A inteligência artificial generativa começa a transformar o setor financeiro dentro das empresas, especialmente na rotina dos CFOs (Chief Financial Officers). Segundo um levantamento da MIT Technology Review Insights em parceria com a Deloitte, cerca de 19% das organizações já adotaram a tecnologia em suas áreas financeiras. A aposta está em automatizar tarefas repetitivas e liberar tempo para atividades mais estratégicas, como aconselhamento em finanças e apoio a decisões de negócio.
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Produtividade e automação: o grande atrativo da IA nas finanças
Para os CFOs, o potencial da IA generativa vai além de gerar relatórios ou resumos executivos. A tecnologia já é usada para previsão de fluxo de caixa, análise de investimentos e automação de contratos. Embora ainda não substitua a precisão matemática exigida em modelos financeiros complexos, especialistas afirmam que ela pode oferecer rascunhos de qualidade, agilizando relatórios e comunicações com investidores.
A Deloitte identificou que 46% dos executivos de finanças planejam ampliar o uso ou os gastos com IA generativa nos próximos 12 meses, principalmente para otimizar processos, reduzir custos e aumentar a produtividade dos times.
O desafio do retorno sobre o investimento
Apesar do entusiasmo, o retorno financeiro ainda não correspondeu às expectativas. A análise mostra que, em média, os ganhos da IA em finanças ficaram 8 pontos abaixo do esperado. Mesmo assim, consultores ressaltam que a pressão por eficiência deve acelerar a adoção. Para muitas empresas, a IA pode “achatar a curva de custos”, ou seja, permitir crescimento sem aumento proporcional da estrutura administrativa.
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Principais usos práticos da IA nas finanças
O estudo destaca três padrões de uso que estão se consolidando nas organizações:
- Busca, resumo e extração de informações: sistemas que analisam transcrições de resultados, relatórios de analistas e documentos contábeis, oferecendo respostas rápidas a partir de grandes volumes de dados.
- Chatbots financeiros: ferramentas que permitem “conversar” com os dados estruturados da empresa, respondendo perguntas sobre vendas, receitas ou comparativos entre períodos.
- Detecção de anomalias e previsões: modelos que identificam erros ou oportunidades de corte de custos, além de projetar demanda, receitas e desempenho futuro.
Segurança, regulação e riscos
A expansão da IA também traz desafios. A Deloitte alerta para riscos crescentes em cibersegurança, fraudes financeiras e uso de deepfakes, que podem elevar as perdas com golpes para US$ 40 bilhões nos Estados Unidos até 2027. Outro obstáculo é a conformidade regulatória, apontada por 38% das empresas como principal barreira à implementação da IA. Além disso, os modelos ainda sofrem com problemas de transparência e possíveis erros em cálculos matemáticos.
CFOs do futuro: parceria entre humano e máquina
O relatório sugere que os CFOs devem se preparar para uma transformação estrutural. Em vez de apenas operadores de relatórios, eles devem atuar como copilotos estratégicos de CEOs e líderes de unidades de negócio. A IA pode assumir a parte operacional, permitindo que os profissionais de finanças se concentrem em decisões de maior impacto.
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A tendência é que surja uma “automação de capacidades”, na qual diferentes tarefas e processos se combinam em fluxos integrados de trabalho, apoiados por agentes de IA. Nesse cenário, os humanos continuam no centro das decisões, validando e refinando as recomendações das máquinas.
A adoção da inteligência artificial generativa nas finanças ainda enfrenta barreiras, mas os sinais de avanço são claros. Empresas que já exploram a tecnologia relatam ganhos em eficiência e produtividade, enquanto especialistas reforçam que quem adiar essa transformação pode ficar para trás. Mais do que nunca, a área financeira se prepara para uma nova era, em que estratégia e inovação caminham lado a lado com a inteligência artificial.
