PwC preve auditoria completa com IA até 2026: o que isso significa para sua empresa

A PwC investiu US$ 1 bilhão no que chama de Next Generation Audit e outros US$ 1 bilhão em uma parceria de tres anos com a OpenAI. O objetivo declarado: ter automação end-to-end com IA em todo o ciclo de auditoria até o final de 2026. Segundo o lider de transformação de assurance da PwC nos EUA, "ja existe, ou em breve existira, uma ferramenta para cada etapa do processo de auditoria -- do planejamento a revisao final das demonstracoes financeiras".

Para CFOs e controllers, a pergunta não e mais "se" a auditoria vai mudar. E "como se preparar para o auditor que chegara com agentes de IA".

O que e o Next Generation Audit

O Next Generation Audit (NGA) e a iniciativa da PwC para integrar IA, machine learning e automação em cada etapa do processo de auditoria. Não se trata de uma ferramenta unica, mas de um ecossistema de modulos que cobrem todo o ciclo:

• Planejamento e avaliação de riscos
• Walkthroughs e documentação de processos
• Coleta e validação de evidencias
• Testes substantivos
• Revisao de demonstracoes financeiras
• Tie-out e finalizacao

A PwC esta construindo o que descreve como "uma plataforma global agêntica para todos os profissionais de assurance". A palavra-chave aqui e agêntica -- não são ferramentas passivas que o auditor consulta, mas agentes de IA que executam tarefas, tomam decisões intermediarias e entregam resultados prontos para revisao humana.

Evidence Match: o agente que valida evidencias automaticamente

O modulo mais concreto do NGA e o Evidence Match, um agente de IA que automatiza a extracao, comparacao e validação de evidencias contra documentos de suporte.

Como funciona:

1. O agente recebe os documentos relevantes (faturas, contratos, extratos, recibos)
2. Extrai automaticamente os dados-chave de cada documento
3. Cruza as informacoes com os registros contabeis
4. Valida se há correspondencia entre evidencia e lancamento
5. Gera uma trilha de evidencia clara e documentada para cada match
6. Organiza tudo no padrao exigido pelo working paper

O Evidence Match esta integrado a uma "biblioteca de habilidades de assurance" da PwC, o que permite que o agente suporte testes em areas de alto volume como caixa, contas a receber e contas a pagar.

Na pratica, isso significa que o trabalho de um junior que passaria dias cruzando faturas com lançamentos contabeis pode ser feito pelo agente em horas -- com cada match documentado e rastreavel.

Outros modulos em desenvolvimento

Além do Evidence Match, a PwC esta desenvolvendo ou já testando outros modulos:

Advanced Walkthrough Assistant:

• Recebe informacoes relevantes, incluindo walkthroughs do ano anterior e documentação do ano corrente
• Analisa o material para gerar um plano de trabalho personalizado
• Reduz o tempo de preparacao e garante que nenhum ponto critico seja esquecido

Audit Innovation Hub:

• Em teste com equipes de asset management e wealth management
• Automatiza tarefas de auditoria relacionadas a tie-outs de demonstracoes financeiras
• Elimina a verificação manual linha a linha entre demonstracoes e documentos de suporte

Data PRO e Acquisition Hub:

• Lancados como parte das inovacoes de auditoria de 2025
• Facilitam a coleta e preparacao de dados para auditoria
• Reduzem o vai-e-vem entre auditor e cliente na fase de data request

O que muda para a empresa auditada

Se voce esta no lado de quem e auditado, essa transformação tem implicacoes praticas e imediatas:

1. Mais dados serão analisados

Em vez de o auditor selecionar uma amostra de 30 a 50 transações para testar, agentes de IA podem analisar 100% das transações em areas como contas a pagar e contas a receber. Isso significa que anomalias que antes passariam despercebidas em uma amostra agora serão detectadas.

2. Requests de dados vão mudar

Com ferramentas como o Data PRO, o auditor pode solicitar dados em formatos mais estruturados e automatizados. Empresas que já tem dados organizados e acessiveis via APIs terão um processo de auditoria mais rapido e menos disruptivo.

3. A qualidade dos controles internos será mais testada

Agentes de IA podem executar testes de controles com muito mais frequencia e profundidade. Controles internos frageis, que antes sobreviviam a uma auditoria por amostragem, serão expostos.

4. O foco do auditor humano muda

Com tarefas mecanicas delegadas a agentes, o auditor humano se concentra em areas de julgamento: estimativas contabeis, transações complexas, areas de maior risco. Espere conversas mais profundas e questionamentos mais sofisticados.

O contexto das Big Four: não e só a PwC

A PwC não esta sozinha nessa corrida. Todas as Big Four estão investindo pesadamente em IA para auditoria:

• Deloitte lancou o Omnia, plataforma que usa IA para analise de dados de auditoria em larga escala
• EY investiu em ferramentas de IA para auditoria continua e analise preditiva de riscos
• KPMG desenvolveu o Clara, sua plataforma de auditoria inteligente com modulos de IA integrados

O que diferencia a PwC neste momento e a ambicao explicita de ter automação end-to-end até 2026 e o investimento massivo de US$ 2 bilhoes combinados (NGA + parceria OpenAI).

Treinamento: 50 mil horas de IA em um ano

Um dado que merece atencao: os profissionais de auditoria da PwC acumularam mais de 50.000 horas de treinamento especifico em IA apenas no ano fiscal de 2025, com cada profissional fazendo em media mais de 90 horas de treinamento por ano.

Isso indica que a transformação não e apenas tecnologica -- e também humana. Os auditores estão sendo retreinados para trabalhar com agentes de IA, não apenas usar ferramentas. A habilidade de supervisar, questionar e complementar os outputs de IA esta se tornando tao importante quanto o conhecimento contabil.

O papel do auditor humano no modelo agentico

E importante ser preciso aqui: a PwC não esta eliminando auditores humanos. O modelo e "human-led, agent-powered" -- liderado por humanos, potencializado por agentes.

Na pratica, isso significa:

• Agentes executam: coleta de dados, cruzamento de informacoes, testes padronizados, documentação
• Humanos decidem: avaliação de riscos materiais, julgamento sobre estimativas, comunicação com o cliente, conclusao da auditoria
• Humanos supervisionam: revisam os outputs dos agentes, validam as conclusoes e são responsaveis pelo parecer final

O auditor do futuro próximo não e substituido pela IA -- ele se torna um gestor de agentes que precisa entender o que cada agente faz, quais são suas limitacoes e quando intervir.

Implicacoes para a qualidade da auditoria

A automação com IA tem potencial para melhorar significativamente a qualidade da auditoria:

• Cobertura maior: analisar 100% das transações em vez de amostras reduz o risco de não detectar distorcoes materiais
• Consistencia: agentes aplicam os mesmos criterios a todas as transações, eliminando a variabilidade humana
• Velocidade: resultados mais rapidos permitem que problemas sejam identificados e resolvidos mais cedo no ciclo
• Documentação: trilhas de evidencia automaticas melhoram a rastreabilidade e facilitam revisoes de qualidade

Mas também há riscos:

• Excesso de confianca na IA: se o auditor aceita outputs sem questionar, a supervisao humana se torna formal, não efetiva
• Vieses nos dados: se os dados historicos contem erros sistematicos, a IA pode perpetua-los
• Complexidade dos modelos: nem sempre e facil explicar por que o agente chegou a determinada conclusao

Como se preparar para a auditoria com IA

A transicao já esta em andamento. Empresas que se prepararem agora terão auditorias mais eficientes e menos disruptivas.

1. Organize seus dados

Agentes de IA trabalham melhor com dados estruturados, limpos e acessiveis. Invista em:

• Padronização de planos de contas e centros de custo
• Documentação de politicas contabeis em formato consultavel
• APIs ou exportacoes automatizadas de dados do ERP

2. Fortaleca controles internos

Com 100% das transações sendo analisadas, controles frageis serão expostos. Revise:

• Segregacao de funcoes
• Aprovacoes e alcadas
• Conciliacoes periodicas
• Documentação de excecoes

3. Antecipe o formato de entrega

Converse com sua firma de auditoria sobre os novos formatos de data request. Quanto mais automatizada for a entrega de informacoes, menos tempo sua equipe gastara atendendo solicitacoes.

4. Entenda o processo

Pergunte ao seu auditor quais ferramentas de IA estão sendo usadas na auditoria da sua empresa. Voce tem o direito -- e a responsabilidade -- de entender como seus dados estão sendo processados.

Acoes praticas para esta semana

1. Converse com seu auditor externo sobre IA. Pergunte quais ferramentas de IA já estão sendo usadas na auditoria da sua empresa e quais mudancas estão planejadas para o próximo ciclo. Ter essa visibilidade e essencial para se preparar.
2. Avalie a qualidade dos seus dados financeiros. Agentes de IA precisam de dados limpos e estruturados. Identifique onde estão os maiores problemas de qualidade de dados no seu ERP e comece a corrigi-los agora.
3. Revise seus controles internos mais criticos. Com a IA analisando 100% das transações, controles que "funcionavam na amostra" podem ser expostos. Faca uma auto-avaliação honesta antes que o auditor faca por voce.
4. Prepare sua equipe para o novo modelo. O time de contabilidade e controladoria precisa entender que a interacao com o auditor vai mudar. Menos papelada, mais analise de dados. Menos perguntas basicas, mais discussoes de julgamento.