Não utilize IA na construção de modelos financeiros.

Para problemas determinísticos, usa soluções determinísticas.

O atual entusiasmo em torno da Inteligência Artificial convenceu muitas pessoas de que a IA deve ser aplicada em todo o lado — desde a criação de conteúdo de marketing até à programação de aplicações, do design de logótipos à construção de modelos financeiros. Mas vale a pena dar um passo atrás. A IA é fantástica para brainstorming, geração de ideias, reconhecimento de padrões e até para raciocinar sobre problemas complexos e incertos. Podes usá-la para explorar pressupostos de negócio, desafiar o teu pensamento e analisar grandes volumes de dados. A IA destaca-se em tarefas onde a criatividade, a iteração e o raciocínio probabilístico são úteis.

A modelação financeira, no entanto, é uma história diferente — porque o seu processo é determinístico em muitos aspetos.

Os Modelos Financeiros São Determinísticos

Um modelo financeiro não é um exercício criativo em aberto. É uma estrutura construída sobre regras financeiras e económicas bem definidas.

• Amortização: A amortização linear de uma máquina de 100.000 € ao longo de 5 anos, a 20% por ano, não está sujeita a interpretação. Existe um único plano correto.
• Amortização de empréstimos: A componente de juros versus o reembolso do capital é definida pela fórmula de amortização. Uma IA pode inventar divisões alternativas — mas isso está errado.
• Consistência do balanço: O ativo tem de ser sempre igual ao passivo mais o capital próprio. Sempre.

Estas regras são determinísticas — seguem fórmulas, normas contabilísticas e consistência lógica. Um modelo de IA que “alucine” mesmo que ligeiramente pode comprometer a integridade de todo o modelo financeiro. E ao contrário da escrita criativa ou da geração de imagens, mesmo um pequeno erro num modelo financeiro pode ter consequências sérias para o negócio.

Imagina uma apresentação a investidores em que a demonstração de cash flow não fecha porque uma fórmula gerada por IA saltou um passo. Isso não é inovação — é dano reputacional.

O Risco de Perder o Controlo

Os modelos financeiros já são complexos e propensos a erros: 88% das folhas de cálculo contêm erros segundo a PwC, ou serão 94% (segundo o phys.org)?

Não tenho a certeza, mas imagina construir esse modelo com a “ajuda” da IA. Corres o risco de:

• Erros mais difíceis de detetar, como uma fórmula atalho no Excel que quebra referências circulares sem que o modelador dê conta.
• Da mesma forma, a perda de rastreabilidade lógica é relevante. Exemplo: uma fórmula de crescimento de receita que multiplica pelo ano base errado — parece correta à primeira vista, mas desvia as projeções.
• Riscos de conformidade, talvez por adotar o contexto errado. Suponhamos que a IA inventa um cálculo fiscal “criativo” que não cumpre a regulamentação local.

Um amigo diretor financeiro disse-me de forma direta: “Se não sei como o número foi calculado, não posso confiar nele.” Este é o cerne da questão. Na modelação financeira, o controlo e a transparência não são negociáveis.

O Valor Está no Processo (de Pensamento)

Um dos maiores benefícios de construir um modelo financeiro não é o ficheiro Excel final — é a aprendizagem e a discussão que acontece durante o processo.

• Compreender a causalidade. Pensa: descobrir como um aumento de 5 dias no prazo médio de recebimento (DSO) pode eliminar 200.000 € de cash flow.
• Decisões de capital mais fundamentadas. Pensa: o financeiro propõe financiar o crescimento com mais dívida, enquanto a estratégia defende financiamento por capital próprio — o debate revela os trade-offs entre risco de alavancagem e diluição dos acionistas.
• Visibilidade operacional. Pensa: o exercício de ligar o crescimento do volume de vendas às necessidades de contratação revela estrangulamentos operacionais com antecedência.

O modelo não é apenas uma ferramenta de previsão. É um terreno de treino para o pensamento financeiro e o alinhamento da equipa.

Se o modelador não pensa, não aprende. Se não compreende o que está a ser construído, os seus colegas também não vão compreender.

Aprender É Humano

A aprendizagem não é algo a ser delegado à IA. É humana, imperfeita e iterativa. Prospera com a crítica, o questionamento e o diálogo.

• Num modelo de project finance, debater os pressupostos sobre os preços da energia ensina mais à equipa do que a própria folha de cálculo.
• Num plano financeiro para uma startup, a discussão em torno das taxas de churn e dos custos de aquisição de clientes ajuda a alinhar o marketing, as vendas e as finanças na estratégia.

Ao delegar a construção à IA, não corres apenas o risco de erros. Perdes as próprias discussões que afiam os teus pressupostos, revelam pontos cegos e constroem confiança entre os stakeholders.

Quando Usar IA na Modelação Financeira

Então quando deves usar IA? Não para construir o modelo — mas para lhe dar sentido.

• Usa a IA para validar a tua ideia.
• Deixa a IA analisar os resultados e resumi-los de forma fácil de compreender.
• Usa a IA para gerar novas ideias e cenários que talvez não tenhas considerado.
• Compara o teu modelo com o que está a acontecer no mundo: faz sentido? A tua ideia é válida? É inovadora?