Introdução
A transformação digital nas áreas financeiras das empresas brasileiras ainda enfrenta desafios básicos: fechamentos mensais que levam semanas, previsões desatualizadas e equipes sobrecarregadas com trabalho manual repetitivo. Enquanto isso, a OpenAI, criadora do ChatGPT, está redefinindo completamente o que significa ter uma área financeira no século XXI. Sarah Friar, CFO da empresa, compartilhou recentemente as lições práticas de como construir uma função financeira verdadeiramente nativa em IA – não apenas automatizando tarefas, mas reimaginando todo o fluxo de trabalho.
O caso da OpenAI é particularmente relevante porque a empresa precisou construir sua área financeira do zero enquanto crescia em velocidade extraordinária. Com acesso às ferramentas de IA mais avançadas do mundo, a equipe estabeleceu duas metas ambiciosas: alcançar um fechamento contábil em zero dias e criar previsões financeiras que se atualizam continuamente. Os aprendizados dessa jornada oferecem um roteiro prático para CFOs brasileiros que buscam modernizar suas operações.
A revolução do fechamento instantâneo e previsões em tempo real
O conceito de ‘zero-day close’ proposto pela OpenAI vai muito além de simplesmente acelerar o fechamento contábil. Trata-se de fornecer aos líderes uma visão reconciliada, rastreável e em tempo real da posição financeira da empresa. Na prática, isso significa conectar automaticamente planos de gastos aprovados, registros contábeis, ordens de compra, provisões e detalhes de transações em uma visão continuamente atualizada.
Para empresas brasileiras acostumadas com fechamentos que se arrastam por semanas, a abordagem pode parecer futurista. Mas a OpenAI demonstra que é possível: a IA prepara explicações iniciais para variações, sinaliza exceções que requerem atenção humana, e mantém toda a documentação de suporte acessível. A equipe financeira mantém o papel crítico de validar números, aplicar julgamento profissional e aprovar o fechamento final.
A previsão contínua (continuous forecasting) constrói-se sobre essa base reconciliada. Em vez de atualizações mensais ou trimestrais trabalhosas, o sistema da OpenAI combina modelos estatísticos, conversas com vendas, evidências por conta, dados operacionais e o julgamento da equipe financeira em ferramentas interativas. Quando um novo compromisso de cliente não aparece na previsão base, o sistema pode apresentar a evidência de suporte e mostrar como um ajuste afetaria o trimestre ou o ano.
Ferramentas práticas desenvolvidas internamente
A equipe criou dashboards específicos que vão além das limitações das planilhas tradicionais. Um exemplo é o painel de reconciliação orçamento versus realizado, que mostra verificações de origem, detalhamento de provisões e uma revisão gerada por IA mas controlada pela equipe financeira. Outro é o sistema de previsão interativa que permite comparar cenários ajustados com previsões anteriores, visualizando projeções de receita recorrente anual (ARR) por trimestre.
Para alocação de capital, desenvolveram visualizações que mostram curvas de retorno decrescente, destacando onde os investimentos em marketing estão produzindo resultados e onde começam a perder eficácia. Isso permite decisões mais precisas sobre onde alocar o próximo real de investimento.
As cinco lições práticas para CFOs
1. Acesso universal com propósito direcionado
A OpenAI começou dando acesso amplo às ferramentas de IA para toda a equipe financeira, mas descobriu que o verdadeiro valor surge quando esse acesso é combinado com experimentação estruturada em problemas reais. A empresa organizou um hackathon de finanças, trazendo engenheiros especializados para trabalhar com a equipe em desafios específicos.
Um resultado foi o IR-GPT, um assistente customizado baseado em materiais aprovados que a equipe de relações com investidores usa para responder perguntas de due diligence. Trabalhos que antes levavam horas, às vezes se estendendo pela madrugada, agora produzem rascunhos sólidos em segundos. A equipe também desenvolveu GPTs customizados para áreas como compras e impostos.
Para CFOs brasileiros, a lição é equilibrar experimentação bottom-up com estratégia top-down. Coloque ferramentas de IA seguras nas mãos das pessoas e deixe que aqueles mais próximos do trabalho identifiquem melhores formas de executá-lo, enquanto a liderança foca recursos nas mudanças de maior impacto para o negócio.
2. Redesenhar o fluxo completo em torno da decisão
Equipes financeiras tradicionalmente gastam energia enorme montando os inputs para uma decisão – encontrando dados, reconciliando planilhas, explicando variações, criando gráficos e preparando apresentações. A IA permite redesenhar todo o caminho desde os dados fonte até a decisão final.
Em vez de reconstruir o negócio após o fim do período, a OpenAI trabalha com uma visão continuamente reconciliada. Cada variação pode ser rastreada até a atividade subjacente, com a IA preparando explicações iniciais e sinalizando exceções. Isso não elimina o fechamento contábil, mas remove a correria para reconstruir o que aconteceu depois que o mês termina.
3. Profissionais de finanças tornam-se construtores
Uma transformação significativa é que profissionais de finanças agora podem construir as ferramentas que seu trabalho requer. Pesquisa recente da OpenAI mostra que 40% do uso especializado de IA por profissionais financeiros envolve trabalho fora das finanças tradicionais, e 22% envolve tarefas relacionadas à engenharia.
Um exemplo prático: um membro da equipe que apoia o negócio de publicidade, sem experiência prévia em programação, usou o Codex para construir uma ferramenta que transforma a previsão mensal de publicidade em planos semanais e diários. A ferramenta considera dias úteis e feriados, compara previsões e mantém todos os números vinculados ao modelo aprovado.
Para o contexto brasileiro, onde muitas empresas ainda dependem fortemente de planilhas complexas e processos manuais, essa capacitação dos profissionais de finanças para criar suas próprias soluções representa uma mudança de paradigma significativa.
4. Velocidade com responsabilidade e controles claros
O IR-GPT ensinou uma lição importante sobre controle. Mesmo com respostas geradas em segundos, o papel humano permanece central. A equipe de relações com investidores lê cada rascunho, adiciona contexto e julgamento, e garante consistência nas respostas entre diferentes investidores.
CFOs devem trabalhar com equipes de TI e governança para definir quais dados a IA pode acessar, quais ações pode tomar, quando aprovação é necessária e quando escalar questões. Cada output deve conectar-se a uma fonte confiável, cada previsão deve ter explicação clara, e mudanças em baselines aprovados devem requerer autorização financeira.
A era do ‘tokenmaxxing’ (uso descontrolado de tokens) passou. Agora é direto estabelecer limites de uso, controles orçamentários, acesso baseado em funções, regras de roteamento de modelos e limites de aprovação. CFOs podem gerenciar o uso de IA com a mesma disciplina aplicada a qualquer despesa variável.
5. Medir valor por unidade de inteligência
CFOs precisam de um scorecard para IA baseado em performance operacional, não apenas em consumo. Para cada fluxo de trabalho, a OpenAI recomenda quatro perguntas fundamentais: A IA completou trabalho que importa? Qual foi o custo total, incluindo tempo de funcionários, revisão e retrabalho? O resultado foi bom o suficiente para usar? Ajudou a mover mais rápido ou tomar decisão melhor?
Para equipes financeiras, trabalho útil pode significar previsão atualizada, variação explicada, solicitação de auditoria completada ou pergunta do conselho respondida. O modelo mais barato nem sempre é o mais econômico – se um modelo melhor chega a respostas confiáveis com menos tentativas e revisões, pode custar menos no total.
Implicações para o mercado brasileiro
O caso da OpenAI oferece lições valiosas para o mercado brasileiro, onde muitas empresas ainda lutam com processos financeiros fragmentados e manuais. A transformação descrita não requer necessariamente as ferramentas mais avançadas do mundo – começa com a decisão de reimaginar como o trabalho financeiro é feito.
Para empresas brasileiras, alguns pontos de partida práticos incluem: identificar processos repetitivos de alto volume (como reconciliações e explicações de variações), criar grupos de experimentação com problemas bem definidos, estabelecer governança clara desde o início, e medir resultados em termos de decisões melhores e mais rápidas, não apenas em automação.
A barreira não é mais tecnológica – ferramentas de IA estão cada vez mais acessíveis. O desafio é cultural e organizacional: dar às equipes permissão para experimentar, tempo para aprender, e estrutura para escalar o que funciona. Empresas que dominarem essa transição terão vantagem competitiva significativa em um mercado onde velocidade e precisão nas decisões financeiras são cada vez mais críticas.
O futuro das finanças corporativas
A visão da OpenAI para finanças – equipes que entendem o que está acontecendo enquanto acontece, mostram aos líderes o que pode acontecer em seguida, e ajudam a empresa a tomar decisões melhores mais cedo – representa o futuro da função financeira. Não se trata apenas de fazer o mesmo trabalho mais rápido, mas de elevar o papel das finanças de processador de transações para parceiro estratégico em tempo real.
Para profissionais de finanças brasileiros, isso significa desenvolver novas habilidades: não necessariamente programação avançada, mas a capacidade de identificar oportunidades de automação, desenhar fluxos de trabalho eficientes, e manter o julgamento profissional no centro de sistemas cada vez mais automatizados.
A transformação também requer mudança de mentalidade dos líderes. Como Sarah Friar observa, ‘você não pode ser o que não pode ver’. Se queremos que nossas equipes financeiras abracem o possível com IA, precisamos mostrar como isso se parece – e como CFOs, isso começa conosco.
Conclusão
A jornada da OpenAI para construir uma função financeira nativa em IA oferece um modelo prático para CFOs em qualquer lugar. As lições – desde dar acesso amplo com propósito claro até medir valor real entregue – são aplicáveis independentemente do tamanho da empresa ou setor.
Para o mercado brasileiro, onde a transformação digital nas finanças ainda está em estágios iniciais em muitas empresas, o caso mostra que é possível dar saltos significativos. Não se trata de implementar toda a visão de uma vez, mas de começar com um processo significativo, aprender com a experiência, e expandir sistematicamente.
O resultado final – uma equipe financeira com maior capacidade analítica e um CFO com visão mais clara do negócio – justifica o investimento. Mais importante, cria um modelo de trabalho para como toda a empresa pode transformar inteligência em valor duradouro. Em um ambiente de negócios cada vez mais dinâmico, essa pode ser a diferença entre liderar e seguir o mercado.
Fonte original: Este artigo foi adaptado e traduzido a partir da matéria “What building an AI-native finance function taught me” publicada em OpenAI, disponível em https://openai.com/index/building-an-ai-native-finance-function.
