Introdução
O setor financeiro está passando por uma transformação profunda com a adoção de inteligência artificial. Sarah Friar, CFO da OpenAI, compartilha lições práticas sobre como construir uma função financeira verdadeiramente nativa em IA – uma abordagem que vai muito além de simplesmente automatizar tarefas existentes. Em um cenário onde empresas brasileiras ainda lutam para digitalizar processos básicos, as experiências da OpenAI oferecem um vislumbre do futuro das finanças corporativas.
A visão de Friar é ambiciosa: criar um departamento financeiro que opera em tempo real, com fechamentos contábeis instantâneos e previsões continuamente atualizadas. Mas o mais importante é como essa transformação está sendo construída – não através de uma imposição tecnológica de cima para baixo, mas por meio de experimentação prática e redesenho completo dos fluxos de trabalho.
A revolução do fechamento contábil em tempo real
Um dos objetivos mais ousados estabelecidos pela equipe de Friar é o ‘zero-day close’ – um fechamento contábil que acontece instantaneamente, no mesmo dia. Para quem trabalha com finanças no Brasil, onde muitas empresas ainda levam semanas para fechar o mês, isso pode parecer ficção científica. Mas a OpenAI está provando que é possível.
O conceito vai além de simplesmente acelerar processos existentes. Trata-se de criar uma visão reconciliada e rastreável da posição financeira da empresa em tempo real. Imagine ter acesso a dados financeiros atualizados não mensalmente, mas continuamente – com cada variação explicada, cada transação rastreável e exceções sinalizadas automaticamente para revisão humana.
A implementação prática envolve conectar planos de gastos aprovados, registros contábeis, ordens de compra, provisões e detalhes de transações em uma visão continuamente reconciliada. A IA prepara explicações iniciais para variações e identifica exceções que requerem atenção. O papel humano permanece central: a equipe financeira valida os números, aplica julgamento e mantém a responsabilidade final pela aprovação.
Previsões que evoluem com o negócio
O segundo pilar da transformação é a previsão contínua e automatizada. Em vez de atualizações trimestrais ou mensais, a OpenAI está construindo sistemas que combinam modelos estatísticos, conversas de vendas, evidências no nível de contas, dados operacionais e o julgamento da equipe financeira em uma visão unificada e interativa.
A equipe está migrando das limitações das planilhas tradicionais para ferramentas mais dinâmicas. Líderes podem visualizar o que mudou, por que mudou e quais decisões poderiam alterar o resultado. Quando um novo compromisso de cliente não está refletido na linha de base, o sistema pode apresentar evidências de suporte e mostrar como um ajuste afetaria o trimestre ou o ano.
Essa abordagem também transforma decisões de alocação de capital. A equipe financeira consegue identificar onde investimentos em marketing estão gerando retorno, onde os resultados estão diminuindo e o que a realocação do próximo real poderia significar para o negócio.
Profissionais de finanças se tornam construtores
Uma das mudanças mais significativas observadas por Friar é como os profissionais de finanças estão se transformando em construtores de suas próprias ferramentas. Pesquisas da OpenAI mostram que 40% do uso especializado de IA por profissionais financeiros envolve trabalho fora das finanças tradicionais, e 22% envolve tarefas relacionadas à engenharia.
Na prática, isso significa que toda a equipe está criando dashboards e ferramentas personalizadas usando ChatGPT Work e Codex. Um exemplo concreto: um membro da equipe que nunca havia programado usou o Codex para construir uma ferramenta que transforma previsões mensais de publicidade em planos semanais e diários, considerando dias úteis e feriados, mantendo todos os números vinculados ao modelo aprovado.
Essa democratização do desenvolvimento permite que as pessoas que entendem profundamente os problemas do negócio criem as soluções. Os profissionais de finanças não estão se tornando menos especializados – estão ganhando a capacidade de levar sua expertise mais longe.
Velocidade com responsabilidade e controles claros
Um dos aprendizados mais importantes veio do desenvolvimento do IR-GPT, um GPT customizado para relações com investidores. Questões de due diligence que antes exigiam horas de pesquisa e preparação agora geram rascunhos sólidos em segundos. Mas a lição crucial é sobre controle: a equipe de RI ainda lê cada resposta, adiciona contexto e garante consistência entre diferentes investidores.
Friar enfatiza que CFOs devem trabalhar com equipes de TI e governança para definir claramente 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 uma explicação clara, e mudanças em baselines aprovadas devem requerer autorização financeira.
A era do ‘tokenmaxxing’ – uso descontrolado de tokens de IA – já passou. Agora é simples estabelecer limites de uso, controles orçamentários, acesso baseado em funções e limites de aprovação. CFOs podem gerenciar o uso de IA com a mesma disciplina aplicada a qualquer despesa variável, enquanto dão às equipes espaço para construir e experimentar.
Medindo o ROI real da inteligência artificial
Para avaliar o sucesso da IA, Friar propõe uma abordagem baseada em desempenho operacional real, não apenas em métricas de uso. Para cada fluxo de trabalho, sua equipe responde 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? Isso nos ajudou a agir mais rápido ou tomar uma decisão melhor?
Para uma equipe financeira, trabalho útil pode significar uma previsão atualizada, uma variação explicada, uma solicitação de auditoria completada ou uma pergunta do conselho respondida. As métricas incluem tempo de ciclo, percentual de transações reconciliadas automaticamente, número de exceções que requerem revisão e tempo necessário para explicar variações.
Um insight importante: o modelo mais barato nem sempre é o mais econômico. Se um modelo mais avançado chega a uma resposta confiável com menos tentativas e menos revisão, pode custar menos no total.
O que isso significa para o mercado brasileiro
As experiências da OpenAI oferecem um roteiro valioso para CFOs brasileiros que buscam modernizar suas operações financeiras. Em um contexto onde muitas empresas ainda lutam com processos manuais e sistemas desintegrados, a abordagem de Friar mostra que a transformação é possível – mas requer mais do que apenas adotar nova tecnologia.
O caminho começa com experimentação estruturada em problemas reais. Empresas brasileiras podem começar identificando processos recorrentes que consomem tempo significativo – como reconciliações bancárias, análises de variações ou preparação de relatórios gerenciais. A partir daí, podem testar como a IA pode acelerar ou melhorar esses processos, sempre mantendo controles claros e responsabilidade humana.
A transformação também exige uma mudança cultural. Profissionais financeiros precisam ser encorajados a experimentar e construir, não apenas executar processos estabelecidos. Isso pode ser especialmente desafiador em ambientes corporativos tradicionais, mas os benefícios – maior agilidade, melhores insights e decisões mais rápidas – justificam o esforço.
Conclusão
A visão de Sarah Friar para o futuro das finanças corporativas é ao mesmo tempo ambiciosa e pragmática. O fechamento contábil instantâneo e as previsões continuamente atualizadas representam uma mudança fundamental em como as empresas entendem e gerenciam seu desempenho financeiro. Mas o verdadeiro valor está em liberar os profissionais de finanças para focar no que realmente importa: análise, julgamento e suporte estratégico ao negócio.
Para o mercado brasileiro, as lições são claras. A transformação digital das finanças não é mais opcional – é uma questão de competitividade. Empresas que conseguirem implementar essas práticas terão vantagens significativas: decisões mais rápidas, controles mais fortes e equipes mais capacitadas. O momento de começar essa jornada é agora, antes que a distância para os líderes globais se torne intransponível.
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.
