Controller Cast #57 - IA para Finanças: Como se preparar agora (mesmo que sua empresa ainda não esteja pronta)
Controller Cast #57 - IA para Finanças: Como se preparar agora (mesmo que sua empresa ainda não esteja pronta)
Descubra o que realmente mudou com a IA para Finanças. Lições práticas, erros comuns e como se preparar para o futuro da Controladoria, com Jessica Regina.
A Inteligência Artificial já é uma realidade em muitas áreas, mas quando o assunto é IA para Finanças, o cenário ainda é de muitas promessas, dúvidas e decisões erradas. Empresas anunciam soluções disruptivas, profissionais se sentem pressionados a dominar ferramentas... e, no meio disso tudo, o que fazer?
No episódio 57 do Controller Cast, recebemos novamente Jessica Regina, fundadora do Financ.ia e uma das principais vozes nacionais quando o assunto é IA para Finanças. Ela compartilhou o que mudou em sua carreira nos últimos 12 meses e revelou os bastidores da maior comunidade de IA voltada ao universo financeiro no Brasil.
E, diferente do que você pode imaginar, o episódio fala muito pouco de ferramentas. Fala de mentalidade, processos e estratégia, tudo aplicável a sua empresa hoje mesmo.
Assista o episódio completo abaixo, ou ouça no Spotify.
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Abaixo você confere um resumo dos principais destaques deste bate-papo:
De Controller a referência em IA para Finanças
Com 20 anos de experiência em contabilidade, controladoria e planejamento financeiro, Jessica já trabalhou em empresas como PwC, Suzano, Barenbrug e Coface. Em 2023, ao publicar um post no LinkedIn perguntando quem gostaria de estudar IA para Finanças com ela, teve mais de mil respostas em 24 horas.
O que começou como um grupo de estudos, se tornou o Financ.ia, a maior edtech brasileira sobre inteligência artificial voltada ao setor financeiro. Hoje, são mais de 4 mil profissionais capacitados.
Jessica largou a carreira tradicional e fez da IA para Finanças sua missão, ajudando empresas a se prepararem, desde a base, para as mudanças trazidas com a IA.
A verdade sobre a IA para finanças: o que (ainda) não mudou
Segundo Jessica, o uso de IA para Finanças ainda está em estágio inicial. Embora ferramentas como ChatGPT, o Treasy BI e automações estejam mais acessíveis, a adoção real nas rotinas financeiras ainda é tímida, por três motivos principais:
1. Processos desestruturados
Antes de aplicar IA, é preciso entender, mapear e padronizar os processos. E essa etapa, em geral, está abandonada pelas empresas.
“Como você quer ensinar uma IA a executar tarefas que você mesmo não sabe descrever?”
2. Mindset conservador
Mesmo com a tecnologia disponível, muitos profissionais financeiros ainda resistem à mudança, inclusive as lideranças.
“Finanças sempre foi conservadora. A IA chegou para sacudir isso — e muitos ainda não perceberam.”
3. Faltam soluções robustas e acessíveis
Muitas promessas, pouca entrega. É comum empresas investirem em soluções que prometem “IA para Finanças ou Controladoria” e, no fim, entregam apenas um chatbot com respostas prontas.
“Você não precisa de IA. Precisa de eficiência. E muitas vezes o problema está antes da tecnologia.”
Por que a IA em finanças exige mais do que apenas ferramentas
A grande sacada do episódio é essa: a IA para Finanças não começa com a ferramenta em si, mas com a cabeça de quem vai usar. Em outras palavras, o sucesso de qualquer aplicação depende do quanto o profissional conhece seus processos, domina os dados e tem repertório de negócio.
“Não adianta ter o melhor software do mundo se sua estrutura de contas está bagunçada ou se você nem sabe onde está perdendo dinheiro.”
Por isso, antes de sair implantando IA, Jessica recomenda:
Mapear os processos internos.
Criar rituais de revisão e melhoria contínua.
Aprender a usar ferramentas como ChatGPT como copilotos, e não como mágicas.
Profissionais financeiros também precisam "vender suas ideias"
Outro ponto central da conversa foi o quanto os profissionais de Finanças precisam aprender a se comunicar melhor, com o time, com a diretoria e com as outras áreas.
“Finanças não vende produto, mas precisa vender ideias. Quem não sabe defender uma proposta orçamentária não avança.”
E isso se conecta diretamente com o papel da IA em Finanças: ferramentas que automatizam tarefas dão mais tempo para que os profissionais sejam mais estratégicos, mais próximos do negócio, mais propositivos.
Oportunidades e riscos para quem trabalha com Finanças e Controladoria
Segundo Jessica, os cargos operacionais são os primeiros a sofrer com a automação. Por isso, a IA para Finanças vai acelerar a extinção de tarefas repetitivas e valorizar quem entrega análise, insight e visão de negócio.
Ela cita o exemplo de uma aluna do seu curso que automatizou conciliações que levavam 36 horas por mês com macros geradas com ajuda do ChatGPT. O impacto foi tão grande que ela ganhou visibilidade na empresa, apoio do CEO e se tornou referência interna em inovação.
“Ela virou um case dentro da empresa. Ganhou acesso a outras IAs e foi convidada a apresentar para os executivos. Tudo isso partindo do financeiro.”
Como se preparar?
Jessica listou os principais caminhos para quem quer começar a aplicar IA no dia a dia da área financeira:
Aprenda a mapear processos, e comece por onde dói mais
Invista em formação básica em Python e automações simples.
Use o ChatGPT como tutor para resolver desafios reais.
Crie rituais de aprendizado com o time.
Converse com profissionais de outras empresas: benchmarking é essencial.
Busque participar de comunidades especializadas, como o Financ.ia.
O Treasy pode ajudar sua empresa a se preparar para a IA desde a organização da sua Modelagem Financeira, até contar com um Planejamento Orçamentário estruturado e colaborativo. Você não precisa esperar a IA avançar para trabalhar com Inteligência Financeira, comece hoje mesmo:
Participe dos workshops e cursos do Financ.ia
Se quiser aprender mais com a Jessica e dar o próximo passo em IA para Finanças na prática, você pode participar de seus grupos e workshops:
Workshop: Mapeamento de Processos com IA
Datas: 14 e 15 de julho
Aprenda como mapear seus processos financeiros com auxílio do ChatGPT.
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IA para Finanças realmente mudou algo nos últimos 12 meses
Mudou menos do que as promessas sugerem. As ferramentas ficaram mais acessíveis (ChatGPT, automações), mas a adoção real nas rotinas financeiras ainda é tímida. O grande avanço não é tecnológico — é de mentalidade. Quem começou a pensar diferente sobre processos e dados já está à frente.
Por que empresas investem em IA para Finanças e não veem resultado
Geralmente por três razões: processos desorganizados que ninguém consegue descrever (como você quer ensinar uma IA a fazer algo que você nem sabe como faz?), mindset conservador da liderança financeira, e soluções que prometem muito mas entregam pouco (tipo um chatbot com respostas prontas). O problema está antes da tecnologia.
É preciso de IA para melhorar a eficiência das Finanças
Nem sempre. Muitas vezes o problema está em processos desorganizados, plano de contas bagunçado ou falta de visibilidade dos dados. IA é um acelerador, não uma solução mágica. Se você não tem clareza dos seus processos hoje, IA não vai resolver isso sozinha.
Como começar a preparar a empresa para IA em Finanças
Comece mapeando seus processos internos — entenda como as coisas funcionam hoje. Depois, crie rituais de revisão e melhoria contínua. Use ferramentas como ChatGPT como copilotos, não como mágicas. E estruture seus dados: se sua estrutura de contas está bagunçada, IA não vai ajudar.
Qual é o primeiro passo antes de implementar uma ferramenta de IA
Conhecer seus próprios processos. Mapear, documentar e padronizar o que você faz hoje. Sem isso, você não sabe o que automizar nem como treinar a IA para ajudar. É um passo que a maioria pula e depois se arrepende.
IA em Finanças exige que o profissional saiba programação
Não. O sucesso depende do quanto você conhece seus processos, domina os dados e tem repertório de negócio. Ferramentas modernas foram feitas para ser usadas por profissionais financeiros, não por programadores. O que muda é a mentalidade, não o conjunto de habilidades técnicas tradicionais.
Qual a diferença entre um chatbot genérico e IA real para Finanças
Um chatbot genérico (tipo aqueles vendidos como 'solução de IA') responde perguntas prontas mas não se integra aos seus processos. IA real para Finanças analisa seus dados específicos, identifica padrões nas suas contas e automações, e sugere ações baseadas na sua realidade. É a diferença entre uma resposta pronta e uma análise contextualizada.
Vale a pena investir em IA para Finanças agora ou é melhor esperar
Vale a pena começar agora — não com a ferramenta, mas com a preparação. Mapeie processos, organize dados, cultive a mentalidade de melhoria. As ferramentas vão ficar ainda mais acessíveis, mas quem já tem a base montada vai aproveitar muito mais rápido quando chegar a hora.
Como fazer com que o time de Finanças aceite IA sem resistência
Mostrando que IA libera tempo para tarefas que agregam mais valor. Um controller que gasta 3 dias fechando período poderia passar 2 dias analisando desvios e tomando decisões. O medo geralmente vem de achar que será substituído, não de usar a ferramenta. Liderança precisar 'vender' isso internamente — e sim, isso inclui vender para cima também.
IA consegue identificar onde uma empresa está perdendo dinheiro
Consegue — se seus dados e plano de contas estiverem estruturados. IA analisa padrões que um humano levaria semanas para encontrar em uma planilha. Mas se você nem sabe onde procurar ou seus dados estão bagunçados, IA vai ficar tão perdida quanto você. A máquina amplia a visão de quem já tem clareza.
Processos desestruturados bloqueiam IA em Finanças
Bloqueiam completamente. Uma IA não consegue executar uma tarefa que você mesmo não consegue descrever com clareza. Se seu processo de fechamento mensal é 'um pouco de cada coisa, conforme o mês', IA vai ter dificuldade em aprender padrões. Estrutura primeiro, ferramentas depois.
Qual o impacto de usar ChatGPT como copiloto em Finanças
ChatGPT pode acelerar análises, drafts de relatórios e até mapeamento de processos — se usado com propósito. O risco é achar que ChatGPT vai pensar pela você. O melhor uso é: você questiona, ChatGPT estrutura a resposta, você valida e refina. É um brainstorming, não uma resposta final.
Empresas pequenas conseguem implementar IA para Finanças
Sim, muitas vezes com mais facilidade que grandes empresas. PMEs têm processos mais simples de mapear e menos resistência cultural (em geral). O maior desafio não é porte, é mentalidade: estão dispostos a gastar tempo estruturando antes de automatizar?
IA para Finanças substitui o controller ou o contador
Não. IA substitui tarefas repetitivas e análises que levam horas em planilha. O profissional que sobra é aquele que só faz isso. O controller ou contador que aprende a usar IA como ferramenta fica ainda mais valioso — consegue fazer análises estratégicas, encontrar oportunidades e impactar mais o resultado.
Como estruturar uma empresa para aproveitar IA em Finanças
Organize seu plano de contas com lógica clara, documente seus processos, crie rotinas de revisão de dados. Depois, escolha ferramentas que se integrem aos seus processos, não o contrário. E cultive a mentalidade de teste e aprendizado contínuo — IA vai evoluir muito nos próximos meses, quem começar a experimentar agora sai na frente.
Finanças conservadora consegue abraçar IA
Consegue, mas precisa de liderança que entenda que cautela não é inimiga de inovação. IA em Finanças não é sobre fazer apostas — é sobre estruturar melhor o que você já faz, reduzir erro e ganhar clareza. Para lideranças conservadoras, essa narrativa costuma fazer mais sentido que 'transformação digital'.
Qual a diferença entre IA para Finanças e BI (Business Intelligence)
BI analisa dados históricos e cria visões para você entender o que aconteceu. IA em Finanças vai além: automiza processos, identifica anomalias, sugere ações e aprende com novos dados. BI responde 'por que aconteceu?'. IA ajuda com 'e agora, o que fazer?'. Muitas soluções misturam os dois.
Quanto tempo leva para implementar IA em Finanças corretamente
Depende de onde você começa. Se seus processos já estão mapeados e dados estruturados, algumas automações saem em semanas. Se precisa mapear processos antes, conta de 2 a 4 meses. O erro é achar que é rápido demais — qualquer implementação que promete resultado em 2 semanas está prometendo só a ferramenta, não o impacto.
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