O gap de percepção: 51% dos CFOs acham que adotaram IA, mas só 19% dos controllers concordam

O gap de percepção: 51% dos CFOs acham que adotaram IA, mas só 19% dos controllers concordam

Uma pesquisa com 250 líderes financeiros de empresas de médio porte no Reino Unido, conduzida pela iplicit, revelou um dado que deveria incomodar qualquer CFO: 51% dos CFOs acreditam que alcançaram adoção completa de IA na função financeira. Mas quando a mesma pergunta é feita aos controllers financeiros — as pessoas que efetivamente executam o trabalho operacional —, apenas 19% concordam.

Um gap de 32 pontos percentuais entre quem define a estratégia e quem vive a operação. Essa desconexão não é apenas um problema de comunicação. É um risco estratégico que pode comprometer investimentos, frustrar equipes e criar uma falsa sensação de progresso.

De onde vem essa desconexão

A raiz do problema está em algo simples, mas frequentemente ignorado: CFOs e controllers medem "adoção" de formas completamente diferentes.

CFOs medem adoção pela disponibilidade. Se a empresa comprou uma ferramenta de IA, se ela está tecnicamente disponível, se algumas pessoas estão usando — para o CFO, isso conta como adoção. É uma visão de portfólio: "temos IA no nosso stack de tecnologia."

Controllers medem adoção pelo impacto operacional. Para quem faz reconciliação, fechamento, lançamentos contábeis e compliance no dia a dia, a pergunta relevante é: "meu trabalho mudou fundamentalmente por causa dessa tecnologia?" Se a resposta é não — e na maioria dos casos é — então "adoção" é uma palavra grande demais.

Essa diferença de perspectiva é compreensível. CFOs operam em um nível estratégico onde "ter a capacidade" é relevante. Controllers operam em um nível tático onde "usar na prática" é o que importa. O problema surge quando o CFO reporta ao board que "IA foi adotada na função financeira" com base em uma definição que a operação não reconhece.

Os números por trás do gap

A pesquisa da iplicit trouxe dados adicionais que aprofundam o diagnóstico:

• 83% dos respondentes afirmam que já adotaram tecnologia de IA na função financeira. Esse número parece alto — e provavelmente está inflado exatamente pelo problema de definição que descrevemos.
• 32% dos CFOs e 34% dos VPs/diretores financeiros acreditam estar "significativamente à frente" do marketing na adoção de IA. Entre controllers, esse número cai para 13%.
• 46% dos CFOs e 38% dos VPs/diretores financeiros se identificam como "campeões de IA" — pessoas que estão ativamente testando e escalando ferramentas. Entre controllers, apenas 26% se descrevem dessa forma.

O padrão é consistente: quanto mais alto o nível hierárquico, mais otimista a avaliação de maturidade em IA. Isso não é necessariamente má-fé — é um viés de perspectiva que precisa ser reconhecido e corrigido.

Por que esse gap é perigoso

Existem pelo menos quatro riscos concretos de manter esse gap de percepção:

1. Decisões de investimento baseadas em premissas falsas

Se o CFO acredita que IA já foi adotada com sucesso, ele pode decidir que é hora de escalar — investir mais, expandir para novas áreas, reportar progresso ao board. Mas se a base operacional não absorveu a primeira onda, escalar significa jogar dinheiro em cima de um problema não resolvido.

2. Frustração e desengajamento da equipe

Quando a liderança celebra uma "transformação digital" que a equipe operacional não reconhece, o resultado é cinismo. Controllers que passam o dia em planilhas de Excel vão se sentir invisíveis quando o CFO anuncia que "IA transformou nossa operação financeira." Isso corrói a confiança e dificulta adoções futuras.

3. Vulnerabilidade competitiva oculta

Uma empresa que acredita estar avançada em IA, quando na verdade não está, é mais vulnerável do que uma que sabe que está atrasada. A segunda pelo menos está consciente do gap e pode agir. A primeira está em uma zona de conforto perigosa.

4. Métricas de sucesso desalinhadas

Se o CFO mede sucesso por "número de ferramentas de IA implementadas" e o controller mede por "horas economizadas em reconciliação", os dois estão olhando para dashboards diferentes e chegando a conclusões opostas. Sem alinhamento de métricas, é impossível avaliar progresso real.

O que "adoção real" deveria significar

Para sair do gap de percepção, precisamos de uma definição de adoção que faça sentido para todos os níveis da organização. Propomos um framework de quatro estágios:

Estágio 1 — Aquisição: a empresa comprou ou assinou uma ferramenta de IA. Ela existe no ambiente tecnológico, mas não necessariamente está sendo usada de forma produtiva. Isso não é adoção.

Estágio 2 — Experimentação: algumas pessoas estão testando a ferramenta em casos de uso específicos. Há curiosidade e aprendizado, mas o uso não é sistemático nem integrado aos processos formais. Isso é experimentação, não adoção.

Estágio 3 — Integração: a ferramenta está incorporada a pelo menos um processo financeiro crítico e é usada de forma rotineira. O processo mudou — não apenas acelerou, mas foi redesenhado para incorporar IA. Aqui começa a adoção real.

Estágio 4 — Transformação: IA não é uma ferramenta dentro do processo; ela redefiniu o processo. A equipe não consegue imaginar voltar ao modo anterior. Novas capacidades emergiram que não existiam antes. Isso é adoção madura.

A pesquisa sugere que a maioria das empresas que se dizem "adotantes de IA" está entre os Estágios 1 e 2. Poucas chegaram ao Estágio 3. Quase nenhuma ao Estágio 4.

O problema da "camada de apresentação"

Um insight particularmente relevante da pesquisa: IA é excelente na camada de apresentação, mas o trabalho financeiro fundamental ainda exige intervenção manual significativa.

O que isso significa na prática? IA consegue gerar relatórios bonitos, criar visualizações de dados, resumir informações e formatar apresentações. Isso é o que o CFO vê — e é impressionante. Mas processar transações, reconciliar contas, manter controles internos e garantir compliance — o trabalho do controller — ainda depende fortemente de esforço humano.

Quando o CFO vê um dashboard gerado por IA com dados consolidados e gráficos elegantes, ele conclui: "IA está funcionando." Quando o controller que alimentou manualmente os dados que apareceram nesse dashboard é perguntado, a resposta é diferente.

Como fechar o gap: um roteiro prático

Passo 1: Faça o diagnóstico em dois níveis

Não pergunte apenas ao comitê executivo se IA foi adotada. Faça a mesma pergunta para:

• Controllers e analistas que executam processos operacionais
• Gerentes de contabilidade que supervisionam fechamento e reporting
• Equipe de FP&A que faz previsões e análises

Use as mesmas perguntas em todos os níveis e compare as respostas. O gap que emergir é o gap real.

Passo 2: Defina métricas de adoção operacional

Substitua métricas de input ("investimos X em IA", "implementamos Y ferramentas") por métricas de output:

• % de transações processadas sem intervenção humana
• Horas-pessoa economizadas por mês em processos específicos
• Redução mensurável no tempo de fechamento
• Melhoria na acurácia de forecast (medida por MAPE ou métrica similar)
• Redução na taxa de erros em lançamentos contábeis

Essas métricas não mentem. Se melhoraram, IA está sendo adotada. Se não, a empresa tem ferramentas de IA, não adoção de IA.

Passo 3: Crie um canal de feedback bottom-up

Os controllers sabem onde IA está funcionando e onde não está. Mas essa informação raramente chega ao CFO de forma estruturada. Crie um mecanismo formal — uma pesquisa trimestral, uma reunião mensal, um canal dedicado — para que a equipe operacional reporte:

• O que está funcionando e por quê
• O que foi implementado mas não é usado (e por quê)
• Onde há oportunidades que a liderança não está vendo
• Quais são as barreiras práticas de adoção

Passo 4: Alinhe expectativas publicamente

Se o diagnóstico revelar que a empresa está no Estágio 2 (experimentação) e não no Estágio 3 (integração), comunique isso abertamente. Não ao mercado — mas internamente, incluindo o board.

Dizer "estamos experimentando com IA e aprendendo o que funciona" é muito mais saudável do que "transformamos nossa operação com IA." A primeira frase gera colaboração; a segunda gera cinismo.

Dados complementares: o cenário mais amplo

A pesquisa da iplicit não está isolada. Outros estudos reforçam o gap de percepção:

• Segundo o Gartner, a adoção de IA em finanças desacelerou em 2025, com desafios crescentes em implementação e ROI.
• A L.E.K. Consulting, em seu estudo de 2025 sobre o Office of the CFO, identificou gaps semelhantes entre ambição e execução.
• 77% dos CFOs globais citam riscos de segurança e privacidade como barreiras, mesmo com adoção crescente — indicando que parte do que é reportado como "adoção" pode ser uso superficial que evita dados sensíveis.
• Apenas 8% das organizações se consideram "muito bem preparadas" para gerenciar a transformação por IA, apesar de 88% acreditarem que será a tendência tecnológica mais transformadora nos próximos 12 a 24 meses.

Ou seja, o gap de percepção não é um fenômeno isolado de uma pesquisa. É um padrão sistêmico.

Ações práticas

1. Aplique o diagnóstico de dois níveis esta semana: pergunte ao seu time de liderança financeira e à equipe operacional, separadamente, "em que estágio de adoção de IA estamos?" (usando os quatro estágios descritos acima). Compare as respostas.
2. Substitua pelo menos uma métrica de input por uma de output: se hoje você reporta "implementamos 3 ferramentas de IA", substitua por "processamos X% das transações de contas a pagar sem intervenção humana". A segunda métrica é mais honesta e mais útil.
3. Converse com seus controllers: reserve 30 minutos para perguntar aos seus controllers como IA afetou (ou não) o trabalho deles no último trimestre. Ouça sem defender as decisões já tomadas. O objetivo é aprender, não convencer.
4. Reclassifique seu estágio de maturidade: com base no diagnóstico, reclassifique honestamente onde sua empresa está. Se você achava que estava no Estágio 3 e descobriu que está no Estágio 2, isso é progresso — porque agora você sabe onde investir.