Como a IA agêntica pode transformar as finanças além da automação em empresas de tecnologia

A implementação de IA agêntica e orientada para o fluxo de trabalho pode desbloquear grandes eficiências, melhorar a confiança nos relatórios e remodelar o modelo operacional.

Em resumo

• Muitas empresas de tecnologia subutilizam a IA em finanças devido a dados em silos e propriedade pouco clara.
• A IA agêntica permite a automação de ponta a ponta, reduzindo custos e melhorando a escalabilidade.
• Uma abordagem holística e baseada em resultados para a IA pode proporcionar uma transformação mais rápida e maior valor.

As empresas de tecnologia estão impulsionando o futuro com inovações de IA para os clientes, mas será que estão maximizando seu uso em suas próprias funções financeiras?

A resposta, pelo menos em muitas empresas, é "não". A IA em finanças permanece subotimizada em todas as empresas de tecnologia, impulsionada por fatores como dados em silos, propriedade pouco clara da IA e desafios no gerenciamento de mudanças.

A situação em muitas empresas poderia facilmente ser chamada de "Automação de Processos Robóticos 2.0" — em outras palavras, boa parte da IA em finanças atualmente é uma simples automação de partes do processo, não do todo. Há muitas soluções no mercado à procura de problemas, mas reuni-las de forma holística requer uma mentalidade diferente.

"A maioria dos líderes de tecnologia hoje pode dizer a você como será o futuro da IA em finanças", disse Adam Blaylock, líder do setor de tecnologia e indústria de TMT da EY Americas Financial Accounting Advisory Services. "O desafio é passar de hoje para amanhã de forma ponderada e orientada para o valor, porque criar uma função financeira reimaginada não é uma tarefa simples. Empresas de tecnologia de todos os portes podem se beneficiar de uma parceria com uma empresa que tenha profunda experiência em finanças e tecnologia de IA, que entenda as nuances da função financeira e dos relatórios regulatórios."

Reimaginando as finanças com IA agêntica

Algumas empresas de tecnologia estão adotando uma abordagem de "renovação" da IA financeira, desenvolvendo soluções pontuais que se concentram em casos de uso específicos, como extração de faturas ou detecção de anomalias. Embora isso possa agilizar os processos e reduzir os custos, não é um divisor de águas em termos de número de funcionários, nem adota totalmente o poder da IA para fazer avançar a função financeira.

Uma estratégia mais abrangente e de longo prazo é reimaginar a função financeira em um mundo centrado em IA, usando uma abordagem de "design para zero". Isso significa que o processo precisa ser reimaginado para se concentrar nos resultados e em como esses resultados podem ser alcançados sem a intervenção humana e, em seguida, colocar os seres humanos no processo somente quando for absolutamente necessário, e não porque o setor financeiro "sempre fez dessa forma".

Os profissionais da EY acreditam que, para as empresas de tecnologia, o foco primeiro no desenvolvimento interno em torno do order-to-cash (OTC) e do FP&A deve ser uma prioridade, principalmente porque o OTC é o que as torna únicas no mercado, e é improvável que elas possam comprar soluções prontas para IA. No entanto, processos como o Procure-to-Pay (PTP) e o Record-to-Report (RTR) são normalmente mais simples em uma empresa de tecnologia, e pode fazer sentido esperar até que os fornecedores de software para esses processos incorporem a IA em seus produtos.

"O importante é lembrar que não existe uma solução única e que as empresas precisam analisar profundamente seus processos internos e a tecnologia de suporte antes de avançar", disse Amanda Donohue, diretora de consultoria financeira da Ernst & Young LLP. "O segredo é investir na reimaginação de seus processos críticos e complexos, em vez de esperar que outra pessoa os reimagine para você."

Simplificando as finanças: como isso pode funcionar

Em um modelo completo de IA agêntica, o trabalho financeiro se divide em duas categorias: tarefas operacionais de rotina gerenciadas pela IA com supervisão humana e tarefas gerenciadas de nível mais alto, tratadas quase inteiramente por pessoas. Como as tarefas operacionais demoradas são executadas sem problemas nos bastidores pela IA, as equipes financeiras podem gerenciar seu trabalho com um número reduzido de funcionários e um foco maior em tarefas de valor agregado.

Por exemplo, um analista do FP&A hoje reúne dados manualmente antes de fazer qualquer análise, geralmente extraindo-os de vários sistemas. Com a IA agêntica, esses dados já são coletados e preparados automaticamente conforme necessário. A IA fornece um primeiro rascunho da análise, liberando os analistas para se concentrarem em insights mais profundos, permitindo que eles realmente se associem à empresa para tomar decisões críticas sobre o caminho a seguir.

Em muitos setores, a IA está transformando todo o processo de lead-to-cash, desde a geração de campanhas de marketing personalizadas com base nos dados do cliente até o gerenciamento de contratos, gerenciamento de crédito, faturamento e cobrança, atendimento de pedidos e atendimento ao cliente. 

Ao longo dessas etapas, a IA agêntica usa a análise preditiva para entender melhor as preferências do cliente, os riscos de pagamento e as renovações ou reordenações; automatiza vários processos que antes exigiam tempo e informações da equipe; e personaliza a comunicação com clientes potenciais e clientes para agilizar a geração de leads, pedidos, faturas e pagamentos. O resultado é um processo altamente automatizado que aumenta as vendas, gerencia contratos complexos, reduz os riscos de não pagamento e aumenta o fluxo de caixa. 

"Temos um entendimento profundo das complexidades dos relatórios e da conformidade regulamentar e respeitamos os valores de precisão e confiança", disse Blaylock. "Quando projetada e implementada adequadamente, a IA agêntica melhora a precisão dos dados financeiros porque elimina o erro humano e permite mais tempo para revisão e análise. Como empresa, estamos sempre trabalhando com os órgãos reguladores para melhorar os processos e padrões de relatórios financeiros, e acreditamos que a IA tem um papel importante a desempenhar hoje e no futuro."

Outro valor agregado: Embora a IA facilite aos funcionários escrever códigos e criar processos automatizados, não há garantia de que essas ferramentas estejam fornecendo dados ou respostas precisas. Cada vez mais, as organizações precisam implementar ferramentas de validação de IA para monitorar o desempenho do modelo proprietário.

Para as empresas de tecnologia, a escolha não é mais usar ou não a IA em finanças, mas a rapidez com que se passa da automação fragmentada para a transformação completa. 

"A implementação de IA agêntica de ponta a ponta pode proporcionar economias de custo de até 40% e, ao mesmo tempo, oferecer melhores percepções financeiras", disse Blaylock. "E, tão importante quanto isso, quando você se concentra em um modelo de entrega que prioriza a IA e em uma estratégia baseada em resultados, é possível realizar a transformação da função financeira em meses, em vez de anos."

Desafios a serem considerados

Os diretores financeiros de tecnologia também estão lutando com três preocupações comuns que atrasaram a implementação da IA: escolher em quais ferramentas de IA investir; avaliar se sua força de trabalho está pronta para trabalhar com IA e determinar como eles podem aprimorar as habilidades ou incentivar os funcionários a adotar a mudança; e decidir como eles podem integrar melhor a IA com as principais atualizações de software corporativo.

Esses são obstáculos legítimos, mas cada um deles destaca a necessidade mais ampla de repensar o futuro da função financeira — especificamente, como o trabalho será dividido entre agentes de IA e funcionários e como a função financeira deve ser estruturada quando essa integração ocorrer.

Sumário

As empresas de tecnologia geralmente limitam a IA em finanças à automação básica. Uma mudança para a IA agêntica permite fluxos de trabalho de ponta a ponta, escalabilidade e conformidade. Quando implementada adequadamente, a IA aumenta a precisão, reduz os custos e libera as equipes para se concentrarem em tarefas de maior valor, acelerando a transformação em toda a função financeira.