Sete etapas e principais aprendizados para iniciar a jornada de IA em finanças

É claro que todo mundo está falando sobre a IA. Mas, para os líderes financeiros com quem falei, o assunto vai muito além da conversa fiada sobre ferramentas.

O que os CFOs estão discutindo é a transformação profunda das finanças habilitada pelaIA. Vemos que a tecnologia mais recente leva a função além da simples automação e influencia as decisões estratégicas da empresa.

O que ouço várias vezes é que, por si só, a tecnologia não é suficiente. O sucesso da automação inteligente para promover a eficiência depende da criação de uma base de dados limpos e da implementação de processos maduros e equipes capazes e confiantes.

Esse último ponto é interessantíssimo, não é? O sucesso da IA tem tudo a ver com as pessoas.

Embora se fale muito da marginalização do elemento humano, os líderes financeiros avaliam que a verdadeira prontidão para a IA requer uma mudança cultural. É preciso promover a prontidão para agir com base no novo mundo de insights trazidos pela automação inteligente.

Essa mudança também é estratégica, e o papel do CFO é maior, abrangendo a gestão de mudanças equilibrada à necessidade tradicional de controle.

O que realmente importa para você: o valor prático

Para CFOs como você, além da adoção da tecnologia, a pressão é demonstrar retorno tangível e também responsabilidade pela estabilidade operacional. Por isso, você busca um roadmap prático específico para as finanças que elimine a lacuna entre promessa e realidade.

Além disso, o foco das conversas recentes sobre o ROI da implementação se afastou da redução direta e mensurável do custo. Você já sentiu essa complexidade em sua empresa ao justificar o valor da IA em áreas menos óbvias, ou até mesmo "ocultas"?

Vejo que o ganho operacional e estratégico pode ser um grande benefício da IA. O consenso é que passar esta mensagem é fundamental para criar uma justificativa de negócios convincente para o investimento.

Outro consenso que surge entre os CFOs é que o uso da IA em processos falhos e com dados incorretos é um erro básico. Em todas as organizações globais, a incoerência confunde os detalhes nos níveis corporativos mais elevados.

Por isso, a integridade de dados e processos deve preceder a implementação da IA; caso contrário, além de não corrigir problemas básicos, você corre o risco de piorar a situação.

Equilíbrio entre o revolucionário e o evolucionário

Os novos recursos que a IA traz mudam tudo; na verdade, essa revolução é tecnológica.

Por um lado, existe a mudança técnica central; a IA moderna é capaz de imitar a forma como o cérebro humano pensa. Ou seja, ela não se baseia mais nas antigas regras fixas condicionais de "se/portanto" que antes dominavam a automação.

Outro aspecto revolucionário da IA é o modelo agêntico sobre o qual tanto se fala: agentes digitais autônomos, também chamados de "personas". Essa IA é capaz de lidar com tarefas complexas e de alto valor, antes realizadas com muito esforço por especialistas humanos, como de FP&A, e parceiros de negócios.

No entanto, meu ponto de vista sobre equilíbrio é que o foco deve permanecer nas dificuldades humanas. A IA é uma revolução, mas sua implementação é uma evolução para todas as organizações.

O sucesso não depende da competência da IA, e sim da nossa, além da confiança que temos nela. Por isso, a sua função evolui para abranger a gestão de mudanças; cabe a você liderar a transformação cultural necessária.

Assim, para garantir a estabilidade nos negócios e o bom resultado para o usuário, a implementação deve acontecer em etapas cuidadosamente gerenciadas:

1. Foco nos desafios centrados nas pessoas. Comece com uma avaliação sincera; reconheça a prontidão e as lacunas de habilidades de sua equipe.
2. Supere a divisória da "alfabetização digital". Esteja ciente de que, para os veteranos, apesar da profunda perspicácia nos negócios, a IA é uma incógnita.
3. Gerencie a "sobrecarga", porque a velocidade da mudança e a própria tecnologia são assustadoras para muitos, assim como o rótulo "transição".
4. Otimize os recursos humanos. Crie "esquadrões mistos" que juntem o pessoal mais experiente e colegas mais informados sobre a tecnologia para compartilhar o aprendizado.
5. Visão mais ampla do valor. Assegure a adesão dos líderes e da empresa em geral e vá além do que você consegue poupar.
6. Compartilhe todo o aprendizado, inclusive que o ROI mais importante da IA talvez esteja nas áreas operacionais, com o potencial de economizar milhões de libras.
7. Coloque novos insights em prática. Lembre-se de que a automação inteligente de tarefas rotineiras de compliance é um divisor de águas estratégico. Prepare-se!

Então, o que nos trouxe a este ponto?

Logo após a pandemia global, com a mudança subsequente para o trabalho remoto, o advento da IA só ampliou a tendência fundamental de expor os pontos fracos operacionais. Ter mais visibilidade dos workflows é essencial para facilitar a remoção de processos redundantes, relatórios desnecessários e desperdício de tempo.

A próxima fronteira da IA é o GRC (governança, risco e compliance), principalmente na interpretação de documentos regulatórios não estruturados, pois mudanças como as próximas regras do IFRS trazem novos desafios. Da mesma forma, a complexidade de operar em várias moedas e regiões geográficas fragmenta as informações financeiras.

A próxima fronteira da IA é o GRC (governança, risco e compliance), principalmente na interpretação de documentos regulatórios não estruturados, pois mudanças como as próximas regras do IFRS trazem novos desafios. Da mesma forma, a complexidade de operar em várias moedas e regiões geográficas fragmenta as informações financeiras.

Agora, ao automatizar até a tarefas rotineiras de mais alto nível, as equipes se liberam das planilhas e se concentram em novos desafios. Será melhor dedicar seu tempo a análises e decisões de alto valor, além dos relatórios de rotina, para transformar as tarefas de compliance em insights que gerem receita.

No início do ciclo de vida de uma nova tecnologia multigeracional, a principal oportunidade é elevar as finanças à parceira estratégica completa. Um CFO me disse que está usando dados para "agir como GPS da organização".

Que tal alguns casos de sucesso reais?

Das experiências recentes dos CFOs, aqui estão três casos significativos:

Modernização do processo

A revolução do trabalho em home office durante a pandemia expôs a enorme falta de visibilidade do workflow das equipes em quase todas as empresas. Em um caso que conheço, a crise fomentou o mapeamento de todos os dados, sistemas e processos do pedido ao pagamento para expor etapas legadas e relatórios desnecessários.

Como resultado, as ineficiências foram eliminadas e os membros da equipe se sentem mais conectados, com mais compreensão do impacto da função de cada um em toda a cadeia de valor.

Aumento da eficiência operacional

Uma empresa global de bens de consumo examinava uma área operacional negligenciada: filme plástico para embalagem de produtos. A análise dos dados revelou uma ineficiência significativa e oculta que a empresa gerou ao longo dos anos: o uso de 80 SKUs para este item simples não voltado ao consumidor!

A solução foi consolidar apenas 20 SKUs, com uma economia atual de cerca de US$ 17 milhões, o que mostra que há ROIs importantes em áreas inesperadas.

Melhor uso dos insights estratégicos

Fiquei interessado quando uma empresa de serviços financeiros que conheço transformou a análise de perdas transacionais, que é uma tarefa rotineira de compliance, com a aplicação de Machine Learning aos dados. Resultado: a equipe financeira identificou padrões específicos ligados a países, produtos e sazonalidades diferentes. Como resultado, uma tarefa financeira padrão se tornou um insight estratégico valioso para as equipes de produto e receita e configurou diretamente a estratégia de negócios em escala global.

Em resumo, os principais tópicos aprendidos

1. O sucesso da estratégia de IA requer uma abordagem dupla: adotar a IA como revolucionária, mas implementá-la passo a passo, como uma implementação evolutiva para garantir a estabilidade.
2. A prontidão básica não é negociável. Aplique a IA a processos ou dados defeituosos e, em vez de resolver os problemas existentes em sua organização, você os ampliará.
3. O elemento humano é fundamental para o sucesso. Há uma mudança no foco dos CFOs. É preciso aumentar a confiança da equipe, eliminar a falta de habilidades e gerenciar as mudanças com eficiência.
4. O ROI significativo da IA pode se encontrar em áreas menos óbvias, das melhorias operacionais até novos insights estratégicos fora da função financeira central.
5. Ao considerar os próximos passos, comece avaliando a prontidão básica. Identifique as principais áreas em que você precisa melhorar a integridade dos dados e a maturidade dos processos.
6. Em seguida, invista em pessoas; desenvolva as habilidades e a confiança da equipe. Este é um requisito vital para o investimento antes de ampliar as iniciativas de IA.
7. Por fim, expanda a busca de valor oculto da IA. Procure projetos-piloto em que dados e recursos de IA possam resolver problemas da função financeira, com impacto tangível em toda a empresa.

Essas práticas ajudam os CFOs a transformar suas equipes para um futuro melhor, com mais automação e suporte proativo à tomada de decisões baseada em IA.