De 20 horas para 2: o caso da Fanatics que revolucionou o fechamento de AP com IA

A Fanatics Betting & Gaming economiza 18 horas por mês somente na tarefa de identificação de fornecedores, graças a workflows de IA construídos pela própria equipe financeira. Sob a liderança da CFO Andrea Ellis, a empresa transformou a operação de accounts payable em um caso de referência sobre como departamentos financeiros podem adotar IA de forma prática, rápida e com resultados mensuráveis — sem precisar de orçamentos milionários ou projetos de tecnologia que duram anos.

O caso da Fanatics é especialmente interessante porque não se trata de uma implementação top-down imposta pela área de TI. Foi a própria equipe financeira que identificou oportunidades, construiu soluções e mediu resultados.

O contexto: Fanatics Betting & Gaming

A Fanatics é uma das maiores plataformas de apostas esportivas dos Estados Unidos, com operações em múltiplos estados. Andrea Ellis assumiu como CFO da divisão de Betting & Gaming em 2022, trazendo uma visão clara: a função financeira precisa ser parceira estratégica do negócio, não apenas uma máquina de relatórios.

Nas palavras dela: "O CFO é um parceiro de pensamento estratégico para o negócio. Além de garantir que o desempenho financeiro seja reportado com precisão e no prazo, nós realmente ajudamos a guiar a estratégia corporativa e a alocação de capital."

Para que a equipe financeira pudesse dedicar tempo a essa função estratégica, era preciso eliminar o trabalho repetitivo que consumia horas preciosas a cada fechamento.

O problema: processos manuais de AP no fechamento

O departamento de accounts payable da Fanatics enfrentava desafios comuns a qualquer empresa em crescimento acelerado:

• Identificação manual de fornecedores. A cada ciclo de fechamento, a equipe precisava verificar, classificar e reconciliar informações de dezenas de fornecedores em diferentes formatos e sistemas.
• Preparação trabalhosa de lançamentos. Cada fatura processada exigia revisão manual, codificação contábil e preparação do lançamento correspondente.
• Volume crescente. Com a expansão da operação para novos estados, o volume de transações crescia mais rápido que a equipe.

O resultado era previsível: a equipe gastava cerca de 20 horas por ciclo de fechamento somente em tarefas de AP que poderiam ser automatizadas. Eram 20 horas que não estavam sendo investidas em análise de custos, negociação com fornecedores ou planejamento financeiro.

A solução: ChatGPT, Custom GPTs e o "GPT-athon"

A abordagem de Andrea Ellis foi, ao mesmo tempo, pragmática e inovadora. Em vez de contratar uma consultoria ou comprar uma plataforma enterprise, ela fez três coisas:

1. Criou um AI Task Force

Ellis formou uma força-tarefa de automação com IA dentro do próprio departamento financeiro. O princípio era simples: pedir a cada membro do time que documentasse processos que poderiam se beneficiar de IA. A partir dessas descrições, a equipe criou um roadmap de projetos ordenados por impacto e viabilidade.

Esse approach bottom-up é significativo. Quem melhor conhece os gargalos de um processo do que a pessoa que o executa todos os dias? Em vez de consultores externos tentando entender o fluxo, foram os próprios analistas e contadores que apontaram onde a automação faria mais diferença.

2. Organizou o "GPT-athon"

Inspirada nos hackathons de tecnologia, Ellis organizou um evento de um dia inteiro — o "GPT-athon" — onde membros da equipe financeira trabalharam lado a lado com cientistas de dados para construir GPTs customizados para projetos específicos.

O formato é replicável para qualquer empresa:

• Manhã: cada participante apresenta um processo manual que deseja automatizar.
• Tarde: em duplas (um profissional de finanças + um de dados), os participantes constroem um protótipo funcional usando ChatGPT ou Custom GPTs.
• Final do dia: cada dupla demonstra sua solução e os resultados preliminares.

O GPT-athon não foi apenas um exercício criativo. Ele teve dois efeitos práticos importantes: gerou soluções funcionais que foram implementadas imediatamente e acelerou a curva de aprendizado de toda a equipe com ferramentas de IA.

3. Implementou workflows automatizados

A partir do GPT-athon e do trabalho contínuo do AI Task Force, a equipe construiu workflows que automatizam:

• Identificação e classificação de fornecedores. O sistema recebe faturas em formatos variados, identifica o fornecedor, verifica cadastro, e classifica a despesa na categoria correta do plano de contas — tudo sem intervenção humana.
• Preparação de lançamentos contábeis. Com o fornecedor identificado e a classificação definida, o workflow gera automaticamente o lançamento contábil com débito, crédito, centro de custo e descrição padronizada.
• Análise de dados acelerada. A IA processa e estrutura dados financeiros que antes exigiam horas de manipulação em planilhas, permitindo decisões mais rápidas.

Os resultados: 18 horas recuperadas por mês

Os números falam por si:

• 18 horas mensais economizadas somente em identificação de fornecedores — o equivalente a mais de 2 dias de trabalho de um profissional.
• Análise de dados acelerada, com processos que antes levavam horas sendo concluídos em minutos.
• Equipe redirecionada para atividades estratégicas como análise de custos, negociação com fornecedores e planejamento financeiro.

A economia de 18 horas por mês pode parecer modesta em termos absolutos, mas é preciso contextualizar: isso representa a automação de uma única tarefa em um único departamento. Quando multiplicamos por todas as tarefas automatizáveis em todos os departamentos financeiros, o potencial de ganho é substancial.

As lições para qualquer CFO

O caso da Fanatics oferece cinco lições práticas que podem ser aplicadas independentemente do porte da empresa:

Comece pelo problema, não pela tecnologia

Ellis não começou comprando uma plataforma de IA. Ela começou perguntando à equipe: "quais processos vocês gostariam de automatizar?". Essa inversão de abordagem garante que a tecnologia resolve problemas reais, não problemas imaginados por vendedores de software.

Envolva a equipe desde o início

O AI Task Force não era um comitê de TI. Era composto pelos próprios profissionais de finanças que executavam os processos. Isso garantiu aderência, reduziu resistência à mudança e produziu soluções que realmente funcionavam no dia a dia.

Use ferramentas acessíveis

Custom GPTs e ChatGPT não são ferramentas enterprise caras. A Fanatics demonstrou que é possível obter ganhos significativos com ferramentas que custam uma fração das plataformas tradicionais de automação.

Meça tudo

A equipe não apenas implementou automações — mediu cada ganho com precisão. Saber que são exatamente 18 horas economizadas por mês permite calcular ROI, justificar investimentos futuros e identificar as próximas oportunidades de automação.

Pense em expansão contínua

O plano da Fanatics não parou no AP. A empresa planeja expandir o uso de IA para planejamento estratégico e análise de cenários, movendo-se progressivamente de automação de tarefas operacionais para suporte a decisões estratégicas.

O contexto mais amplo: AP é só o começo

O caso da Fanatics se insere em uma tendência mais ampla. Dados de mercado mostram que empresas que adotam IA em processos financeiros conseguem:

• Reduzir o custo de processamento de faturas em até 80%.
• Diminuir o ciclo de fechamento mensal em 40% a 60%.
• Aumentar a taxa de detecção de erros e anomalias em até 90%.

A KPMG publicou em 2024 um guia detalhado sobre IA e automação em relatórios financeiros, reconhecendo que a combinação de RPA, ML e IA generativa está criando um novo paradigma para o fechamento contábil.

O Bain Capital Ventures, em seu relatório sobre "IA e o Office of the CFO em 2025", identifica o fechamento contábil como uma das áreas com maior potencial de transformação por IA nos próximos dois anos.

Por que isso importa agora

A janela para adoção está aberta, mas ela não ficará aberta indefinidamente. Empresas que adotam IA no fechamento contábil hoje estão construindo duas vantagens competitivas:

• Vantagem operacional. Equipes mais enxutas, mais rápidas e com menos erros.
• Vantagem estratégica. Profissionais financeiros liberados para análise, planejamento e suporte à decisão, em vez de estarem presos em tarefas mecânicas.

O estudo de MIT/Stanford mostrou que contadores com IA atendem 55% mais clientes por semana. Em um departamento financeiro corporativo, esse ganho de produtividade se traduz em capacidade de suportar o crescimento do negócio sem aumentar headcount proporcionalmente.

Ações práticas para replicar o modelo Fanatics

1. Faça um inventário de processos manuais. Peça a cada membro do time financeiro que liste as tarefas mais repetitivas e demoradas. Priorize por volume de horas e frequência.
2. Organize seu próprio "GPT-athon". Reserve um dia para que a equipe experimente construir soluções com ChatGPT ou Custom GPTs. Convide alguém de dados ou TI para apoiar, mas mantenha a liderança com o time de finanças.
3. Comece com um processo específico. Não tente automatizar tudo de uma vez. Escolha o processo com maior volume de horas manuais e menor complexidade de dados. Demonstre resultados antes de expandir.
4. Estabeleça um AI Task Force. Formalize um grupo responsável por identificar oportunidades, testar soluções e medir resultados. Dê autonomia para experimentar.
5. Documente e compartilhe os ganhos. Cada hora economizada deve ser registrada. Esses dados são o combustível para justificar investimentos maiores e para inspirar outros departamentos a seguirem o mesmo caminho.