O Travel Expenses, evento promovido pela Paytrack, recebeu um painel dedicado a um tema que atravessa hoje qualquer conversa de C-level: como o CFO deve conduzir o ritmo da adoção de inteligência artificial dentro das empresas. Mediado por Gustavo Macedo, professor do IBMEC e coordenador do Centro Aplicado de Pesquisa em Inteligência Artificial e Mercado, o painel reuniu Caroline Iocomiso, líder de transformação financeira da Deloitte; Carla Westphal, CFO Latam da Paramount e Chair Brasil do Virtual Advisory Board; e Carlos Sviontec, CFO da Cortex.
A conversa partiu de um contraste que ficou repetido ao longo de toda a mesa. De um lado, mais de 90% das lideranças de C-level já usam inteligência artificial, segundo pesquisas citadas por Macedo. De outro, um levantamento do MIT aponta que 95% das empresas que adotaram soluções de IA generativa nos Estados Unidos não viram esse investimento voltar. E o Brasil, lembrou o moderador, é um terreno ainda mais nebuloso: faltam dados confiáveis até sobre quantas pessoas trabalham com IA no país.
O problema não é tecnologia, é não saber para que ela serve
Abrindo o painel, Gustavo Macedo trouxe um dado que orientou boa parte da discussão: ao comparar o mercado brasileiro com o internacional, o maior obstáculo à adoção de IA nas empresas não é regulação, fornecedor, produto ou capacitação.
“O maior desafio que mais está faltando no mercado é ter boas ideias. Para que que eu uso inteligência artificial? Afinal de contas, o que é que vai gerar mais valor?”
Foi esse fio condutor, o de que tecnologia sem propósito de negócio não entrega retorno, que as três falas seguintes desenvolveram, cada uma a partir de um ângulo diferente: consultoria, CFO de multinacional e CFO de empresa nativa em IA.
Ganhos ainda marginais: onde as empresas brasileiras estão na jornada
Caroline Iocomiso descreveu um cenário de adoção ainda inicial. Segundo ela, a maioria das iniciativas em curso no Brasil são provas de conceito ou automações pontuais aplicadas a pedaços específicos de processos, muitas vezes nem chegam a ser IA generativa de fato.
“Acho que a gente vê no Brasil ainda muitas provas de conceito ou pequenos testes de aplicação de agentes e, muitas vezes, puramente automações e não necessariamente AI generativa, para pedaços específicos de processos. Então, acho que esse ganho ainda é muito pequeno e marginal.”
Para ela, o retorno real só aparece quando a empresa reimagina a cadeia de processo inteira, e não apenas automatiza uma etapa isolada. O exemplo que ela trouxe foi direto ao público do evento:
“Aqui a gente está olhando para a TNI, por exemplo, mas e se a gente revisitasse a forma inteira que eu consumo as minhas despesas de viagem? Como eu vou comprar? Como eu vou prestar contas? Como eu vou automatizar esse ciclo de pagamento? Ele só vai ser realmente pago esse retorno se a gente revisitar e reimaginar a cadeia do processo como um todo.”
É exatamente esse tipo de reimaginação de ponta a ponta, da compra à prestação de contas, passando pelo ciclo de pagamento, que sustenta o retorno de qualquer investimento em IA aplicado a viagens corporativas.
Sobre quem deveria liderar esse processo, Caroline foi cautelosa: não existe uma resposta única. Na prática, ela vê a área de tecnologia tomando a frente na maioria dos casos, mas alerta que, sem envolvimento direto do negócio, o risco de investir em uma tecnologia que não gera alavanca real é alto.
Ela também apontou um obstáculo estrutural que antecede qualquer discussão sobre IA: a qualidade e a integração dos dados.
“A gente tem um grande desafio de estruturar bases de dados harmonizadas, com uma qualidade, e que se conversem. […] Fazer esse trabalho fundacional e que não tem o apelo de se falar que eu já estou aplicando a inteligência artificial, ele dá trabalho, e aí eu percebo que tem muitas organizações que acabam querendo pular essa etapa. E não tem como, porque se eu jogar esses dados, provavelmente eu vou ter indicações e insights gerados a partir de um dado ruim.”
O papel do CFO: direção precisa vir de cima
Carla Westphal trouxe a perspectiva de quem lidera finanças em uma multinacional, onde nem sempre as decisões de tecnologia são locais. Segundo ela, a experiência da Paramount mostrou que disponibilizar ferramentas de IA sem uma direção clara não funciona.
“Bom, eu acredito que para uma solução dar certo, primeiro ela tem que vir de cima, e a gente precisa ter certeza que esse conselho ou esse CEO, ele é letrado, porque muitas vezes ele não é, e aí começa o problema. […] Quando é bottom-up, você tem muita experimentação, mas você acaba não tendo realmente a clareza de onde você quer ir.”
Ela relatou uma iniciativa interna que ilustra bem esse ponto: uma pessoa do time usava uma ferramenta de IA com bons resultados, a empresa decidiu apresentá-la para todos, e o passo seguinte foi simplesmente “quem se interessar, vamos para frente”. O resultado, segundo ela, foi que a implementação não pegou. A virada só veio quando ela passou a incentivar ativamente o time, mostrando na prática o que a ferramenta fazia e abrindo espaço semanal para que as pessoas trouxessem o que estavam testando.
Sobre medir retorno, Carla foi enfática ao dizer que esse ainda é o ponto mais difícil:
“Quando vinha no quesito, você avaliar qual o retorno que você está tendo com isso, economizei 20 dias, fiz um relatório que eu demorava uma semana para fazer, eu fiz em algumas horas. Óbvio que isso está gerando algum retorno, mas a gente ainda não consegue ver isso no PNL.”
Para ela, o papel do CFO nesse momento é justamente conectar pontos: entender o negócio, entender a área financeira e traduzir isso em uma pergunta prática, que uso da IA de fato muda o resultado da empresa.
As três lições de quem teve retorno
Voltando ao dado do MIT, Gustavo Macedo provocou a mesa com o recorte inverso: dos 95% das empresas que não viram retorno, existe um grupo de 5% que viu. E, segundo ele, esse grupo compartilha três características.
“Primeira, elas souberam exatamente qual é o problema, qual era a dor. Segundo, elas não tentaram inventar a roda, foram atrás de produtos de prateleira. E terceiro, estrutura de governança, monitoramento e governança para fazer esse acompanhamento e trazer um pouco de tranquilidade e gestão de risco.”
Caroline Iocomiso, que já vinha construindo esse raciocínio, resumiu da mesma forma o que sua equipe pergunta antes de qualquer contratação ou desenvolvimento de solução: qual é a dor do negócio, quem é o sponsor da iniciativa e existe uma governança clara por trás dela, e qual é o business case, com KPI financeiro definido desde o início.
“Se de partida a organização ou aquele cliente não sabe qual é o business case ou como é o KPI financeiro atrelado àquela iniciativa, ele quer só ter um agente para chamar de próprio. Só quero ter um agente para resolver o quê e salvar quanto ou aumentar quanto o meu ciclo de receita?”
Times mais enxutos e o custo de token como nova linha de orçamento
Carlos Sviontec trouxe a visão de uma empresa nativa em IA há mais de vinte anos, e descreveu uma mudança estrutural na forma como os times são organizados. Segundo ele, os últimos seis meses representam a maior revolução tecnológica que já viu, impulsionada pelos modelos mais recentes de IA generativa.
“A estruturação de times e desses processos, subsequentemente, é cada vez um achatamento maior da companhia. Eu vejo que naturalmente os níveis de gestão vão reduzir. […] A gente está sendo chamado de hyper individual contributors, onde eu vou cada vez com uma pessoa, um colaborador mais sênior, mais bem remunerado, tem um nível de produtividade 10, 15 vezes maior.”
Ele também trouxe um ponto pouco discutido publicamente: o custo de token como item de orçamento. Na Cortex, o crescimento do uso interno de IA precisou ser controlado, não estimulado, e a solução passou por eliminar contas pessoais, centralizar o acesso em uma ferramenta corporativa única e limitar o volume de tokens consumido por funcionário.
“A grande discussão agora, é de fato como é que a gente vai desenhar e calcular, modelar o consumo de tokens para 2027. E cada vez mais a linha de payroll e a linha de token vai se misturar, e você vai ter que clusterizar e entender o que eu vou investir em payroll e o que eu vou investir em tokens para automações de processos internos.”
Ao final do painel, Sviontec reforçou que o processo é irreversível e que travar demais a adoção significa travar o desenvolvimento da própria empresa, mas fez uma ressalva importante: aplicar IA a um processo antigo, sem repensar o objetivo final dele, só multiplica a velocidade de um problema já existente.
“Não adianta colocar uma base ruim, isso só vai processar porcaria mais rápido.”
Letramento obrigatório e o papel do RH
Durante as perguntas da audiência, o debate se voltou para um ponto prático: como levar essa cultura de governança para além do C-level, alcançando trainees, analistas e equipes de empresas que ainda não têm a estrutura de uma multinacional. Carla Westphal defendeu que o letramento em IA precisa deixar de ser opcional.
“No meu ponto de vista, o letramento tinha que ser obrigatório. […] Eu tenho discernimento para saber que eu não vou colocar as informações da empresa no meu chat GPT, mas a maioria das pessoas não tem. Todas essas iniciativas que são, ah, põe lá, manda um e-mail, se você quiser vai e faz o treinamento, para mim não funciona.”
Caroline Iocomiso complementou destacando o papel do RH nessa transição, especialmente ao lidar com o ceticismo de profissionais mais seniores, que muitas vezes enxergam a IA como ameaça em vez de ferramenta.
“Eu acredito no re-skilling dessas pessoas. Atividades extremamente transacionais, manuais, que vão poder, sim, ser executadas por agentes. Isso libera tempo desses profissionais para evoluírem e desenvolverem novas capacidades.”
O que fica para quem gerencia viagens e despesas corporativas
O fio condutor do painel, dor de negócio bem definida, dados estruturados e governança clara antes de qualquer investimento em IA, é diretamente aplicável à gestão de viagens e despesas corporativas. Não basta automatizar uma etapa isolada do processo de reembolso ou de prestação de contas: o ganho real, como reforçou Caroline Iocomiso, só aparece quando toda a cadeia, da compra ao pagamento, é repensada como um fluxo único, algo que a Paytrack já explora com inteligência artificial aplicada a viagens corporativas. E, como lembrou Carla Westphal, isso exige direção clara e letramento consistente das equipes que vão operar essas ferramentas no dia a dia.
