Um colaborador de contas a pagar ou um contabilista acompanha no sistema contabilístico quando uma fatura de compra vence, se há desconto de pagamento a aproveitar por pagar antecipadamente, e se um pagamento corre o risco de atrasar. Isso é controlo: comparar uma lista de datas com o calendário e agir quando um prazo se aproxima. A questão é se a IA pode assumir isso.
Esta tarefa pontua favoravelmente em praticamente todos os eixos. A estruturação é elevada: um prazo de vencimento é um valor fixo num local fixo no sistema, sem necessidade de interpretação. O volume é elevado: numa empresa com um fluxo constante de faturas de compra, são centenas a milhares por ano, todas seguindo o mesmo padrão. O contacto com clientes, as ações físicas e a criatividade não têm qualquer papel; trata-se de trabalho puramente interno, digital e repetitivo. Exatamente o tipo de tarefa para o qual já existe software há muito tempo, e onde agora também se sobrepõe uma sinalização do tipo IA.
A excepção é o custo dos erros, e isso corrige um pouco a imagem. Um prazo de vencimento em falta custa dinheiro: o desconto de pagamento perde-se, ou surge um aviso de cobrança e possivelmente uma multa ou um contacto prejudicado com o fornecedor. A margem de discricionariedade e a conformidade pontuam numa posição intermédia, não porque haja muito a interpretar, mas porque um desvio — uma fatura que não corresponde à encomenda, um prazo de pagamento que acabou de ser alterado, um fornecedor que por outro motivo suspende um pagamento — exige avaliação. Isso não é trabalho criativo, mas também não é totalmente automatizável sem alguém que veja a excepção e decida.
Os três eixos que aqui são decisivos são a estruturação, o volume e o custo dos erros. Os primeiros dois defendem fortemente a automatização: o trabalho é suficientemente regular e suficientemente simples para ser deixado a cargo de software. O terceiro eixo trava isso: como um erro custa dinheiro, o sistema não deve apenas sinalizar, mas também ser fiável, e deve haver alguém que possa avaliar um alerta antes de o pagamento ser efetivamente realizado.
Por isso, a tecnologia que hoje se adequa aqui é a rpa: software que lê prazos de vencimento, os compara com o calendário de pagamentos e gera notificações ou até prepara propostas de pagamento. Não uma IA que decide de forma autónoma e paga sem supervisão, mas um controlo automatizado com uma pessoa que trata das excepções. Essa é uma mudança que já está a ocorrer em muitos departamentos financeiros: manter a visão de conjunto é trabalho que desaparece da tarefa diária do colaborador de contas a pagar, decidir sobre desvios permanece.
Duas condições determinam se isto funciona numa empresa específica. A primeira são dados de planeamento fiáveis: se os prazos de vencimento, os prazos de pagamento e os acordos de desconto estiverem corretos e atualizados no sistema, o controlo automático pode assentar nisso. Se esses dados estiverem dispersos por e-mails, acordos avulsos com fornecedores ou um sistema que não se liga à contabilidade, então é necessário primeiro um trabalho de limpeza antes de a automatização ter sentido. A segunda é a sinalização de desvios: o sistema não deve apenas tratar os casos padrão, mas também tornar claro quando algo sai do padrão, para que uma pessoa possa avaliar isso.
Numa empresa com um pequeno número de fornecedores fixos e prazos de pagamento simples, o controlo é quase totalmente automatizável: poucas excepções, padrões previsíveis. Numa empresa com muitos fornecedores, condições contratuais variáveis, pagamentos internacionais com diferentes moedas ou disputas frequentes sobre faturas, a situação é diferente: aí a probabilidade de desvios é maior e permanece estruturalmente mais trabalho de avaliação. Também a qualidade dos dados de origem faz diferença: um sistema contabilístico bem configurado dá mais apoio à automatização do que um sistema com introdução manual e listas Excel avulsas ao lado da contabilidade.
Esta tarefa não existe isoladamente. Está relacionada com a visão mais ampla da lista de itens em aberto em contas a receber e a pagar, com a leitura e correspondência de extratos bancários com os quais os pagamentos são liquidados, e com a reconciliação de transações de prestadores de pagamento. Juntas, essas tarefas constituem uma grande parte do tráfico administrativo em torno do dinheiro que entra ou sai de uma empresa, e em todos esses casos aplica-se o mesmo padrão: a estrutura e o volume tornam a automatização possível, o custo dos erros e as excepções mantêm em vigor uma forma de supervisão.
Isto não é um conselho de pessoal nem um argumento para a redução de um departamento de contas a pagar. É uma descrição de qual parte de uma tarefa é adequada, segundo os oito eixos, para ser assumida por software, e qual parte continua a ser trabalho humano. Se uma mudança nas tarefas tiver consequências para funções, aplicam-se para isso requisitos legais próprios; ver também o esclarecimento sobre quando o conselho de empresa deve ser consultado sobre isso. Nada aqui garante que uma tarefa seja efetivamente assumida; isso depende da qualidade dos dados, dos sistemas e da disposição para deixar as excepções serem bem sinalizadas.
Para ver como isto se aplica ao seu próprio processo de contas a pagar, é útil analisar a dimensão do fluxo de faturas, o número de fornecedores e a medida em que os prazos de pagamento e os acordos de desconto já estão estruturados. A quickscan gratuita da FTE TO AI dá uma primeira orientação para isso: doze perguntas, sem conta, com uma indicação de que parte das horas no seu perfil pode hoje ser assumida pela IA. A werkscan completa, que decompõe o trabalho de uma empresa inteira até ao nível das tarefas, ainda está em construção.
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