Adopção de IA no setor financeiro brasileiro enfrenta dificuldades

A adoção de inteligência artificial (IA) nas rotinas financeiras e fiscais das empresas brasileiras avança lentamente, apesar do considerável volume de transações diárias. Um estudo recente revela que a tecnologia está concentrada em áreas menos críticas, enquanto os componentes centrais das operações financeiras ainda se apoiam em planilhas e processos manuais.

O relatório intitulado Panorama do Contas a Pagar 2026, realizado pela Qive, indica que apenas 33% das organizações no Brasil utilizam IA para gerenciar backoffice financeiro e fiscal, e apenas 16% alocaram recursos financeiros para o tema em 2025. Além disso, mais da metade das empresas ainda depende intensamente de práticas manuais.

Isis Abbud, cofundadora e co-CEO da Qive, observa um paradoxo nas empresas. Embora a discussão sobre IA nunca tenha sido tão intensa, os investimentos não estão sendo direcionados para as áreas onde há circulação de dinheiro. "Enquanto o marketing experimenta novas tecnologias e campanhas, o backoffice financeiro, que lida com grandes volumes e riscos, continua preso a práticas antiquadas", comenta a executiva.

Motivos para Acelerar a Adoção da IA

Isis identifica três principais razões para que as empresas acelerem a adoção de IA em suas operações financeiras. A primeira é a necessidade de apoio nas decisões de negócio. A automação ainda se limita a tarefas básicas, sem gerar a inteligência necessária para antecipar riscos ou guiar estratégias.

• 1Apoio às decisões de negócio
• 2Redução de erros em operações de alto volume
• 3IA como braço direito dos profissionais

O segundo ponto destaca a redução de erros em operações que lidam com grandes volumes de transações, onde falhas se tornam frequentes. A pesquisa aponta que ineficiências financeiras podem levar a perdas financeiras acumulativas significativas ao longo do tempo.

Por fim, o estudo indica que os profissionais da área demonstram estar prontos para a mudança. Uma pesquisa revela que 51% desejam investir em IA e 39% já consideram o planejamento como prioridade. No entanto, Isis ressalta que a qualidade dos dados e a infraestrutura disponível são cruciais: "Dados ruins ou fragmentados podem transformar a tecnologia de ponta em uma fonte de erros e insegurança na tomada de decisões", conclui.