A tesouraria é o sistema nervoso das empresas, onde convergem liquidez, pagamentos, relação com a banca, gestão de risco e previsão financeira. O artigo alerta que o debate sobre Inteligência Artificial nesta área não deve limitar-se à automatização, pois a IA tende a expor problemas que já existiam nas organizações, revelando a maturidade dos processos, a qualidade dos dados e a capacidade das equipas.
A tecnologia não corrige processos mal desenhados, não compensa dados incompletos nem substitui o conhecimento do negócio. Quando uma organização trabalha com informação dispersa e tarefas demasiado manuais, a IA limitar-se-á a acelerar essas fragilidades. Nas empresas mais preparadas, however, a IA pode reduzir fricção operacional, estruturar informação e acelerar tarefas como a análise de extratos bancários e processos de Know Your Customer.
A previsão de tesouraria é apontada como o exemplo mais sensível, pois uma estimativa errada pode conduzir a decisões financeiras incorretas. O artigo defende que a IA nesta área não pode ser apenas inteligente, mas também explicável, indicando que dados foram considerados e que informação ficou de fora.
O artigo identifica ainda um paradoxo: as tarefas operacionais que a IA tende a assumir foram durante anos a escola dos perfis mais juniores. Sem esses percursos de aprendizagem, as organizações podem criar uma fragilidade de talento no futuro. A conclusão é que a vantagem não estará nas organizações com mais IA, mas naquelas que primeiro fizeram o trabalho mais difícil de estruturar processos, melhorar dados e desenvolver pessoas.
