A Inteligência Artificial tem mudado muitos patamares de obtenção de informações e tomadas de decisão. Obviamente as novas tecnologias e ferramentas têm seu custo, mas cada vez mais as corporações se planejam e dedicam recursos para adquiri-las. A diferença de performance entre empresas e profissionais passa a estar de fato nas maneiras pelas quais fazem e farão uso de tais avanços tecnológicos.

A área financeira também deve estar conectada a esse circuito estratégico. Em todo o ambiente das finanças, a IA assumiu um papel de destaque. Tomemos, por exemplo, o mercado de capitais. Nele, ganharam robustez os complexos modelos criados na década de 1990 para desenhar gráficos e prever o comportamento futuro de ações, títulos de dívida e moedas estrangeiras. Esses modelos estão muito mais responsivos, uma vez que o aprendizado da máquina é contínuo. Assim, a análise avançada de dados está intrinsecamente relacionada à evolução desse mercado.

Um artigo de 2021 da OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development) já sinalizava a substituição de conjuntos de dados tradicionais pelo big data, que passou a ser usado por gestores de ativos para obter insights em seus processos de investimento.

Por sua vez, nas atividades de finanças corporativas, a utilização da inteligência artificial também vem ganhando cada vez mais espaço, transformando atividades manuais em tempo produtivo para a força de trabalho. A substituição de reconciliações manuais por rotinas automatizadas é um claro exemplo dessas mudanças, mas elas não param por aí.

Nos processos de planejamento financeiro operacional e principalmente no planejamento estratégico, a aplicabilidade da IA vem sendo embarcada diretamente nas ferramentas de mercado para esse fim. As empresas fazem análises preditivas e aplicam a ciência de dados e o machine learning para permitir que os profissionais de finanças sejam mais orientados por dados, impactando o negócio, vislumbrando oportunidades que um olhar humano não perceberia e identificando padrões e correlações ocultas.
Dessa maneira, nas corporações, o aumento da rentabilidade utilizando a IA se dá de diversas maneiras, seja

com a redução dos custos de BackOffice, na velocidade em que as análises são realizadas ou mesmo na simulação de cenários em ambientes de risco. Atrevo-me a dizer que, após 2020, todas as empresas passaram a simular e considerar um cenário com um evento de pandemia ou evento correlato em seus planejamentos estratégicos.

Os cenários são mesmo determinantes nessa equação. Mas quero apontar ainda outra variável de extrema relevância para a obtenção dos resultados desejados: a experiência do cliente, cujo grau de exigência cresce na mesma proporção das evoluções em tecnologia. O tema é tratado em um artigo de 2022 da Harvard Business Review, escrito por David C. Edelman e Mark Abraham. Os autores trazem insights sobre construir "mecanismos de experiência inteligentes" e ressaltam a personalização no centro das estratégias corporativas. Nesse contexto, "a vantagem competitiva será baseada na capacidade de capturar, analisar e utilizar dados personalizados de clientes em grande escala e em como uma empresa usa a IA para entender, moldar, personalizar e otimizar a jornada do cliente".

Percebemos, então, a necessidade de uma conexão muito bem arquitetada entre as pontas desse sistema para que ele atinja os objetivos almejados. E isso com a convicção de que o diferencial não está exatamente nos recursos disponíveis, mas sim em como eles são escolhidos, aplicados e adequados às particularidades de cada cultura corporativa, a cada cenário macroeconômico e aos diferentes perfis de consumidores.
Na verdade, todas essas são peças que precisam ser ajustadas entre si para completar o grande quebra-cabeça. Nenhum componente pode ser encaixado à força ou estar incompatível com os demais.

Adaptar-se às novas realidades não é um mero capricho de quem quer crescer vertiginosamente ou liderar segmentos de mercado. Essas adequações, hoje, são mais uma questão de mínima sobrevivência. Em um mundo digital e globalizado onde as fronteiras de negócio foram praticamente extintas, é imprescindível unificar métodos de análise e de divulgação das informações das empresas, sejam financeiras ou não, e nesse quesito a Inteligência Artificial transpõe barreiras que antes eram impossíveis.

Números consistentes e velozmente apurados ou constituídos são vantagem competitiva. Empresas que insistirem em trabalhos manuais de baixo valor agregado correm sérios riscos de perder clientes e investidores, colocando em xeque a perenidade de suas operações.

As tecnologias estão à mesa. Porém, reforço que, para servir-se bem delas, não pode faltar o ingrediente da análise estratégica. Ela envolve muito planejamento, considerando que precisará harmonizar pessoas e ferramentas para extrair o melhor custo-benefício possível dos investimentos tanto em recursos tecnológicos quanto em capacitação de pessoal. Em um artigo do qual é coautora, Kate Kellogg, professora do MIT Sloan, ressalta que, mesmo em relação aos profissionais com alta qualificação, a IA generativa deve ser introduzida da maneira certa, para que eles se sintam engajados no processo.

Estamos tratando de conceitos que requerem aprendizado contínuo. À medida que algumas barreiras são transpostas, surgem novos desafios e a necessidade de desenvolver mais conhecimentos e rotas de ação. Existe, assim, um pressuposto básico e primal nessa caminhada: o reconhecimento de que ela nunca estará completa. Sempre será preciso reinventar-se. É, portanto, em suma, uma mudança de chave – de pensamento e de cultura, profissional e organizacional.

Essa disposição e abertura para o novo que muda a cada instante não precisa ser engendrada em softwares de última geração. A gênese de um bom plano pode ser rascunhada até manualmente, em uma folha de papel – desde que esse planejamento venha a ser executado de fato na sequência. E aí, sim, empregando estrategicamente os recursos tecnológicos disponíveis.

Texto por Tercio Rangel, diretor de EPM (Enterprise Performance Management) da Avvale | Via: TI Inside