Líderes financeiros estão transformando tarefas manuais em fluxos de trabalho autônomos com o uso de agentic AI para automação de contas a pagar, e isso tem se traduzido em retorno financeiro concreto.
Enquanto projetos gerais de IA registraram retorno sobre investimento (ROI) médio de 67% no ano passado, agentes autônomos chegaram a entregar, em média, 80% de ROI ao executar processos complexos sem intervenção humana. Essa diferença de desempenho está forçando CIOs e diretores financeiros a reverem a alocação dos orçamentos de automação.
Do valor teórico ao resultado real
Ao contrário das ferramentas generativas, que resumem dados ou redigem textos, os sistemas agentic executam fluxos de trabalho dentro de regras rígidas e limites de aprovação, transformando capacidade cognitiva em ação automatizada. Em muitos conselhos, a paciência com experimentos sem resultados diminuiu: um relatório da Basware em parceria com a FT Longitude aponta que quase metade dos diretores financeiros sofre pressão da liderança para implementar IA em suas operações. Ainda assim, 61% dos líderes financeiros admitem que os agentes desenvolvidos internamente foram implantados mais como experimentos para testar capacidades do que para resolver problemas concretos do negócio.
Fechar a lacuna entre insight e ação
Modelos tradicionais de IA costumam gerar insights ou previsões que dependem de interpretação humana. Já os agentes agentic incorporam decisões diretamente ao fluxo de trabalho, reduzindo essa lacuna. Jason Kurtz, CEO da Basware, resume o sentimento do mercado: chegamos a um ponto em que conselhos e CEOs querem resultados palpáveis, e "IA por IA" não é mais tolerada.
Contas a pagar como campo de provas
Os departamentos financeiros estão direcionando agentes para ambientes de alto volume e regras bem definidas — e contas a pagar (AP) surge como o caso de uso principal. 72% dos líderes financeiros apontam AP como o ponto de partida óbvio. O processo é adequado para implantação agentic porque envolve dados estruturados: faturas entram no sistema, passam por limpeza e verificações de conformidade e culminam no lançamento de pagamento.
Entre as aplicações já em produção estão captura automática de faturas e entrada de dados — tarefa diária para 20% dos líderes — além de detecção de faturas duplicadas, identificação de fraudes e redução de pagamentos indevidos. Quando os parâmetros estão bem definidos, esses algoritmos operam com alto grau de autonomia. O sucesso, porém, depende muito da qualidade dos dados: a Basware treina seus sistemas com um conjunto de mais de dois bilhões de faturas processadas, o que permite previsões contextuais e diferenciação entre anomalias legítimas e erros sem supervisão humana. Para Kevin Kamau, diretor de Produto de Dados e IA da Basware, isso faz de contas a pagar um "campo de provas", pois combina escala, controle e responsabilidade de forma rara em outros processos financeiros.
Comprar ou construir: a equação da tomada de decisão
No momento de adquirir essas capacidades, os líderes de tecnologia enfrentam uma variedade de definições para o termo "agente" — desde scripts simples de fluxo de trabalho até sistemas autônomos complexos — o que complica a compra. Em contas a pagar, 32% dos líderes preferem agentes integrados ao software existente, enquanto 20% optam por desenvolvê-los internamente. Em planejamento e análise financeira (FP&A), a preferência se inverte: 35% constroem soluções internas contra 29% que preferem soluções incorporadas.
Essa divergência sugere uma regra prática para a alta gestão: se a IA melhora um processo comum a muitas empresas, como AP, faz sentido comprar uma solução de mercado; se a IA cria vantagem competitiva própria, construir internamente é o caminho. Comprar acelera processos padrão; construir diferencia.
Governança como acelerador, não como freio
O receio de erros autônomos freia adoção: quase metade dos líderes financeiros (46%) não considera implementar um agente sem governança clara. Essa cautela é justificável, pois sistemas autônomos precisam de guardrails rígidos para operar com segurança em ambientes regulados. No entanto, as organizações mais bem-sucedidas não deixam a governança paralisar a implantação; elas a usam para escalar. Esses líderes têm muito mais probabilidade de empregar agentes em tarefas complexas, como checagens de conformidade (50%), contra apenas 6% entre pares menos confiantes.
Anssi Ruokonen, chefe de Dados e IA da Basware, aconselha tratar agentes de IA como colegas juniores: exigem confiança, mas não devem tomar grandes decisões de imediato. Seu conselho é testar extensivamente e introduzir autonomia de forma gradual, mantendo um humano no circuito para preservar responsabilidade.
Impacto no trabalho e no retorno operacional
A automação de tarefas manuais, como extração de informações de PDFs, libera equipes para atividades de maior valor agregado. Embora um terço dos líderes financeiros acredite que já há deslocamento de empregos, defensores da tecnologia argumentam que os agentes alteram a natureza do trabalho em vez de eliminá-lo, permitindo fechamentos mais rápidos e decisões de liquidez melhores sem aumentar quadro de pessoal.
Organizações que usam agentic AI de forma extensa relatam retornos superiores. Líderes que empregam agentes diariamente em atividades como contas a pagar alcançam resultados melhores do que aqueles que limitam o uso a experimentos. A confiança cresce com exposições controladas: pequenas implantações bem-sucedidas levam a maior confiança operacional e a ROI ampliado. Dados do levantamento mostram que 71% das equipes financeiras com retornos fracos agiram sob pressão sem diretriz clara, contra apenas 13% das equipes que alcançaram ROI forte.
Conclusão prática
Executivos precisam ir além de experimentos sem direção para replicar o sucesso dos primeiros adotantes. Isso exige integrar a IA diretamente aos fluxos de trabalho e governar agentes com a mesma disciplina aplicada aos colaboradores humanos. Nas palavras de Kurtz: agentic AI pode entregar resultados transformadores, "mas somente quando for implantada com propósito e disciplina."
