Durante décadas, o financeiro foi tratado como uma área de controle: fechar balanços, consolidar números, validar planilhas e garantir conformidade. Mas esse modelo ficou para trás. Em um ambiente onde decisões precisam acontecer em tempo real, operar com processos manuais e dados fragmentados deixou de ser apenas ineficiente, virou um risco competitivo.
O volume de informações cresceu em uma velocidade incompatível com operações baseadas em planilhas. Além de desacelerar a operação e consumir tempo, processos manuais ampliam erros, retrabalho, falhas de rastreabilidade, comprometendo inclusive auditorias e controles internos. O impacto é direto na capacidade de reação das empresas.
Já existem pesquisas que mostram que a baixa qualidade dos dados custa dezenas de milhões de reais por ano às empresas. E esse impacto vai muito além do prejuízo financeiro direto. Ele compromete a confiança, a governança e a tomada de decisão.
O problema é estrutural. Muitas empresas ainda convivem com diferentes áreas operando números divergentes porque cada sistema gera uma versão distinta da realidade. Quando isso acontece, o financeiro deixa de ser um habilitador estratégico e passa a funcionar como um gargalo operacional.
Hoje, boa parte das equipes financeiras ainda dedica mais tempo conciliando dados e validando planilhas do que analisando informações para apoiar decisões de negócio. E a tecnologia já resolveu grande parte desse problema. Um levantamento da McKinsey & Company estima que até 42% das atividades financeiras poderiam ser completamente automatizadas com as ferramentas disponíveis atualmente. Ou seja, a barreira não é mais tecnológica, é cultural.
Esse movimento já aparece de forma prática dentro das empresas. Em uma pesquisa realizada com grandes empresas e multinacionais da base de clientes da Dattos, 78% afirmaram que já estão sendo cobrados por seus gestores para utilizarem a IA como forma de aumentar a eficiência operacional. Ao mesmo tempo, 57% disseram que suas empresas ainda não possuem budget ou uma área dedicada para projetos de inteligência artificial. Este cenário mostra que a pressão pela transformação já existe, mas muitas organizações ainda estão aprendendo a estruturar essa mudança.
Em muitos casos, o que ainda impede essa transformação não é a tecnologia, mas a cultura das empresas. Enquanto o principal KPI do financeiro continuar sendo apenas “fechar o mês”, a área seguirá operando de forma reativa, olhando para o passado em vez de atuar como protagonista das decisões futuras do negócio.
A mudança começa justamente quando o financeiro deixa de concentrar a energia em tarefas operacionais repetitivas e passa a atuar de forma mais analítica e estratégica. Na prática, isso significa menos tempo consolidando planilhas e mais tempo interpretando dados, revisando exceções, apoiando decisões de negócio e discutindo eficiência operacional junto às demais áreas da empresa.
Modelos de inteligência artificial começam a identificar exceções automaticamente e aprender padrões da própria operação financeira. Processos como cash application, historicamente manuais, já começam a operar com níveis elevados de automação em empresas que avançaram nessa jornada.
Mas existe um erro recorrente nessa discussão: acreditar que a IA resolve a desorganização, e ela não resolve. A inteligência artificial potencializa a qualidade dos dados, tanto os bons quanto os ruins. Dados inconsistentes, sem governança ou fragmentados apenas aceleram decisões equivocadas. Por isso, a modernização financeira não começa pela IA, mas sim pela estruturação da informação.
Esse é um ponto crítico porque a velocidade virou vantagem competitiva. Quando um CFO não consegue visualizar a posição de caixa, liquidez ou indicadores operacionais em tempo real, toda a empresa desacelera: expansão, investimento, margem e capacidade de reação. Ao mesmo tempo, o avanço da automação não significa o desaparecimento do profissional do financeiro. Significa uma mudança radical sobre o que será esperado dele, já que elimina tarefas mecânicas.
O Gartner prevê que 40% das funções financeiras serão novas ou significativamente reformuladas pela tecnologia nos próximos anos. O financeiro do futuro será menos executor e mais tradutor estratégico de dados. Os profissionais mais valorizados serão aqueles capazes de transformar informação complexa em direcionamento claro para o negócio, ou seja, interpretar contexto, validar riscos, questionar modelos e apoiar decisões estratégicas.
Outro ponto fundamental dessa transformação é a governança. Quanto mais automatizado o financeiro se torna, mais importante passa a ser a rastreabilidade dos dados, das decisões e das regras aplicadas ao longo dos processos. Em um cenário de crescente pressão regulatória no Brasil e no mundo, digitalizar processos financeiros sem governança e rastreabilidade não significa evolução, mas apenas acelerar riscos operacionais e de compliance.
Por isso, as empresas que avançam melhor nessa jornada normalmente começam resolvendo um gargalo específico, gerando resultado rápido e criando confiança interna para expandir depois. O erro mais comum é tentar transformar toda a operação de uma vez.
O financeiro já começou a mudar, e o debate deixou de ser sobre substituir pessoas ou eliminar áreas financeiras. O movimento mais relevante é a redistribuição do tempo e da inteligência das equipes. As empresas que conseguirem usar automação e IA para liberar seus times de tarefas repetitivas terão mais espaço para construir áreas financeiras capazes de apoiar crescimento, eficiência e tomada de decisão em tempo real.
A-GUI
Guilherme Pessoa é fundador e CEO da Dattos, plataforma de automação financeira que processa mais de 30 bilhões de dados por mês para grandes empresas e instituições financeiras em mais de 25 países
