Parcialmente. O registo e a conciliação de uma fatura recebida com a encomenda e a guia de receção é, em grande parte, automatizável, mas não totalmente e não sem supervisão humana. A tarefa consiste numa parte reconhecível e repetível que a IA já consegue tratar hoje, e numa parte menor onde continua a ser necessário um controlo por parte de uma pessoa. Esta última parte não é opcional: trata-se de dinheiro que sai da empresa e de regras às quais uma contabilidade deve obedecer.
Uma fatura de compra é, na maioria das empresas, um documento estruturado: um padrão fixo de fornecedor, número de fatura, valor, IVA e linhas que correspondem a uma encomenda. Essa estruturação, combinada com um volume elevado, faz deste exatamente o tipo de tarefa em que a IA já provou o seu valor. Com centenas ou milhares de faturas por mês, o ganho por fatura é pequeno, mas a soma em horas libertadas é considerável. Também não é necessário contacto com o cliente nem qualquer ação física: trata-se de processamento de texto num ambiente ERP ou num sistema de digitalização de faturas, e é exatamente esse o tipo de trabalho em que a IA é boa hoje em dia.
Um exemplo: uma fatura de um fornecedor fixo referente a cem unidades do artigo X, com um valor que corresponde à encomenda e uma guia de receção que confirma a entrega. O sistema reconhece o fornecedor e os códigos dos artigos, concilia os três documentos e prepara a fatura para pagamento. Nenhuma pessoa precisou de a analisar até ao momento em que o pagamento é submetido para aprovação.
Três eixos mantêm isto em "parcialmente": conformidade, custo do erro e margem de julgamento. Uma fatura que não concilia — um valor divergente, uma guia de receção em falta, um novo fornecedor sem acordos registados — exige uma avaliação que vai além do reconhecimento de padrões. Por que é o valor diferente? É um erro, uma alteração de preço que não foi implementada, ou um acréscimo justificado? Trata-se de uma pergunta com uma razão por trás, e essa razão tem de poder ser aprovada ou rejeitada por alguém.
A isto acresce o aspeto da conformidade: uma contabilidade tem de estar correta, tem de ser verificável a posteriori, e um erro na administração de contas a pagar custa mais do que o tempo necessário para o corrigir. Em caso de divergências, o eixo do custo do erro não é, portanto, suficientemente baixo para deixar o risco entregue apenas a um sistema. É também por isso que esta situação difere, por exemplo, de registar uma guia de receção no sistema, onde estão associadas menos consequências financeiras diretas a essa ação.
A tecnologia que torna isto possível é o reconhecimento de texto: OCR que lê uma fatura e extrai dados, associado a um sistema de conciliação que compara encomenda, guia de receção e fatura entre si. A qualidade desse reconhecimento determina quanto passa automaticamente. Com um conjunto de dados limpo — fornecedores fixos, faturas digitais, números de encomenda consistentes — a parte processada automaticamente é elevada. Com muitos fornecedores avulsos, faturas em papel ou formatos divergentes, essa proporção é consideravelmente mais baixa, e o trabalho desloca-se de "a IA faz" para "a IA faz o trabalho preparatório, uma pessoa avalia a exceção".
O resultado depende fortemente do grau de padronização das compras. Uma empresa com um número reduzido de fornecedores fixos e uma disciplina rigorosa de PO — cada encomenda registada previamente — consegue fazer conciliar automaticamente uma grande parte das faturas. Uma empresa com muitas compras pontuais, acordos verbais ou fornecedores que entregam faturas de formas variáveis, fica com muitas mais exceções que uma pessoa tem de analisar. A configuração de processos adjacentes também influencia: se as encomendas colocadas junto de fornecedores já estiverem registadas de forma estruturada no sistema, a conciliação no momento da receção da fatura é mais simples do que quando essa informação está em falta ou incompleta.
Isto não é um conselho de recursos humanos nem uma fundamentação para uma decisão sobre uma função ou colaborador. A questão aqui é que parte do trabalho, em termos de conteúdo das tarefas, é passível de automatização, não o que uma organização faz com esse resultado ao nível da política de pessoal. Para decisões que afetam a relação laboral, aplicam-se requisitos legais próprios; mais informação sobre como a utilização de IA e a proteção dos trabalhadores se articulam encontra-se em a página sobre o Regulamento de IA e os seus trabalhadores. Quem quiser saber, de forma mais abrangente, como esta transformação se manifesta no trabalho de escritório, encontra essa informação no panorama sobre o que a IA pode assumir nos serviços empresariais.
Para perceber como isto se aplica ao seu próprio processo de contas a pagar, é necessário analisar a proporção de faturas padronizadas, a qualidade da ligação às PO e o tratamento de erros que já existe atualmente. A quickscan gratuita da FTE TO AI dá uma primeira orientação nesse sentido: doze perguntas, sem necessidade de conta, com uma indicação de que parte das horas num perfil como este pode hoje ser assumida pela IA. A werkscan completa, que calcula isto ao nível das tarefas para toda uma empresa, está ainda em desenvolvimento.
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