A inteligência artificial começa a ganhar espaço em áreas tradicionalmente conservadoras das empresas brasileiras: finanças, fiscal e gestão operacional. Levantamento da QIVE mostra que 33% das corporações no país já utilizam IA integrada a sistemas de ERP em 2025. O avanço existe, mas ainda está longe de ser dominante. Apesar do entusiasmo com a tecnologia, grande parte do setor produtivo segue presa a planilhas, controles paralelos e processos manuais.
Os números revelam um contraste importante. Segundo o estudo, apenas 16% das empresas haviam destinado orçamento específico para IA no ano anterior, enquanto mais da metade ainda depende de rotinas pouco automatizadas. Muita conversa sobre inovação, pouco investimento estruturado. O cenário sugere que diversas organizações testam ferramentas pontuais, mas sem estratégia consistente de transformação digital, especialmente nas áreas que lidam diretamente com fluxo de caixa, impostos e conformidade regulatória.
Para Isis Abbud, cofundadora e co-CEO da QIVE, o problema não está apenas na velocidade da adoção, mas no foco dos investimentos. Enquanto marketing e comunicação aceleraram testes com modelos generativos para campanhas e produtividade, departamentos financeiros avançam mais devagar. Justamente onde o erro custa caro, a modernização anda lenta. Em empresas médias e grandes, falhas operacionais em pagamentos, conciliações ou tributos podem gerar multas, perda de caixa e desgaste com fornecedores.
Esse atraso chama atenção porque o chamado backoffice concentra operações críticas. Contas a pagar, escrituração fiscal, conferência documental e fechamento contábil costumam movimentar valores bilionários na economia. Ainda assim, muitas rotinas seguem fragmentadas entre sistemas legados, e-mails e planilhas locais. Quando a base operacional é analógica, a inteligência fica limitada. Segundo pesquisas da consultoria MCKINSEY, companhias que digitalizam processos financeiros tendem a reduzir custos administrativos e aumentar velocidade de decisão.
A executiva aponta que a automação tradicional registra o passado: lançar notas, validar documentos, reconciliar dados e arquivar registros. A IA, por outro lado, pode atuar em previsões, detecção de anomalias e suporte à tomada de decisão. Automatizar tarefas é útil; antecipar riscos vale mais. Em vez de apenas processar pagamentos, algoritmos conseguem identificar padrões suspeitos, estimar atrasos de caixa ou sugerir prioridades com base em histórico operacional.
“É uma ilusão perigosa: companhias que se declaram data-driven, AI-ready, mas que ainda precisam de planilha, validação manual e retrabalho para rodar o contas a pagar.”
A crítica reflete um problema comum no mercado: discurso tecnológico dissociado da realidade interna. Muitas empresas anunciam inovação sem resolver gargalos básicos de integração de dados. Sem infraestrutura a IA vira vitrine. Sistemas desconectados, cadastros duplicados e baixa qualidade de informação reduzem drasticamente o potencial de modelos inteligentes.
Outro uso crescente está no controle de erros operacionais. Em ambientes de alto volume, pagamentos em duplicidade, vencimentos esquecidos, inconsistências cadastrais e retrabalho recorrente tendem a surgir com frequência estatística, não como exceção. No financeiro, pequenos erros se multiplicam rápido. Ferramentas de IA já são usadas globalmente para cruzar documentos, detectar divergências e priorizar revisões humanas em casos críticos.
A tecnologia também tende a redefinir o perfil profissional dessas áreas. Em vez de equipes dedicadas a tarefas repetitivas, cresce a demanda por analistas capazes de interpretar indicadores, revisar exceções e apoiar decisões estratégicas. O operador dá lugar ao profissional analítico. Relatório do Fórum Econômico Mundial indica que pensamento crítico, alfabetização tecnológica e análise de dados estarão entre as competências mais valorizadas até o fim da década.
“Tecnologia de ponta apoiada em dados ruins, fragmentados ou pouco confiáveis não gera inteligência. Gera ruído.”
A frase resume um dos maiores riscos da corrida atual: automatizar falhas existentes. Se os dados são frágeis, a IA acelera erros em vez de resolvê-los. Velocidade sem qualidade só antecipa problemas. Para o Brasil capturar ganhos reais de produtividade, a próxima etapa passa menos por comprar ferramentas e mais por organizar processos, governança e cultura de dados. Só então a inteligência artificial deixará de ser promessa e virará resultado.
