70% dos participantes do Simplifica+ Insights afirmaram que a cobrança na sua operação ainda é feita de forma manual. Isso, num momento em que a inteligência artificial domina o LinkedIn, Instagram e as pautas de diretoria.
O problema é que muito se fala e pouco se aplica sobre IA no financeiro, especialmente nas áreas financeiras de grandes empresas, que lidam com operações complexas, times enxutos e pressão constante por resultado.
No Simplifica+ Insights deste mês, Ricardo Baehr, CEO da Simplifica+, trouxe uma visão diferente sobre como usar inteligência artificial no financeiro.
Este artigo reúne os principais aprendizados do evento, para quem quer parar de tomar decisão por pressão e começar a tomar por informação.
A inteligência artificial no financeiro não é um oráculo
Antes de decidir onde aplicar, é preciso entender o que essa tecnologia é de fato.
IA não é um oráculo, é um modelo que aprende com dados. Especificamente, um LLM (Large Language Model) é um algoritmo treinado com enormes volumes de dados para prever a próxima palavra mais provável em uma sequência.
Isso o torna muito bom em linguagem natural, classificação de texto, extração de informações e geração de conteúdo. E, ao mesmo tempo, pouco confiável como calculadora para operações que precisam de precisão absoluta.
Na prática, isso significa:
- IA é boa em: linguagem natural, síntese, análise de padrões em texto, classificação, geração de comunicações;
- IA não substitui: cálculos exatos, regras fixas de negócio, autenticação, emissão de boletos.
Um erro comum é tentar resolver tudo com a mesma ferramenta: quem só tem martelo, todo problema vira prego. Conhecer a base tecnológica ajuda a escolher a ferramenta certa para cada problema.
O risco que ninguém está falando: a Shadow AI
Mesmo que sua empresa não tenha adotado nenhuma ferramenta de IA oficialmente, é bem provável que parte do time já esteja usando.
Esse fenômeno tem nome: Shadow AI, o uso não autorizado de ferramentas pessoais de inteligência artificial no financeiro e em outras áreas com dados da empresa.
O risco concreto: Uma planilha com clientes inadimplentes enviada por um analista para uma IA pode, sem que ninguém perceba, alimentar um banco de dados que responde perguntas de qualquer pessoa no mundo.
Antes de adotar qualquer ferramenta de IA no financeiro, ou validar as que já estão sendo usadas, verifique três pontos:
- Compromisso contratual de não usar seus dados para treinamento;
- Conformidade com a LGPD e certificações de residência de dados;
- Logs auditáveis e políticas claras de privacidade.
Esse cuidado vale também para fornecedores que têm IA embarcada nas próprias plataformas.
Se um parceiro de software usa IA internamente, os dados da sua empresa também estão nessa equação.
Checar o compromisso do fornecedor com segurança da informação não é detalhe de contrato, é critério de escolha.
Inteligência artificial no financeiro: onde usar IA no contas a receber
Como a IA é uma tecnologia de propósito geral, quem decide onde aplicá-la é você, não o fornecedor. E a pergunta que precisa ser respondida antes de qualquer implementação é: onde vaza tempo, dinheiro e atenção na minha operação?
No evento, dois casos práticos mostraram onde usar IA no contas a receber e deixaram claro que a escolha errada da ferramenta custa mais do que a ausência de tecnologia.
Caso 1: Interrupções constantes
Um estudo da Universidade da Califórnia mostra que a mente humana leva, em média, 23 minutos para retomar o foco depois de uma interrupção.
No financeiro, onde pedidos de boleto, dúvidas sobre notas e contestações chegam o tempo todo, esse custo invisível consome a produtividade da equipe.
A solução não começa pela IA, começa pela origem. Canais de autoatendimento que deixam o cliente acessar informações sozinho já reduzem o volume de interrupções antes mesmo de qualquer automação financeira entrar em cena.
Onde não usar IA nesse contexto:
- Emissão de segunda via de boleto;
- Camadas de autenticação e segurança.
Essas etapas precisam de respostas exatas, ou está certo ou não está, a IA não tem espaço aqui.
Onde a IA agrega valor:
- Atendimento via WhatsApp com linguagem natural;
- Classificação automática de tipos de interrupção;
- Identificação de gargalos recorrentes e padrões de contato.
Caso 2: Humano no lugar de máquina
Quando pessoas qualificadas passam o dia disparando e-mails de cobrança manualmente, enviando avisos um a um ou consultando planilhas para saber quem pagou, o problema não é falta de esforço, é falta da ferramenta certa no lugar certo.
O resultado é time sobrecarregado, alta rotatividade, falha operacional e inadimplência que não cai, mas como usar inteligência artificial no time financeiro?
Reduzir a inadimplência com automação de cobrança não é sobre trabalhar mais, é sobre parar de usar gente para fazer o que o sistema deveria fazer.
Onde não usar IA:
- Decidir para quem enviar, quando e com qual mensagem numa régua de cobrança automatizada, isso é uma regra fixa, que programação tradicional resolve com mais precisão e sem variação.
Onde a IA faz diferença:
- Analisar grandes volumes de notificações (abertura, clique, bounce) e identificar padrões;
- Detectar contatos desatualizados no ERP, e-mails inválidos, números de WhatsApp incorretos;
- Cruzar dados de inadimplência com comportamento de pagamento para sugerir ações corretivas.
Como começar a usar Inteligência Artificial no financeiro: a escala de maturidade
Um erro comum é querer implementar agentes autônomos sem ter o básico funcionando bem.
O primeiro degrau bem executado gera mais valor do que o último degrau mal implementado.
Para quem quer entender como usar inteligência artificial no time financeiro sem queimar etapas, o caminho evolui em quatro fases:
Etapa 1 — Copiloto Individual
O analista usa a IA como assistente pessoal: resumos, análises, rascunhos. Já gera ganho de produtividade real desde o primeiro dia.
Etapa 2 — Conhecimento Coletivo
Os melhores prompts e modelos de uso são compartilhados com o time. A expertise de um se torna prática de todos. Nessa etapa, ferramentas como Projects e Skills dentro de plataformas de IA começam a fazer sentido.
Etapa 3 — IA Conectada aos Sistemas
Conectores integram a IA ao ERP, ao drive e a outras ferramentas. O modelo passa a acessar dados reais sem precisar de exportações manuais, essa é a base para uma automação financeira de verdade.
Etapa 4 — Execução Autônoma
Agentes realizam tarefas de forma independente: resumos diários, alertas automáticos, relatórios. Aqui a IA já opera com maturidade, e supervisão humana estruturada.
A provocação prática: analise onde sua operação está hoje. Se o time ainda não usa IA nem como copiloto individual, ir direto para agentes autônomos vai gerar mais problema do que resultado.
O que o financeiro do Google LATAM e Canadá tem a dizer sobre isso
O Diretor Financeiro do Google LATAM e Canadá trouxe um conceito que resume bem o caminho: cultura de libertação.
O time financeiro do futuro não trabalha para ser mais eficiente, trabalha ativamente para se libertar das tarefas do dia a dia. E usa o tempo que sobra para atuar de forma mais estratégica, consultiva e próxima do negócio.
Esse nível de eficiência já existe. No IA Festival, maior evento de IA do Brasil organizado pela StartSe, foi compartilhado que a Microsoft Brasil opera com 1.300 funcionários, e apenas 6 pessoas na área financeira.
Isso mostra que a automação inteligente já é aplicada em empresas de referência global, e está cada vez mais ao alcance de grandes empresas brasileiras.
IA no financeiro resolve parte do problema, mas caixa saudável precisa de processo
Reduzir a inadimplência com automação de cobrança depende de processo estruturado no Contas a Receber, não só de tecnologia de IA.
A Simplifica+ é uma plataforma especializada em automação de cobrança e autoatendimento B2B para grandes empresas.
Unimos tecnologia e régua de cobrança automatizada, integrada ao ERP, para fazer o dinheiro chegar no prazo, sem sobrecarregar o time financeiro.
O resultado aparece nos números: a DalilaTêxtil registrou aumento de 90% nos pagamentos em dia após estruturar a cobrança com a Simplifica+ e mais de 200 horas por mês economizadas em tarefas operacionais.
O conteúdo apresentado por Ricardo Baehr no Simplifica+ Insights vai além do que cabe num artigo. Se você quer ver os casos completos, os exemplos práticos e as recomendações de ferramentas apresentadas ao vivo, a gravação está disponível.
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