Tecnologia e Inovação

O que podemos aprender com os primeiros projetos de IA na tesouraria

Descubra como os primeiros projetos de IA na tesouraria já geram resultados reais, com exemplos práticos, métricas e aprendizagens para 2026.

Descubra como a IA na tesouraria já está a gerar resultados reais e mensuráveis para tantas empresas em Portugal.

• Muitas equipas de tesouraria já testam IA, mas poucas conseguem resultados concretos.
• Os primeiros projetos reais que conhecemos mostram o que funciona, o que falha e onde está o verdadeiro valor.

Nos dias que correm, a IA na tesouraria deixou de ser apenas um conceito teórico.  Hoje, já existem projetos em plena implementação com impacto direto na liquidez, no controlo do risco e na eficiência operacional.

Ainda assim, muitos responsáveis de tesouraria enfrentam o mesmo bloqueio: sabem o que a tecnologia promete, mas não conseguem transformá-la em resultados reais.

De facto, para muitos, a ideia de implementar a IA na tesouraria não passa de uma ideia longínqua e que lhes vai trazer mais trabalho do que benefícios.

Mas não tem que ser assim. Neste artigo, descubra aprendizagens práticas dos primeiros projetos de IA aplicados à tesouraria e confira exemplos claros, métricas de impacto e lições úteis para quem quer sair da fase experimental com segurança.

Índice do post

PARTILHE! A IA na tesouraria já não é uma promessa. É uma ferramenta real para prever caixa, reduzir risco e tomar decisões com dados.

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Porque tantos projetos de IA na tesouraria ficam pela teoria

Antes de avançar mais ao longo deste artigo, convém desde já desmistificar que a maior barreira para a implementação da IA na tesouraria não é tecnológica.

É estratégica, organizacional e operacional. Na verdade, essa barreira está acima de tudo na cabeça das pessoas.

De facto, muitas iniciativas falham porque começam pela ferramenta e não pelo problema de negócio.

De acordo com a nossa experiência, entre os erros mais comuns estão:

• A falta de dados estruturados e históricos fiáveis;
• Objetivos mal definidos ou demasiado genéricos;
• Dependência excessiva de fornecedores externos;
• Falta de envolvimento da equipa de tesouraria desde o início.

Com efeito, a IA na tesouraria exige contexto financeiro, conhecimento do ciclo de caixa e uma leitura correta do risco. Sem isso, a tecnologia perde impacto.

O que correu bem nos primeiros projetos de IA na tesouraria

Da nossa experiência prática, os primeiros projetos de IA na tesouraria que geraram valor seguiram três princípios simples: foco, dados certos e objetivos mensuráveis. Vamos aos exemplos práticos.

Previsão de tesouraria com base em padrões reais numa empresa industrial

Uma empresa industrial implementou modelos de IA para prever fluxos de caixa semanais. O sistema passou a analisar histórico de recebimentos, comportamentos de clientes e sazonalidade.

Resultados:

• Redução de 35% no erro de previsão;
• Melhoria da visibilidade de liquidez a 90 dias;
• Menor dependência de linhas de crédito de curto prazo.

A IA na tesouraria mostrou aqui o seu papel mais evidente: apoiar decisões financeiras com base em dados reais e não apenas em estimativas manuais.

Deteção automática de risco e fraudes em pagamentos e fornecedores

Temos conhecimento de outra organização que aplicou IA na análise de padrões de pagamento e fornecedores.

O sistema passou a sinalizar desvios, duplicações e comportamentos de risco.

Resultados:

• Redução de 22% em pagamentos indevidos;
• Diminuição do tempo de auditoria interna;
• Maior controlo sobre operações internacionais.

Este tipo de aplicação demonstra que a IA na tesouraria não vem substituir os mecanismos tradicionais de controlo interno, mas sim complementá-los e reforçá-los, tornando os processos mais robustos, consistentes e fiáveis.

O papel da cultura e da equipa nos projetos de IA na tesouraria

No entanto, é importante nunca esquecer que a tecnologia não gera valor sozinha, uma vez que o sucesso da utilização da IA na tesouraria depende sempre de quem a utiliza.

Da nossa experiência, os projetos mais eficazes tiveram em comum:

• Envolvimento direto das equipas de tesouraria;
• Formação prática contínua;
• Ajustes frequentes aos modelos de IA;
• Comunicação clara dos objetivos.

De facto, quando a equipa da tesouraria percebe que a IA na tesouraria é uma ferramenta de apoio e não uma ameaça, a adoção torna-se natural.

Mas atenção: a evolução não acontece de forma isolada. A IA está ligada a outras tendências, como a automatização, os pagamentos digitais e a análise preditiva.

A IA na tesouraria não substitui o gestor de tesouraria. Amplia a sua capacidade de análise, decisão e antecipação do risco.

Como passar da teoria à implementação real

Sem prejuízo de todo o exposto, o maior desafio dos responsáveis financeiros continua a ser o mesmo: transformar o potencial da IA em projetos reais com impacto mensurável.

Em nossa opinião, o caminho mais eficaz para implementar a IA na tesouraria passa por quatro passos:

1. Identificar processos repetitivos e críticos;
2. Garantir qualidade e histórico dos dados;
3. Definir indicadores de sucesso antes do projeto começar;
4. Testar em pequena escala antes de escalar.

Este modelo permite reduzir significativamente o risco, acelerar a obtenção de resultados concretos e evitar a frustração interna associada a processos longos, pouco claros ou ineficientes.

O papel da IA na tesouraria na otimização de pagamentos

Outro campo onde surgiram resultados claros foi a otimização dos fluxos de pagamento.

A IA passou a sugerir momentos ideais de pagamento, com base em liquidez disponível, prazos e custo de financiamento.

Benefícios observados:

• Redução de custos financeiros;
• Melhor gestão de prazos com fornecedores;
• Maior previsibilidade de caixa.

Este tipo de utilização mostra que a IA na tesouraria atua também como um motor de eficiência financeira.

Sem prejuízo de todo o exposto, o maior desafio dos responsáveis financeiros continua a ser o mesmo: transformar o potencial da IA em projetos reais com impacto mensurável.

Os primeiros projetos de Inteligência Artificial na tesouraria mostram que o valor não está apenas nos algoritmos. Está na forma como as empresas escolhem problemas reais, preparam dados e envolvem as suas equipas.

Os exemplos práticos provam que já é possível: antecipar riscos; melhorar previsões; reduzir custos financeiros e aumentar o controlo operacional.

Assim, a questão deixou de ser se a IA funciona. O verdadeiro desafio está em decidir o momento certo para avançar e em definir como começar de forma estruturada, segura e orientada a resultados.