Case: IA no Financeiro e Jurídico de uma holding

Implementar inteligência artificial em uma empresa não começa pela escolha de uma ferramenta. Começa pela compreensão do trabalho real: quais documentos entram, onde há espera, o que exige conferência, quais tarefas se repetem e quanto tempo elas consomem.

Esse princípio orientou um projeto da Mira Sistemas para uma holding empresarial com grande volume de contratos, aditivos, movimentações financeiras e relatórios gerenciais. Por confidencialidade, a empresa não é identificada neste artigo.

O objetivo inicial não era automatizar toda a operação. O trabalho concentrou-se em duas áreas com alta carga documental — Financeiro e Jurídico — para identificar oportunidades de IA com impacto concreto, estimar esforço, avaliar riscos e construir uma sequência segura de implantação.

O desafio: muita informação, equipe enxuta e processos críticos

Na operação analisada, a holding centralizava decisões financeiras e jurídicas de diferentes empresas e projetos. Contratos, procurações, aditivos, aportes, resgates, pagamentos e informações gerenciais passavam por equipes enxutas antes de seguir para aprovação ou execução.

Esse cenário criava desafios comuns a muitos grupos empresariais:

• documentos espalhados entre pastas, e-mails e sistemas;
• conferências manuais sujeitas a retrabalho;
• dependência de pessoas que sabem onde cada informação está;
• produção recorrente de relatórios a partir de fontes diferentes;
• dificuldade para priorizar automações entre muitas ideias possíveis;
• preocupação legítima com sigilo, LGPD e acesso a dados corporativos.

Embora ferramentas de IA pudessem ajudar em várias dessas tarefas, contratar licenças sem entender o fluxo criaria outro problema: custo recorrente sem garantia de adoção ou resultado.

A decisão: começar por duas áreas

Em vez de abrir um programa amplo para toda a empresa, o escopo inicial foi limitado ao Financeiro e ao Jurídico. A escolha seguiu três critérios:

1. Volume: as duas áreas lidavam diariamente com muitos documentos e informações.
2. Repetição: parte relevante do trabalho envolvia localizar, comparar, classificar e conferir dados.
3. Potencial de replicação: o método validado na holding poderia depois ser aplicado a outras empresas do grupo.

Esse recorte tornou o diagnóstico mais rápido, reduziu dispersão e permitiu discutir aplicações específicas com quem executava cada rotina.

Como o diagnóstico foi conduzido

O trabalho foi organizado em etapas curtas, com participação dos profissionais-chave das duas áreas.

1. Observação do processo real

Em vez de depender apenas de questionários, a equipe acompanhou a rotina no ambiente de trabalho. O objetivo era entender:

• quais documentos iniciavam cada atividade;
• quais sistemas eram consultados;
• onde havia cópia ou redigitação;
• quais decisões dependiam de experiência humana;
• em quais pontos surgiam espera, inconsistência ou retrabalho;
• qual era a frequência aproximada de cada tarefa.

A observação é importante porque o processo descrito em um procedimento nem sempre corresponde ao processo praticado no dia a dia.

2. Entrevistas de aprofundamento

Depois da observação, os responsáveis pelas rotinas participaram de conversas focadas nos pontos encontrados. Eles indicaram quais tarefas consideravam mais repetitivas, quais erros apareciam com frequência e onde uma assistência automatizada seria útil.

Essa etapa também ajudou a identificar limites. Nem toda atividade demorada deve ser automatizada; algumas exigem julgamento, negociação ou responsabilidade profissional que precisam permanecer com a equipe.

3. Inventário de oportunidades

As atividades observadas foram transformadas em uma lista de possíveis iniciativas. Cada item recebeu informações como:

• problema atual;
• frequência e volume;
• tempo aproximado consumido;
• dados necessários;
• sistemas envolvidos;
• risco de uma resposta incorreta;
• necessidade de revisão humana;
• complexidade estimada de implantação.

4. Priorização por impacto e esforço

As oportunidades foram comparadas em uma matriz de impacto versus esforço. Esse método evita dois extremos: começar por uma automação simples que quase não gera valor ou escolher um projeto ambicioso demais para a primeira entrega.

Os melhores candidatos iniciais costumam combinar alto volume, ganho mensurável, dados disponíveis e risco controlável.

5. Validação com os usuários

Antes da recomendação executiva, o entendimento foi validado com os profissionais das áreas. Essa checagem reduz o risco de desenhar uma solução tecnicamente interessante, mas incompatível com a rotina ou com as exceções do processo.

Oportunidades identificadas no Jurídico

O diagnóstico apontou aplicações em que a IA poderia apoiar a análise sem substituir a decisão jurídica.

Conferência assistida de contratos e aditivos

Um modelo pode ler o documento e sinalizar divergências em nomes, datas, valores, prazos, obrigações, anexos e cláusulas esperadas. A equipe recebe uma lista de pontos para conferir antes da assinatura.

O ganho não está em permitir que a IA aprove contratos sozinha. Está em ampliar a capacidade de revisão e reduzir a chance de uma inconsistência simples passar despercebida.

Pesquisa na base documental

Com uma arquitetura de RAG — geração aumentada por recuperação — contratos, pareceres, procurações e aditivos podem ser indexados para pesquisa em linguagem natural.

Em vez de procurar manualmente em várias pastas, o usuário pode perguntar, por exemplo, quais contratos contêm determinada condição ou qual aditivo alterou um prazo. A resposta deve indicar os documentos e trechos usados, permitindo conferência na fonte.

Extração de informações e organização

A IA também pode sugerir metadados como partes, vigência, objeto, índice de reajuste e datas importantes. Depois da validação, esses dados alimentam controles internos e alertas.

Oportunidades identificadas no Financeiro

No Financeiro, as melhores oportunidades estavam relacionadas ao tratamento de exceções e à preparação de informações.

Conferência e conciliação assistida

Regras determinísticas continuam responsáveis por cálculos e validações objetivas. A IA entra para classificar documentos, relacionar descrições, explicar divergências e direcionar casos fora do padrão para análise humana.

Essa combinação é mais segura do que pedir a um modelo de linguagem que execute sozinho um processo financeiro crítico.

Triagem de documentos

Comprovantes, solicitações, extratos e outros arquivos podem ser identificados, organizados e encaminhados ao fluxo correto. Campos importantes são extraídos e casos incompletos entram em uma fila de revisão.

Apoio a relatórios gerenciais

Depois que os indicadores são calculados por banco de dados, ERP ou ferramenta de BI, a IA pode preparar uma primeira leitura das variações e destacar pontos que merecem atenção.

O texto deve usar somente dados rastreáveis e não atribuir causas sem evidência. Cálculo permanece determinístico; linguagem natural ajuda na interpretação.

Segurança foi requisito de arquitetura

Financeiro e Jurídico lidam com informações sensíveis. Por isso, segurança não foi tratada como uma etapa posterior, mas como critério para decidir quais iniciativas poderiam avançar.

As principais diretrizes foram:

• manter documentos e índices sob controle da empresa;
• restringir acesso conforme área, função e necessidade;
• não usar conteúdo corporativo para treinamento de modelos públicos;
• registrar consultas e ações relevantes;
• definir retenção, finalidade e base legal para dados pessoais;
• processar localmente os casos com maior restrição, quando necessário;
• exigir revisão humana antes de decisões jurídicas ou movimentações financeiras.

Em soluções de pesquisa documental, uma base vetorial controlada pela empresa permite recuperar somente trechos autorizados. O modelo recebe o contexto necessário para responder, sem transformar todo o acervo em material de treinamento.

Adoção: IA como apoio, não ameaça

Um projeto de IA pode falhar mesmo quando a tecnologia funciona. Isso acontece quando a equipe não entende o objetivo, percebe a ferramenta como ameaça ou precisa mudar a rotina sem participar do desenho.

Por isso, os profissionais-chave participaram do mapeamento, da validação e da definição dos controles. A premissa foi liberar tempo de tarefas repetitivas para atividades que exigem análise, negociação e decisão.

Também foram considerados treinamento, política de uso, canal para registrar erros e métricas de adoção. Ferramenta disponível não significa ferramenta utilizada.

O resultado do diagnóstico

O principal resultado não foi uma lista genérica de possibilidades. Foi um plano executável, composto por:

• mapa dos processos observados;
• inventário de tarefas repetitivas;
• matriz de impacto versus esforço;
• ficha técnica das iniciativas prioritárias;
• dados, riscos e pré-requisitos de cada proposta;
• recomendação de ferramentas e modelos;
• sequência de implantação para os primeiros 90 dias;
• indicadores para comparar o antes e o depois.

Com esse material, a direção passou a ter base para decidir onde investir primeiro e quais ideias deveriam esperar. A implantação pôde ser orçada por iniciativa, depois de definido o que realmente valia construir.

Lições para outras empresas

O case reforça cinco aprendizados aplicáveis a organizações de diferentes setores:

1. Comece pelo processo. Uma ferramenta não corrige um fluxo que ninguém compreende.
2. Escolha um recorte pequeno. Duas áreas bem analisadas geram mais aprendizado do que um programa amplo e superficial.
3. Separe cálculo de interpretação. Use sistemas determinísticos para números e IA para apoiar leitura, classificação e comunicação.
4. Inclua segurança desde o desenho. Acesso, retenção, rastreabilidade e LGPD alteram a própria arquitetura.
5. Traga os usuários para o projeto. Adoção depende de participação, confiança e utilidade percebida.

Se sua empresa ainda está definindo o primeiro passo, veja também nosso guia sobre como começar a implementar IA em uma empresa. Para uma visão específica da área jurídica, leia por onde começar a aplicar IA em um escritório de advocacia.

Diagnóstico de IA com foco em resultado

A Mira Sistemas mapeia processos, identifica oportunidades, define arquitetura e prioriza iniciativas de IA com base em impacto, esforço, risco e custo. O diagnóstico gera um plano que a empresa pode executar conosco, internamente ou com outro parceiro.

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