São Paulo — InkDesign News — Nos últimos anos, a inteligência artificial (IA) tem avançado de maneira exponencial, utilizando tecnologias como aprendizado profundo (deep learning) e modelos de linguagem de larga escala (LLM) para otimizar processos nas empresas. As conversas com CFOs revelam uma crescente pressão para a obtenção de resultados tangíveis a partir desses investimentos.
Tecnologia e abordagem
O uso de IA nas finanças está se concentrando em metodologias rigorosas para avaliar retornos sobre investimento (ROI). CFOs estão implementando modelos que vão além dos simples ganhos em eficiência, criando frameworks que integram métricas de produtividade e melhorias qualitativas. As abordagens incluem métodos de aprendizado supervisionado e modelos de linguagem, como LLMs, que permitem a automação e a análise de grandes volumes de dados.
Aplicação e desempenho
De acordo com um estudo da KPMG, 90% das organizações enfrentam pressão significativa dos investidores para demonstrar ROI em IA. Isso levou 79% dos CFOs a aumentarem seus orçamentos em IA, com melhorias notáveis através da automação de processos. A CFO da Fanatics Betting and Gaming, Andrea Ellis, comentou que “criamos um fluxo de trabalho personalizado que automatiza a identificação de fornecedores, reduzindo o tempo de 20 horas para apenas 2 horas por mês” (“We created a custom workflow that automates vendor identification to quickly prepare journal entries, reducing the time from 20 hours to just 2 hours each month.”).
Impacto e mercado
À medida que as empresas reconhecem o potencial da IA, as métricas de eficiência estão se tornando fundamentais. CFOs estão agora medindo métricas mais sofisticadas, como tempo de conclusão e custo por transação, além da avaliação da qualidade dos dados utilizados. Muitas organizações estão criando "placares de valor de IA" que conectam os resultados de desempenho aos objetivos de negócio.
A evolução das métricas financeiras inclui a consideração de retornos ajustados ao risco, considerando fatores como segurança de dados e conformidade regulatória. Assim, as empresas estão começando a ver a IA como um ativo estratégico em vez de apenas uma tecnologia de redução de custos.
Os próximos passos implicam em uma maior normalização dos indicadores de desempenho da IA nas práticas financeiras regulares, à medida que os CFOs se tornam parceiros estratégicos na transformação digital. Esse desenvolvimento é crucial para abordar as questões de governança e integração da IA nas metas empresariais de longo prazo.
Fonte: (VentureBeat – AI)
