CFOO afirma que o verdadeiro projeto de IA são dados limpos, não uma automatização inteligente

Dave Leaver é o CFOO da Mention Me, uma empresa B2B SaaS da Série B no setor de referências e defesa da marca.

Sentámo-nos com Dave para saber onde a IA proporciona a maior alavancagem nos fluxos de trabalho financeiros. Eis o que nos disse.

Os CFO devem conseguir definir a direção — não apenas reportá-la

Sou o Dave. Sou CFOO na Mention Me, uma empresa B2B SaaS em Londres. Sou também cofundador da HP-1, uma marca DTC liderada por um criador que estou a construir de raiz.

O meu percurso não foi convencional. Comecei por perseguir uma carreira no desporto profissional. Quando isso não aconteceu, formei-me como contabilista — e depois mudei-me para Sydney em busca de sol.

Mais de vinte anos depois, trabalhei em consultoria na KPMG, em FMCG e em empresas cotadas na ASX, geri as finanças de celebridades e adquiri uma vasta experiência em startups tecnológicas apoiadas por VC e PE, em ambos os lados do mundo. Criei funções financeiras de raiz, expandi empresas por vários continentes e fui responsável por P&Ls no valor de centenas de milhões.

Mas nunca me encaixei no estereótipo do contabilista sisudo. Adoro a simplicidade e acredito que o trabalho tem de ser orientado para o impacto. Se uma tarefa não faz nada avançar, elimino-a.

Esse instinto colocou-me em desacordo com a forma como as finanças tradicionalmente funcionam. Meticulosas, precisas e um passo atrás do negócio — os números estão certos, mas, quando a análise chega, as decisões já foram tomadas.

Por isso, quando a IA surgiu, adotei-a — não como uma tendência a seguir, mas como uma forma de eliminar o trabalho manual. Passo menos tempo a reportar números e mais tempo a interpretar o que significam e a definir para onde o negócio deve avançar. Os mesmos sistemas que utilizo para gerir as minhas próprias empresas dão-me números em tempo real, apresentações para o conselho que contam uma história em vez de apenas a relatarem e uma função financeira ágil que cresce sem aumentar o número de colaboradores.

Acredito que um CFO deve conseguir definir a direção, não apenas reportá-la depois de os factos acontecerem.

Uma equipa ágil potenciada pela IA

A Mention Me é uma empresa B2B SaaS da Série B no setor de referências e defesa da marca, com sede em Londres e financiada pela Octopus Ventures e pela Eight Roads. Vendemos a marcas no Reino Unido, na Europa e noutros mercados.

A minha responsabilidade é mais abrangente do que apenas as finanças. Inclui finanças, RH e pessoas, estratégia e operações — por isso, estou tão próximo da forma como contratamos e nos organizamos como estou dos números.

A estrutura é deliberadamente ágil. Uma pequena equipa interna trata do essencial, com uma função subcontratada a apoiar o trabalho transacional. A função funciona com IA. Automatizámos os relatórios, os fluxos de dados e a análise inicial — trabalho que anteriormente exigia mais pessoas. Isto permite à equipa dedicar o seu tempo à avaliação e à tomada de decisões, em vez da produção.

Adotei a mesma abordagem na minha própria função. Criei um "chefe de gabinete" baseado em IA que me ajuda a gerir o dia a dia, a fazer uma triagem da minha caixa de entrada, a assinalar o que precisa de resposta, a registar ações decorrentes das reuniões e a reunir tudo num resumo matinal, para começar cada dia a saber exatamente onde me devo concentrar.

Onde a IA se destaca e onde os humanos são necessários

A IA trata da produção, os humanos fazem a avaliação — na maioria dos casos.

Do lado da IA fica tudo o que envolve padrões, cálculos ou compilação. Isto inclui os cálculos das previsões, a construção do modelo, a atualização dos valores reais e a flexibilização de cenários. Na análise de desvios, a IA destaca-se a detetar movimentos e a identificar a sua origem. Também trata da modelação do fluxo de caixa, da estrutura da apresentação para o conselho e dos comentários iniciais. Essencialmente, é o trabalho que costumava consumir toda a semana. A IA é mais rápida do que eu, não se cansa e não comete erros de aritmética às 21 horas.

Os humanos tratam explicitamente de tudo o que acarreta consequências ou exige o contexto que falta à máquina. A alocação de capital — decidir para onde vai a próxima libra — é uma decisão de avaliação sobre a estratégia e a apetência pelo risco, não um cálculo.

O mesmo se aplica aos pressupostos subjacentes a qualquer previsão: a IA pode executar o modelo, mas decidir se vamos realmente fechar aquele negócio ou manter aquele preço é uma decisão humana, e o resultado só é tão bom quanto essa avaliação. A avaliação do risco, tudo o que envolva pessoas e tudo o que apresento ao conselho com o meu nome — isso é da minha responsabilidade.

A razão para esta distinção é simples. A IA é brilhante a dizer-nos "o quê" e "onde". É muito mais fraca a responder ao "porquê" e não tem qualquer interesse pessoal na questão "então, o que fazemos a esse respeito?".

A análise de desvios é o exemplo mais claro: a IA diz-me que o número mudou e aponta para o fator responsável em segundos. O que fazemos a seguir — é essa a parte pela qual sou pago.

Como o fecho mensal pode passar de 10 dias para 3 dias

Recentemente, reduzi o tempo necessário para concluir o fecho mensal de dez dias para três.

Antes, tinha de recolher os números, fazer a reconciliação, criar os diapositivos, redigir os comentários e reconstruir os gráficos — na sua maioria manualmente, com uma ou duas pessoas a tratar da maior parte do trabalho. Quando o pacote para o conselho de administração era finalmente distribuído, descrevia uma situação com várias semanas de atraso.

Automatizei a produção e mantive as pessoas responsáveis pelo julgamento. Agora concluímos o fecho em três dias — incluindo o pacote para o conselho de administração e as previsões atualizadas.

Eis o processo, desde o livro-razão em bruto até um pacote pronto para o conselho de administração.

1. O processo começa com os dados. Em vez de exportar os valores e os colar numa folha de cálculo, a plataforma recolhe dados em direto dos sistemas de origem — o livro-razão, a folha de pagamentos, o funil de vendas e as métricas de subscrição — para um único modelo interligado. Este passo elimina a maior parte do trabalho manual e dos erros de copiar e colar.
2. Estrutura e verifica os dados: Normaliza os números, assinala automaticamente os problemas de reconciliação e atualiza a previsão com base nos valores reais no mesmo processo, garantindo que a visão futura nunca fica atrás da situação reportada.
3. Cria os resultados. Os gráficos e o pacote para o conselho de administração são compilados a partir dessa única fonte, e a IA redige um primeiro rascunho dos comentários sobre o que mudou, para que eu comece com um rascunho em vez de uma página em branco.
4. É aí que a pessoa assume o controlo — a parte que importa. Testo rigorosamente a narrativa e decido o que o conselho precisa de saber: o que é um desvio pontual, o que é estrutural e que decisão recomendo. A máquina fornece um rascunho sólido em poucas horas; o julgamento sobre o seu significado continua a ser meu.

A IA trata da produção de ponta a ponta, até ao momento em que começam as consequências. É aí que entro em ação.

A velocidade e a qualidade melhoraram ao mesmo tempo. O pacote reflete a situação atual da empresa, não a de há três semanas. Como já não perco tempo a organizar os números, dedico tempo a definir a narrativa, a compreender o que impulsiona as alterações e a determinar que decisões apresentar ao conselho de administração. Em suma, deixámos de relatar os números e começámos a explicá-los.

As vantagens e desvantagens da IA nas finanças

Os bons resultados são mensuráveis. Para além das melhorias no fecho mensal, o planeamento de cenários demora agora minutos em vez de um ou dois dias. E a automatização do trabalho de produção permitiu poupar mais de seis algarismos em custos com pessoal na área financeira que, de outro modo, a função teria de suportar — uma poupança que paga tudo o resto.

Uma vantagem qualitativa menos óbvia é o tempo que poupei. As horas que antes passava a compilar números são agora dedicadas à sua interpretação, o que torna as conversas com o conselho mais incisivas e transforma a função de uma função de reporte numa função de tomada de decisões.

Mas existe uma desvantagem real. Por vezes, a IA está errada, mas demonstra confiança. Fornece respostas com um aspeto cuidado que estão subtilmente incorretas — uma suposição mal interpretada, um número que não fecha. A sua fluência torna fácil confiar nela sem verificar.

Peça-lhe conselhos sobre a vida e verá o mesmo fenómeno de uma forma mais divertida: extremamente confiante, normalmente concorda consigo e muitas vezes diz um disparate completo.

A versão financeira é simplesmente mais difícil de detetar. No início, fui apanhado mais do que uma vez. Tive de desenvolver e incutir na equipa a disciplina de tratar os resultados da IA como um primeiro rascunho, nunca como uma resposta final. Uma pessoa continua a verificar todos os números apresentados ao conselho de administração.

Por que motivo os CFO têm de estabelecer as bases antes de integrar a IA

O Dave partilha

A base de dados é o projeto, não a fase de preparação… A magia só funciona depois de concluído o trabalho de base, pouco apelativo.

A base de dados é o projeto, não a fase de preparação.

Quando comecei, pensei que o trabalho difícil e valioso era a IA: os modelos, a automatização, os resultados engenhosos. Tratei a limpeza e a ligação dos dados como uma preparação rápida antes de começar a verdadeira construção. Estava completamente enganado.

Os alicerces eram a própria construção. A maior parte do esforço, e grande parte do que determinava se aquilo funcionava realmente, estava na camada pouco glamorosa: dados limpos, uma estrutura sensata e ligações fiáveis aos sistemas de origem.

Como resultado, passei os primeiros tempos a construir soluções engenhosas sobre dados que não estavam preparados e obtive resultados polidos nos quais não podia confiar plenamente. Isto significou voltar atrás e fazer o trabalho fundamental na mesma, depois de tudo estar feito. Se soubesse, teria seguido a ordem inversa: primeiro, tratar da infraestrutura e, depois, acrescentar a inteligência. O mesmo destino, metade do esforço desperdiçado.

A magia só funciona depois de o trabalho fundamental, pouco entusiasmante, estar concluído.

Como os CFO podem melhorar o planeamento do número de colaboradores com IA

Na maioria das empresas, e certamente nas empresas SaaS, onde as pessoas representam de longe o maior custo, o planeamento do número de colaboradores continua a ser um instrumento rudimentar. Estas empresas utilizam uma folha de cálculo com os cargos, um plano de contratação definido no momento da elaboração do orçamento e um número que todos tratam como fixo até algo obrigar a repensá-lo. Isto é estranho, porque esta é a maior alavanca que um CFO controla, mas é frequentemente modelada da forma menos dinâmica.

Reestruturei a nossa abordagem ao planeamento do número de colaboradores, passando de uma lista estática para um modelo baseado em fatores determinantes e ligado ao resto do plano. Em vez de «vamos contratar doze pessoas este ano», passa a ser «esta função é desencadeada por este volume de oportunidades, esta outra por este limiar de receita...» — assim, a contratação fica ligada aos fatores que a justificam.

Como está integrado no modelo interligado, posso ajustá-lo em tempo real: acrescentar uma contratação, alterar o momento e ver o efeito repercutir-se diretamente na demonstração de resultados, na posição de caixa e na autonomia financeira.

Como resultado, o número de colaboradores deixou de ser uma estimativa anual e passou a ser uma decisão em tempo real. Quando alguém pergunta «Podemos suportar esta contratação?», consigo responder durante a reunião, não com base numa intuição, mas com o seu impacto na autonomia financeira e no calendário. Isto transforma uma das conversas mais consequentes e emotivas da empresa numa conversa assente em números, no momento.

Porque é que o Claude é uma ferramenta indispensável para os CFO

O Claude é a minha ferramenta de eleição, sem hesitação. Não é uma ferramenta financeira de finalidade única, e é precisamente por isso que gosto tanto dela; trata de tudo aquilo a que as outras ferramentas não conseguem adaptar-se.

Sinceramente, esperava mais das ferramentas financeiras prontas a utilizar que acrescentaram «IA» a um produto existente. A maioria são caixas de conversação sobre o mesmo software e não alteram significativamente a forma como o trabalho é feito. Executam bem uma tarefa — se tanto.

Mas o Claude consegue fazer tudo. Cria os modelos, redige os comentários para o conselho de administração, interroga os dados, escreve a análise e funciona como o parceiro de reflexão com quem discuto as decisões. Lida com a grande variedade de tarefas que preenche a minha semana e adapta-se ao que quer que eu lhe apresente a seguir.

O maior erro que os CFO cometem com a IA

Eis o meu conselho:

1. O maior erro que vejo é os CFOs tratarem a IA como uma decisão de aquisição — uma avaliação, um projeto-piloto e uma implementação ao longo de doze meses. Eu cometi esse erro. Quando esse processo termina, as ferramentas já mudaram duas vezes. Em vez disso, use-a você mesmo, em trabalho real, esta semana. Aprenderá mais sobre onde ela ajuda e onde o engana ao utilizá-la na prática durante uma quinzena do que através de qualquer demonstração de um fornecedor.
2. Não espere pela ferramenta perfeita. O mercado de soluções prontas ainda oferece, na sua maioria, uma caixa de conversação acoplada a software antigo. Pode criar mais do que imagina; a barreira à criação das suas próprias soluções desapareceu. Os CFOs que se irão destacar tratarão isso como uma capacidade a desenvolver, e não como um serviço a adquirir.
3. Mais importante ainda, faça bem a parte aborrecida. Dados limpos e processos sólidos não são apenas um pré-requisito pouco glamoroso para a IA; são o essencial. A IA aplicada a dados desorganizados limita-se a produzir disparates apresentados com confiança, mais depressa. Corrija primeiro as bases.
4. E mantenha o seu discernimento no centro. A IA altera a forma como o trabalho é produzido, não quem é responsável por ele. A competência que importa mais do que nunca não é produzir a análise — é saber se está correta e o que fazer a esse respeito. Essa continua a ser a sua função. Sempre foi.

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