A inteligência artificial deixou de ser uma promessa e passou a ocupar o centro das discussões estratégicas nas empresas. Ainda assim, quando se observa a realidade dos times financeiros — responsáveis por decisões críticas de capital, risco e crescimento —, o cenário revela um paradoxo relevante: o discurso avançou de forma acelerada, mas a adoção efetiva permanece limitada. A maioria dos CFOs já reconhece a IA como prioridade, porém apenas uma parcela reduzida das organizações conseguiu incorporá-la de maneira consistente à rotina decisória.

Esse descompasso é particularmente significativo porque a área financeira reúne características que, em tese, a colocariam entre as principais beneficiárias dessa transformação. Trata-se de um ambiente intensivo em dados, estruturado em torno de previsões, análise de risco e alocação de recursos. Ainda assim, o uso predominante da inteligência artificial segue concentrado em aplicações pontuais, como automação de relatórios ou suporte operacional, com impacto restrito sobre decisões estratégicas e geração de valor.

Parte desse atraso decorre de uma confusão recorrente entre adoção e maturidade. Muitas empresas já experimentaram soluções baseadas em IA e, a partir disso, passam a se considerar avançadas no tema. No entanto, são poucas as que atingiram um estágio em que a tecnologia efetivamente transforma processos, altera a forma de tomada de decisão e cria vantagem competitiva. O resultado é um cenário em que a IA está presente, mas ainda não é determinante.

As barreiras para essa evolução são conhecidas, mas continuam subestimadas. Questões relacionadas à qualidade e integração de dados, limitações de infraestrutura, escassez de profissionais qualificados e preocupações com segurança seguem restringindo o avanço. Soma-se a isso um fator menos tangível, porém igualmente relevante: a resistência cultural em substituir modelos tradicionais, baseados em análises determinísticas, por abordagens que incorporam probabilidade, aprendizado contínuo e maior grau de incerteza.

Nesse contexto, o maior risco não está na adoção imperfeita da inteligência artificial, mas na sua postergação. Empresas que adiam essa transição permanecem presas a processos operacionais, com equipes dedicando tempo à consolidação de informações em vez de sua interpretação. As decisões tendem a ser mais lentas e ancoradas em dados históricos, enquanto organizações mais avançadas passam a operar com análises em tempo real e maior capacidade preditiva. Em um ambiente de negócios cada vez mais dinâmico, essa diferença rapidamente se traduz em perda de competitividade.

No Brasil, esse desafio assume contornos ainda mais sensíveis. A adoção de inteligência artificial avança de forma desigual, limitada por fatores estruturais como custo, disponibilidade de talento e maturidade tecnológica. Esse cenário amplia o risco de defasagem não apenas entre empresas de diferentes portes e setores, mas também em relação a competidores internacionais que já operam em estágios mais avançados de integração entre dados, tecnologia e decisão.

A transformação mais relevante, no entanto, não está na automação de tarefas isoladas, mas na redefinição do papel da área financeira dentro das organizações. O financeiro deixa de atuar predominantemente como um centro de controle e passa a assumir uma função de inteligência, orientada à antecipação de cenários e ao suporte ativo à estratégia. Isso implica migrar de uma lógica centrada em relatórios e histórico para uma atuação baseada em geração contínua de insights e apoio qualificado à tomada de decisão.

Essa transição já está em curso, mas ainda ocorre em ritmo mais lento do que o necessário diante da velocidade das mudanças no ambiente competitivo. Nos próximos anos, a diferença entre empresas não estará apenas no porte, no setor ou no acesso a capital, mas na capacidade de transformar dados em decisão e decisão em vantagem competitiva. Nesse contexto, a inteligência artificial tende a deixar de ser um diferencial e a se consolidar como um requisito básico de operação.

*Franklin Tomich é sócio-fundador da Accordia, plataforma de inteligência analítica voltada para M&A e finanças corporativas. Mestre em Finanças pela Fundação Dom Cabral, com foco na aplicação de inteligência artificial em processos financeiros, atua há mais de 15 anos no mercado de fusões e aquisições, liderando iniciativas que unem tecnologia e inteligência financeira para transformar a forma como negócios são avaliados e conduzidos