apesar dos desafios de implementação, empresas que persistem conseguem ganhos significativos e vantagens claras em relação ao mercado.
Quais são os benefícios da IA nas finanças?
A IA pode gerar relatórios instantâneos, prever cenários, automatizar auditorias e detectar oportunidades de economia. Ela agiliza processos, reduz erros e contribui para decisões mais acertadas e rápidas, além de potencializar análises que antes eram inviáveis por limitação de tempo ou equipe.
