Um relatório recente da Workday, publicado em agosto de 2026, traz um dado que merece parar e ser lido com atenção: um em cada cinco profissionais de finanças afirma que a IA acelerou seu trabalho sem melhorar os resultados do negócio. Isso não é falha de tecnologia. É falha de estratégia de implantação. E o Gartner reforça o quadro: 71% das equipes financeiras típicas relatam baixo impacto dos seus investimentos em IA, e 62% dos CFOs dizem que menos de um quarto das iniciativas de IA entregam benefícios mensuráveis. Esses números não são alarmistas — são um diagnóstico preciso de onde a maioria das organizações está travada.
O que separa quem avança de quem acumula pilotos
O padrão que vemos, e que os dados da Workday confirmam, é o seguinte: organizações que não extraem valor real da IA tendem a acumular projetos-piloto dispersos, sem redesenhar os processos que de fato movem o negócio. Apenas 23% dos respondentes da pesquisa da Workday afirmaram que a IA está profundamente integrada nos sistemas centrais de gestão de pessoas, finanças e planejamento. Entre os que chegaram a esse nível de integração, os resultados mudam de patamar: 49% relatam redução de fricção operacional e 51% reportam redução de tempo em tarefas de 25% ou mais. O caso da TX Group ilustra bem o que essa diferença significa na prática: a equipe financeira embarcou inteligência preditiva nos ciclos de previsão e, em backtesting, o modelo atingiu aproximadamente 98,5% de acurácia nas projeções de receita e EBITDA em relação aos valores reais. Isso não é automação de tarefa rotineira — é redesenho de um processo de decisão central.
Dado limpo antes de modelo sofisticado
Há uma armadilha frequente: organizações que tentam aplicar IA sobre processos fragmentados e dados inconsistentes. O resultado é previsível — a IA amplifica o problema em vez de resolvê-lo. A CFO da Welltech, Svitlana Biletska, resume com precisão: “Inovação começa com dados limpos e bases sólidas. Você não consegue colocar IA ou automação em cima de processos quebrados.” A pesquisa da Workday sustenta isso com outro número: 84% dos profissionais de finanças concordam que a IA aumenta a confiança nas decisões apenas quando confiam nos sistemas e dados subjacentes. Nossa leitura: a pergunta estratégica que cada CFO deveria fazer antes de qualquer novo investimento em IA é direta — “Desenharia esse processo assim se estivesse começando hoje, com IA disponível?” Se a resposta for não, o redesenho vem antes da automação.
Pessoas são a variável que mais aparece nos casos de sucesso
O Gartner aponta que apenas cerca de 30% do talento em finanças se qualifica hoje como “talento digital” — profissionais capazes de construir uma solução tecnológica quando encontram um problema. As empresas que o Gartner chama de “breakaway firms” miram 90% ou mais. Esse gap não se fecha só contratando especialistas: o VP Analista do Gartner, Clement Christensen, é direto ao afirmar que “trabalho em finanças é trabalho em tecnologia” e que democratizar a capacidade tecnológica dentro das equipes é uma necessidade, não um diferencial. Os dados da Workday adicionam uma dimensão que costuma ficar de fora das apresentações de ROI: 68% dos profissionais de finanças disseram que as ferramentas de IA reduziram seu estresse ou risco de burnout. Retorno financeiro e retorno humano não são concorrentes — quando a implantação é feita com fundação sólida, eles caminham juntos. O próximo passo concreto para quem lidera equipes financeiras não é escolher o modelo de IA mais avançado. É auditar os processos centrais, mapear onde os dados estão fragmentados e definir quais competências a equipe precisa desenvolver para que a tecnologia, quando chegar, encontre terreno fértil.
Fonte: https://www.workday.com/en-gb/perspectives/finance/ai-roi-finance.html