Estudo recente da Qive aponta que o backoffice ainda tem baixa utilização efetiva de inteligência artificial; especialista aponta caminhos para transformar esse cenário

Apesar da crescente discussão sobre Inteligência Artificial no ambiente corporativo, a adoção ainda é baixa, especialmente nas áreas fiscal e financeira. Dados do quarto capítulo do Panorama do Contas a Pagar 2026, da Qive, mostram que apenas 33% das empresas utilizavam IA nas estratégias e ações do dia a dia no último ano, enquanto somente 16% investiram com orçamento dedicado em soluções de IA no período.

O contraste entre discurso e prática revela um cenário claro: há muito espaço para avançar e 2026 surge como o ponto de virada para a adoção mais inteligente, estruturada e estratégica.

Abaixo, Daniel Paschino, CFO da Qive, plataforma líder do Contas a Pagar, destaca cinco razões que explicam por que esse movimento tende a se acelerar:

1 – A distância entre potencial e realidade se torna insustentável
Os números evidenciam um descompasso. Enquanto a IA avança rapidamente em maturidade e capacidade, a maioria das empresas ainda opera com processos financeiros e fiscais altamente manuais ou baseados em automações limitadas. Neste ano, a pressão por eficiência, controle e escalabilidade torna essa lacuna difícil de sustentar, impulsionando investimentos mais consistentes.

“Existe um desnível claro entre o que a tecnologia já é capaz de entregar e a forma como as áreas financeiras ainda operam. Manter estruturas analógicas em ambiente que exige velocidade e precisão deixou de ser apenas ineficiente, passou a ser um risco para a continuidade do negócio”, explica o CFO da Qive.

2 – Orçamento dedicado deixa de ser exceção
O fato de apenas 16% das companhias terem investido com orçamento específico em IA mostra que a tecnologia ainda é tratada, em muitos casos, como experimento. A virada acontece quando a IA passa a ser vista como infraestrutura crítica da gestão financeira, ganhando espaço nos planejamentos orçamentários e deixando de depender de iniciativas pontuais ou descentralizadas.

“Enquanto a Inteligência Artificial for vista como iniciativa lateral, ela nunca vai gerar impacto estrutural. O ponto de virada acontece quando a liderança assume que esse tipo de solução precisa estar no centro do planejamento financeiro, com investimento recorrente e governança clara”, defende Daniel.

3 – Complexidade fiscal exige mais do que automação
A baixa adoção atual contrasta com um ambiente fiscal cada vez mais complexo, digitalizado e fiscalizado. Em 2026, cresce a percepção de que automatizar tarefas não é suficiente. Para o especialista, a adoção estratégica de IA se dá por sua capacidade de analisar grandes volumes de dados, identificar inconsistências, antecipar riscos e apoiar a conformidade contínua – mas com base em informações estruturadas.

“O desafio fiscal atual não está mais na execução de tarefas, mas na interpretação de cenários em constante mudança. Lidar com regras, exceções e cruzamentos de informações em escala demanda um nível de inteligência que ultrapassa qualquer modelo puramente mecanizado, e exige um passo anterior: ter os dados corretos e identificar onde estão os erros”, afirma o executivo.

4 – IA passa a integrar o fluxo, não rodar à margem
Outro sinal de maturidade está na forma de uso. Em vez de ferramentas paralelas, a adoção inteligente pressupõe a inteligência artificial integrada aos sistemas financeiros e fiscais, como ERPs e plataformas de contas a pagar. Esse movimento transforma a tecnologia em parte do processo decisório, reduzindo retrabalho e aumentando a confiabilidade das informações.

“Quando a inteligência opera fora dos sistemas principais, ela gera fricção. O verdadeiro ganho acontece quando esse recurso passa a atuar dentro do próprio fluxo operacional, influenciando decisões em tempo real e elevando a qualidade das informações usadas pela gestão”, recomenda Daniel.

5 – Resultados concretos aceleram a decisão
À medida que empresas pioneiras colhem ganhos reais, como aumento de produtividade, redução de erros e maior previsibilidade financeira, a IA deixa de ser percebida como aposta e passa a ser vista como vantagem competitiva. Esses resultados práticos tendem a acelerar a adoção justamente entre as empresas que hoje ainda estão fora dos 33%.

“As organizações que avançaram primeiro mostram que o retorno não está no discurso, mas no dia a dia: menos inconsistências, ciclos mais curtos e maior capacidade de antecipação. Esse efeito prático tem sido decisivo para convencer quem ainda observava com cautela”, conclui o especialista.