Os líderes financeiros estão impulsionando o ROI usando IA de agente para automação de contas a pagar, transformando tarefas manuais em fluxos de trabalho autônomos.
Embora os projetos gerais de IA tenham registado um aumento do retorno do investimento para 67% no ano passado, os agentes autónomos proporcionaram um ROI médio de 80% ao lidar com processos complexos sem intervenção humana. Esta lacuna de desempenho exige uma mudança na forma como os CIOs alocam os orçamentos de automação.
Os sistemas de IA Agentic estão agora avançando a empresa do valor teórico para retornos sólidos. Ao contrário das ferramentas generativas que resumem dados ou rascunham textos, esses agentes executam fluxos de trabalho dentro de regras e limites de aprovação rígidos.
A pressão da diretoria impulsiona esse pivô. Um relatório da Basware e FT Longitude revela que quase metade dos CFOs enfrentam exigências da liderança para implementar IA nas suas operações. No entanto, 61% dos líderes financeiros admitem que as suas organizações implementaram agentes de IA personalizados, em grande parte como experiências para testar capacidades e não para resolver problemas de negócio.
Esses experimentos muitas vezes não dão resultado. Os modelos tradicionais de IA geram insights ou previsões que requerem interpretação humana. Os sistemas agênticos fecham a lacuna entre o insight e a ação, incorporando decisões diretamente no fluxo de trabalho.
Jason Kurtz, CEO da Basware, explica que a paciência para experimentações não estruturadas está acabando. “Chegamos a um ponto crítico em que os conselhos e CEOs concluem os experimentos de IA e esperam resultados reais”, diz ele. “A IA pela IA é um desperdício.”
Contas a pagar como campo de provas para IA agente em finanças
Os departamentos financeiros agora direcionam esses agentes para ambientes de alto volume e baseados em regras. Contas a pagar (AP) é o principal caso de uso, com 72% dos líderes financeiros vendo-o como o ponto de partida óbvio. O processo se adapta à implantação de agentes porque envolve dados estruturados: as faturas entram, exigem limpeza e verificações de conformidade e resultam em uma reserva de pagamento.
As equipes usam agentes para automatizar a captura de faturas e a entrada de dados, uma tarefa diária para 20% dos líderes. Outras implantações em tempo real incluem a detecção de faturas duplicadas, a identificação de fraudes e a redução de pagamentos indevidos. Estas não são aplicações hipotéticas; eles representam tarefas onde um algoritmo funciona com alta autonomia quando os parâmetros estão corretos.
O sucesso neste setor depende da qualidade dos dados. A Basware treina seus sistemas em um conjunto de dados de mais de dois bilhões de faturas processadas para fornecer previsões baseadas no contexto. Esses dados estruturados permitem que o sistema diferencie anomalias legítimas e erros sem supervisão humana.
Kevin Kamau, diretor de gerenciamento de produtos para dados e IA da Basware, descreve a AP como um “campo de provas” porque combina escala, controle e responsabilidade de uma forma que poucos outros processos financeiros conseguem.
A matriz de decisão de construção versus compra
Os líderes tecnológicos devem em seguida decidir como adquirir estas capacidades. O termo “agente” atualmente abrange tudo, desde simples scripts de fluxo de trabalho até sistemas autônomos complexos, o que complica a aquisição.
Abordagens divididas por função. Nas contas a pagar, 32% dos líderes financeiros preferem IA incorporada em software existente, em comparação com 20% que os constroem internamente. Para planejamento e análise financeira (FP&A), 35% optam por soluções autoconstruídas, contra 29% por soluções integradas.
Esta divergência sugere uma regra pragmática para o alto escalão. Se a IA melhorar um processo compartilhado por muitas organizações, como a AP, faz sentido incorporá-la por meio de uma solução de fornecedor. Se a IA cria uma vantagem competitiva exclusiva para o negócio, construir internamente é o melhor caminho. Os líderes devem comprar para acelerar processos padrão e construir para se diferenciar.
Governança como facilitadora da velocidade
O medo do erro autônomo retarda a adoção. Quase metade dos líderes financeiros (46%) não considerará a mobilização de um agente sem uma governação clara. Esta cautela é racional; os sistemas autônomos exigem proteções rígidas para operar com segurança em ambientes regulamentados.
No entanto, as organizações mais bem-sucedidas não permitem que a governação impeça a implementação. Em vez disso, eles o usam em escala. Estes líderes são significativamente mais propensos a utilizar agentes para tarefas complexas, como verificações de conformidade (50%), em comparação com os seus pares menos confiantes (6%).
Anssi Ruokonen, chefe de dados e IA da Basware, aconselha tratar os agentes de IA como colegas juniores. O sistema requer confiança, mas não deve tomar grandes decisões imediatamente. Ele sugere testar minuciosamente e introduzir autonomia lentamente, garantindo que um ser humano permaneça informado para manter a responsabilidade.
Os trabalhadores digitais levantam preocupações em relação ao deslocamento. Um terço dos líderes financeiros acredita que a deslocação de empregos já está a acontecer. Os proponentes argumentam que os agentes mudam a natureza do trabalho em vez de eliminá-lo.
A automatização de tarefas manuais, como a extração de informações de PDFs, libera a equipe para se concentrar em atividades de maior valor. O objetivo é passar da eficiência das tarefas para a alavancagem operacional, permitindo que as equipes financeiras gerenciem fechamentos mais rápidos e tomem melhores decisões de liquidez sem aumentar o número de funcionários.
As organizações que usam IA de agência relatam extensivamente retornos mais elevados. Os líderes que implantam ferramentas de IA diariamente para tarefas como contas a pagar obtêm melhores resultados do que aqueles que limitam o uso à experimentação. A confiança cresce através da exposição controlada; implantações bem-sucedidas em pequena escala levam a uma confiança operacional mais ampla e a um maior ROI.
Os executivos devem ir além da experimentação não orientada para replicar o sucesso dos primeiros adotantes. Os dados mostram que 71% das equipas financeiras com retornos fracos agiram sob pressão sem uma direção clara, em comparação com apenas 13% das equipas que alcançaram um forte ROI.
O sucesso exige incorporar a IA diretamente nos fluxos de trabalho e governar os agentes com a disciplina aplicada aos funcionários humanos. “A Agentic AI pode fornecer resultados transformacionais, mas somente quando for implantada com propósito e disciplina”, conclui Kurtz.
Veja também: A implantação de IA em serviços financeiros atinge um ponto de inflexão à medida que Singapura lidera a mudança para a produção
Quer saber mais sobre IA e big data dos líderes do setor? Confira a AI & Big Data Expo que acontece em Amsterdã, Califórnia e Londres. O evento abrangente faz parte da TechEx e está localizado junto com outros eventos de tecnologia líderes, incluindo o Cyber Security & Cloud Expo. Clique aqui para mais informações.
AI News é desenvolvido pela TechForge Media. Explore outros eventos e webinars de tecnologia empresarial futuros aqui.
Fontesartificialintelligence
