3 razões para empresas adotarem inteligência artificial no backoffice financeiro e fiscal

A adoção de inteligência artificial dentro do backoffice financeiro e fiscal das empresas brasileiras caminha em ritmo lento, apesar do volume bilionário de transações que passa por esses setores todos os dias. Um levantamento recente mostra que a tecnologia segue concentrada em áreas de menor exposição ao caixa, enquanto o coração das operações financeiras ainda depende de planilhas e controles paralelos.

Os dados são do estudo Panorama do Contas a Pagar 2026, conduzido pela Qive, plataforma que integra e automatiza a gestão de pagamentos, documentos e fornecedores em um único fluxo conectado ao ERP. A pesquisa aponta que apenas 33% das companhias no Brasil usam IA em áreas como backoffice financeiro e fiscal, e somente 16% tiveram orçamento dedicado ao tema em 2025. Além disso, mais da metade das organizações ainda opera com forte dependência de trabalho manual.

Para Isis Abbud, cofundadora e co-CEO da Qive, há um paradoxo no cenário atual. Segundo a executiva, o discurso sobre IA nunca foi tão presente no mundo corporativo, mas os investimentos não chegam ao lugar onde o dinheiro de fato circula. “Enquanto áreas como marketing experimentam modelos generativos, criam campanhas mais rápidas e testam novos formatos, o backoffice financeiro e fiscal, responsável por volumes bilionários, riscos reais e impacto direto no caixa, ainda depende, em grande parte, de planilhas e controles paralelos”, afirma.

Com base no mesmo estudo, Isis aponta três razões para que as empresas acelerem o uso da tecnologia em contas a pagar, financeiro e backoffice.

Apoio às decisões de negócio

Quando existe automação nessas áreas, ela costuma estar voltada ao registro do passado: lançar, conferir, arquivar, reconciliar. O fluxo avança, mas a decisão permanece estacionada. Ou seja, digitaliza-se o processo sem construir inteligência capaz de antecipar riscos ou orientar o rumo do negócio.

Na visão da executiva, esse descompasso produz um efeito enganoso. “É uma ilusão perigosa: companhias que se declaram data-driven, AI-ready, mas que ainda precisam de planilha, validação manual e retrabalho para rodar o contas a pagar. Ambição estratégica sem base operacional sólida não escala. E, no backoffice, esse custo é invisível até o momento em que vira problema”, pondera Isis.

Redução de erros em operações de alto volume

Outro motivo para acelerar a adoção de inteligência artificial está ligado ao custo silencioso das falhas operacionais. Em rotinas com grande volume de transações, inconsistências e retrabalho deixam de ser exceção e passam a fazer parte da estatística.

“Em operações de alto volume, falhas como pagamentos em duplicidade, vencimentos perdidos, dados inconsistentes, retrabalho constante, não são exceção, são estatística”, aponta a cofundadora da Qive. O Panorama do Contas a Pagar 2026 mostra que ineficiências operacionais e erros em processos financeiros podem consumir até 1% da receita anual de uma organização, um impacto que se acumula ao longo do tempo sem chamar atenção imediata.

IA como braço direito dos profissionais

Por fim, o estudo revela um dado que desloca parte do debate: os profissionais estão mais prontos do que os sistemas. Entre os entrevistados, 51% querem investir em inteligência artificial e 39% apontam planejamento como prioridade para os próximos ciclos.

“O apetite por um backoffice mais analítico existe. O que falta não é apenas a decisão de investimento, mas também dados confiáveis, infraestrutura e integração sólida de ferramentas”, pontua a executiva.

Contudo, Isis faz uma ressalva importante. Nem todo profissional de backoffice chega preparado para atuar de forma analítica, e mesmo entre os que já dominam esse repertório, a transição não acontece de forma automática. Para a especialista, a qualidade dos dados que alimentam a tecnologia é o ponto que separa ganho real de ruído.

“Tecnologia de ponta apoiada em dados ruins, fragmentados ou pouco confiáveis não gera inteligência. Gera ruído. Automatiza erros. E aumenta a insegurança na tomada de decisão. Sem dados íntegros, governados e acessíveis, a IA não acelera o pensamento, ela atrapalha”, finaliza Isis.