De ferramenta a colega: a evolução da percepção sobre IA entre profissionais financeiros chineses

Em 2020, quando o Shanghai National Accounting Institute (SNAI) realizou sua pesquisa anual com mais de 5.300 profissionais de contabilidade e finanças na China, as tecnologias mais citadas como impactantes eram cloud computing, faturamento eletrônico e big data. IA aparecia mais como promessa do que como prática. Cinco anos depois, o cenário mudou radicalmente: pesquisas recentes mostram que profissionais financeiros chineses não apenas usam IA — estão redefinindo sua relação com ela, passando de "uso de ferramenta" para "colaboração humano-máquina".

Essa evolução importa porque a China é, ao mesmo tempo, laboratório e espelho. Laboratório porque testa modelos de IA em escala que o resto do mundo ainda não alcançou. Espelho porque as tensões e oportunidades que profissionais chineses enfrentam são as mesmas que profissionais de finanças ao redor do mundo vão enfrentar em breve.

A trajetória: de RPA a colaboração inteligente

Fase 1 (2017-2020): IA como automação de tarefas

Na primeira pesquisa do SNAI sobre tecnologias impactantes (2017), o foco estava em RPA (Robotic Process Automation) e ferramentas de automação básica. A percepção dominante era:

• IA como substituto de tarefas repetitivas — lançamentos contábeis, classificação de documentos, reconciliação simples
• Profissionais viam a tecnologia como ameaça ao emprego mais do que como aliada
• Adoção concentrada em grandes corporações estatais e instituições financeiras

O top 10 de tecnologias impactantes em 2020 refletia essa visão: cloud computing, faturamento eletrônico, big data, arquivamento digital, RPA, ERP, blockchain, pagamentos móveis, mineração de dados e auditoria assistida por computador. IA não aparecia como categoria separada — estava embutida em RPA e analytics.

Fase 2 (2021-2023): IA como ferramenta inteligente

Com a chegada de modelos de linguagem mais sofisticados e a aceleração digital pós-pandemia, a percepção começou a mudar:

• Profissionais passaram a ver IA como ferramenta que aumenta capacidade, não apenas que substitui tarefas
• O conceito de "intelligent finance" (智能财务) ganhou tração, promovido pelo próprio SNAI em parcerias com a CPA Australia
• Empresas começaram a criar posições dedicadas — "digital finance manager", "AI finance analyst"
• O foco migrou de automação pura para geração de insights: análise preditiva, detecção de anomalias, modelagem de cenários

Fase 3 (2024-2026): IA como colega de trabalho

A fase atual marca a transição mais significativa. Pesquisas recentes, incluindo o Business Technology Survey de 2025 da CPA Australia com 244 respondentes do mainland chinês (parte de uma amostra de 1.117 profissionais na Ásia-Pacífico), mostram que:

• IA, analytics e ferramentas de visualização são agora as tecnologias mais utilizadas por empresas chinesas
• O uso de IA em negócios acelerou significativamente nos últimos dois anos
• A percepção evoluiu de "ferramenta que uso" para "parceiro com quem colaboro"
• Profissionais falam de "colaboração humano-máquina" em vez de "automação"

Essa mudança semântica não é trivial. Quando alguém diz que "usa uma ferramenta", implica controle total e responsabilidade humana. Quando diz que "colabora com IA", reconhece que o sistema contribui com julgamento, insight e capacidade que o humano sozinho não teria.

O que impulsiona essa mudança na China

Vários fatores convergem para explicar por que a China está na vanguarda dessa evolução perceptual:

Escala de implementação

A China tem escala para implementar IA em finanças de formas que outros países não conseguem replicar facilmente:

• Estatais (SOEs) com centenas de milhares de funcionários implementam sistemas de IA que processam milhões de transações por dia
• O tesouro digital chinês, promovido pela SASAC (Comissão de Supervisão e Administração de Ativos Estatais), padronizou o uso de IA em tesouraria corporativa em dezenas de grandes empresas
• Bancos digitais chineses como WeBank e MYbank processam pedidos de crédito em segundos usando IA, criando uma expectativa de velocidade que se espalha para finanças corporativas

Ecossistema de LLMs locais

A China desenvolveu um ecossistema próprio de modelos de linguagem:

• YongGPT — primeiro LLM empresarial focado em serviços financeiros
• Ernie (Baidu) e Tongyi Qianwen (Alibaba) — modelos fundacionais com aplicações financeiras
• DeepSeek — modelo de código aberto que compete em performance com modelos ocidentais a uma fração do custo

Esses modelos são treinados com dados em mandarim e adaptados ao contexto regulatório chinês, o que facilita a adoção por profissionais locais.

Programas de capacitação estruturados

O SNAI tem sido protagonista nessa transição, oferecendo programas como:

• Treinamento avançado em IA para gestão financeira — programas intensivos de três dias para executivos financeiros
• Fórum de Finanças Inteligentes — evento co-organizado no World AI Conference anual
• Pesquisas anuais que monitoram a evolução da percepção dos profissionais

O fato de uma instituição vinculada ao Ministério das Finanças investir ativamente em formação de IA sinaliza que essa não é uma tendência bottom-up — é política de Estado.

Cultura de adoção tecnológica

A sociedade chinesa tem um nível de conforto com tecnologia financeira que facilita a aceitação de IA:

• Pagamentos digitais são ubíquos — a maioria dos chineses usa WeChat Pay ou Alipay diariamente
• Super-apps integraram serviços financeiros à vida cotidiana
• A transição de papel para digital aconteceu mais rapidamente do que em mercados ocidentais

Lições para profissionais financeiros fora da China

A experiência chinesa oferece insights valiosos para quem está em outros mercados:

1. A resistência é temporária, a adaptação é inevitável

A trajetória chinesa mostra que a percepção muda em fases previsíveis: medo, aceitação, adoção e, finalmente, colaboração. Se seu time ainda está na fase de medo ou aceitação, isso é normal — mas investir em familiarização acelera a transição.

2. Capacitação institucional faz diferença

O papel do SNAI como formador é fundamental. Quando uma instituição respeitada valida e treina profissionais em IA, a barreira psicológica de adoção cai significativamente. No Brasil, instituições como CFC, CVM, FIPECAFI e IBEF poderiam desempenhar papel semelhante.

3. Modelos locais importam

A existência de LLMs treinados em mandarim e adaptados ao contexto chinês facilitou a adoção. Para a América Latina, o desenvolvimento de modelos adaptados ao português e espanhol — com conhecimento de normas contábeis locais (IFRS/CPC), legislação tributária e terminologia regional — será igualmente importante.

4. A mudança de linguagem precede a mudança de prática

Quando profissionais passam a falar de "colaboração" em vez de "automação", estão sinalizando uma mudança mais profunda na mentalidade. Líderes financeiros podem promover essa mudança deliberadamente, ajustando a linguagem da organização em torno de IA.

O continuum de maturidade

Com base na experiência chinesa, podemos mapear um continuum de maturidade na relação profissional-IA:

A maioria dos profissionais financeiros no Ocidente está entre os níveis 2 e 3. Na China, os mais avançados já operam no nível 4. O nível 5 ainda é aspiracional em quase todos os lugares.

Ações práticas para esta semana

1. Faça uma autoavaliação. Em qual nível do continuum acima você se situa? E seu time? Ser honesto sobre o ponto de partida é o primeiro passo para avançar.
2. Mude a linguagem. Comece a falar de "colaboração com IA" em vez de "automação por IA" nas conversas com seu time. A mudança semântica parece sutil, mas influencia a mentalidade.
3. Experimente o nível 4. Pegue uma decisão financeira real (aprovação de crédito, alocação de budget, análise de investimento) e peça a uma IA para analisar os dados e oferecer uma perspectiva. Compare com sua análise. Onde a IA viu algo que você não viu?
4. Invista em capacitação estruturada. Busque programas de formação em IA aplicada a finanças — de cursos online a programas presenciais. No Brasil, FIPECAFI, FGV e IBMEC já oferecem opções relevantes.
5. Acompanhe o que a China está fazendo. O país está dois a três anos à frente em muitas aplicações de IA em finanças. O que acontece lá tende a chegar aqui — com adaptações.