A CFO da OpenAI, Sarah Friar, publicou um artigo detalhando como reconstruiu a função de finanças da empresa do zero ao longo de dois anos — e as cinco lições que aprendeu ao colocar IA nas finanças da empresa de uma das organizações mais intensivas em tecnologia do mundo.
A OpenAI chegou a Friar com um time pequeno sustentando um negócio em crescimento extraordinário. Em vez de contratar mais pessoas para fazer o mesmo trabalho, ela reformulou o que o trabalho deveria ser. O objetivo: uma função de finanças AI-native — mais rápida, com controles mais sólidos, decisões melhores e mais tempo para julgamento humano.
As duas metas ambiciosas do projeto
Dois objetivos nortearam a transformação: um zero-day close — que daria aos líderes uma visão em tempo real, conciliada e rastreável da posição financeira da empresa — e um forecasting automatizado e continuamente atualizado, mostrando como o negócio está mudando, o que pode acontecer a seguir e quais decisões podem alterar o resultado.
A promessa não é simplesmente fechar os livros mais rápido. É dar ao negócio mais tempo para agir enquanto o resultado ainda pode ser modificado.
As 5 lições de quem fez na prática
Lição 1 — Dê acesso e depois crie razões para usar
O primeiro obstáculo foi a resistência à mudança. Os profissionais de finanças diziam que estavam ocupados demais para aprender novas ferramentas. A solução foi criar hackathons trimestrais — blocos de tempo protegidos dedicados exclusivamente a experimentar aplicações de IA e identificar casos de uso reais. Isso gerou espaço seguro para as equipes construírem confiança antes de integrar a tecnologia no trabalho de verdade.
Pesquisas recentes da OpenAI mostram que 40% do trabalho especializado em IA feito por profissionais de finanças vai além das finanças tradicionais, com 22% envolvendo tarefas de engenharia — o que reforça a necessidade de dar às equipes ferramentas para construir, não apenas para consumir.
Lição 2 — Redesenhe os fluxos de trabalho em torno da decisão, não da tarefa
A transição mais importante não é automatizar tarefas individuais — é redesenhar o trabalho inteiro em torno das decisões que importam. Em vez de perguntar "como podemos fazer essa tarefa mais rápido?", a pergunta certa é: "qual decisão esse trabalho está sustentando, e como podemos dar ao tomador de decisão o que ele precisa mais cedo?"
Lição 3 — Deixe os profissionais se tornarem construtores
Ferramentas como Codex permitem que especialistas de domínio construam aplicações específicas para seus fluxos de trabalho sem ciclos de desenvolvimento tradicionais. O time de impostos — área tipicamente conservadora — tornou-se um dos adotantes mais entusiastas de IA nas finanças da empresa. A automação passou a lidar com tarefas antes manuais, como localizar e preencher formulários fiscais em diferentes jurisdições, liberando profissionais para focar em análise e trabalho consultivo.
O time de relações com investidores desenvolveu um GPT personalizado treinado em apresentações da empresa, materiais de captação e documentos de due diligence. Em uma reunião com investidores sul-coreanos, Friar usou a ferramenta para traduzir perguntas em coreano e recuperar respostas sem busca manual — demonstrando funcionalidade em tempo real.
Lição 4 — Associe velocidade com controles rigorosos
Velocidade sem responsabilidade cria risco. A abordagem da OpenAI é construir accountability clara nos fluxos desde o início, com guardrails para o desempenho dos agentes de IA. Os profissionais de finanças migram da execução de processos para a supervisão e melhoria dos agentes — mantendo a responsabilidade pelos controles e julgamento final.
Friar também vislumbra agentes permitindo revisões abrangentes de transações. Em vez de examinar subconjuntos por limitações de recursos, o agente pode verificar todas as 1.000 faturas — potencialmente fortalecendo a precisão dos controles e reduzindo esforço manual.
Lição 5 — Meça valor por unidade de inteligência, não por headcount
A métrica correta para usar IA nas finanças da empresa não é simplesmente custo por FTE ou número de processos automatizados. É o valor gerado por unidade de inteligência aplicada — o insight que um agente ou um profissional habilitado por IA consegue produzir. Isso muda fundamentalmente como o ROI de IA é avaliado.
Por que isso importa para o seu negócio
O exemplo da OpenAI não é exclusivo para grandes corporações. As lições de Friar valem para qualquer empresa que queira usar IA nas finanças da empresa — seja uma PME com 10 pessoas ou um grupo empresarial com centenas.
O ponto central é a mudança de mentalidade: não se trata de substituir o seu contador ou analista financeiro, mas de liberá-los das tarefas repetitivas para que façam o que só humanos fazem bem — julgamento, contexto, relacionamento com stakeholders.
A parceria da OpenAI com a PwC, anunciada em maio de 2026, aponta o caminho: os dois lados estão construindo um agente de procurement dentro da própria organização de finanças da OpenAI para validar a abordagem antes de escalonar. O objetivo é ter o mesmo modelo disponível para outras empresas.
Tyson Cornell, US Advisory Leader da PwC, resume bem: as finanças estão em um ponto de inflexão — migrando da eficiência de processos para operações inteligentes centradas em decisão. Para saber mais sobre as iniciativas da OpenAI para empresas, veja a página de soluções corporativas da OpenAI.
Conteúdo reescrito e traduzido para PT pela redação luiscortex, revisado por humano.
Fonte: OpenAI Blog
