O que o CFO precisa entender sobre inteligência artificial e inovação

Inovar não é sinônimo de adotar novas tecnologias. É entender quais problemas precisam ser resolvidos, onde investir recursos e como transformar cada experimento em aprendizado real. Quando o assunto envolve inteligência artificial na tomada de decisão, o CFO ocupa um lugar central nessa discussão.

No segundo episódio da nova temporada do Evope Talks, Karina Tardivo, CFO da Estrella Galicia no Brasil, trouxe uma visão prática e direta sobre como as lideranças financeiras podem conduzir a inovação com mais consciência, dado e estratégia.

Inovação começa com o problema certo

Existe uma pressão crescente para que empresas adotem inteligência artificial, automação e novas soluções tecnológicas. O risco é exatamente esse: a corrida pela tecnologia pode fazer com que organizações pulem uma etapa fundamental.

A pergunta certa não é “o que essa tecnologia pode fazer?”, mas sim “qual problema quero resolver?”. Só com essa clareza é possível avaliar se uma determinada solução entrega valor real para o negócio e para o cliente, e não apenas funcionalidades.

Esse raciocínio muda diretamente a forma como se pensa o investimento em inovação. Recursos são limitados. Priorizar o problema antes da ferramenta é o que separa iniciativas que geram resultado daquelas que apenas consomem orçamento.

O papel do CFO na era da inteligência artificial

A atuação do CFO deixou de ser restrita ao acompanhamento de orçamento e resultados financeiros. Em um ambiente de transformação constante, esse profissional precisa ajudar a organização a olhar para o futuro, identificar sinais de mudança e criar condições para que a empresa possa experimentar novas possibilidades.

De gestor de orçamento a arquiteto de decisões

O risco faz parte do processo. A questão não é eliminá-lo, mas entender o que está sendo assumido: quanto a empresa está disposta a investir e quais indicadores vão mostrar se a iniciativa está funcionando.

Nesse sentido, o CFO tem um papel ativo na definição dessas métricas. Empresas que operam com inteligência artificial na tomada de decisão precisam de um olhar financeiro que vá além do resultado trimestral e consiga conectar investimento em inovação a retorno real, mesmo quando esse retorno demora a aparecer.

Persistência ou insistência: como os dados ajudam a decidir

Uma das discussões mais relevantes do episódio foi a distinção entre persistência e insistência. As duas palavras parecem sinônimas, mas apontam para direções opostas.

Persistir é continuar em algo que ainda tem fundamento. Insistir é continuar por inércia, pela inibição de assumir que um projeto não funcionou. Karina Tardivo propõe uma pergunta objetiva como critério: “Se eu tivesse que investir nesse projeto hoje, eu investiria?”

Se a resposta for não, os dados já estão sinalizando que é hora de redirecionar recursos. O fato de uma iniciativa ter recebido investimento no passado não é razão para continuar alocando orçamento. Esse é um dos pontos em que a análise de dados operacionais, bem estruturada, pode oferecer clareza onde havia apenas incerteza.

Quando o erro vira aprendizado

Projetos de inovação podem não atingir o resultado esperado. Isso não significa que o investimento foi perdido, desde que a organização consiga extrair aprendizado do que aconteceu.

Definir indicadores antes de começar

O ponto de partida é definir os indicadores de sucesso antes de iniciar qualquer iniciativa. Se a empresa sabe o que quer medir, consegue avaliar se algo funcionou ou não e o que pode ser melhorado nas próximas tentativas.

Perguntas como “o que deu errado?”, “o que não foi previsto?” e “o que mudaria no processo?” transformam o erro em informação útil. Sem essa estrutura de avaliação, o aprendizado simplesmente não acontece, e a empresa repete os mesmos erros em projetos futuros.

Por que dados precisam circular pela empresa

A informação não pode ser propriedade de uma área específica. Quando dados ficam represados em silos, a colaboração entre diferentes partes do negócio fica comprometida, exatamente o que a inovação exige.

Compartilhar informação não significa abrir mão de governança. Significa criar condições para que as pessoas tenham acesso ao que precisam para interpretar cenários e tomar decisões melhores. Decisões baseadas em dados dependem de dados acessíveis. Essa é uma premissa básica, mas ainda ignorada em muitas organizações.

Soluções de inteligência operacional, como as oferecidas pela Evope, partem justamente desse diagnóstico: identificar onde a informação está represada, onde há recurso sendo mal utilizado e, a partir daí, criar e orquestrar agentes de inteligência artificial personalizados para cada realidade operacional.

O aprendizado que acontece fora da sala de aula

Em um cenário onde novas ferramentas e conhecimentos surgem constantemente, aprender não exige necessariamente um novo curso ou MBA. O conhecimento pode vir de um evento, de uma conversa com alguém de outra empresa, do teste de uma nova solução ou da descoberta de uma forma diferente de realizar uma atividade.

O aprendizado precisa estar conectado à prática. E isso exige algo que muitas vezes é mais escasso do que recurso financeiro: tempo. Eliminar atividades que não geram valor abre espaço para descoberta, experimentação e desenvolvimento, tanto individual quanto organizacional.

O futuro pertence a quem sabe escolher

No fim das contas, inovação é sobre escolhas: onde investir, o que testar, o que medir, quando persistir e quando redirecionar. Em um ambiente de transformação constante, o diferencial não está em ser a empresa que experimenta tudo primeiro.

Está em desenvolver a capacidade de identificar oportunidades reais, assumir riscos de forma consciente e aprender rapidamente com o que acontece no caminho. A trajetória de Karina Tardivo mostra como essa visão pode partir da área financeira e alcançar toda a estratégia do negócio.

Olhar para números também é olhar para possibilidades, sinais e decisões que podem determinar o futuro de uma organização.

Conclusão

Ouça o episódio completo do Evope Talks com Karina Tardivo e acompanhe como líderes financeiros estão usando inteligência artificial e dados para tomar decisões mais conscientes e estratégicas.

Quer entender como sua empresa pode identificar onde os recursos estão sendo desperdiçados e construir uma operação mais eficiente com base em dados reais? Fale com um especialista da Evope.

FAQ

O que faz um CFO na área de inovação?

O CFO contribui para definir onde a empresa vai investir, quais iniciativas de inovação receberão recursos e como os resultados serão medidos. Esse profissional também ajuda a organização a entender quais riscos estão sendo assumidos e a criar critérios claros para avaliar o retorno de cada projeto.

Como a inteligência artificial ajuda na tomada de decisão financeira?

A inteligência artificial permite processar grandes volumes de dados operacionais e identificar padrões que não seriam percebidos manualmente. No contexto financeiro, isso significa antecipar riscos, identificar desperdícios de recursos e embasar decisões com informação concreta, não com estimativas.

Como saber quando parar um projeto de inovação?

Uma forma prática é perguntar: “Se eu tivesse que investir nesse projeto hoje, eu investiria?” Se a resposta for negativa, os dados já indicam que pode ser hora de redirecionar recursos. Indicadores de desempenho bem definidos desde o início facilitam essa avaliação.

Por que projetos de inovação falham?

A ausência de critérios claros de sucesso é uma das causas mais comuns. Quando a empresa não define o que quer medir antes de começar, não consegue avaliar o que funcionou ou o que precisa mudar. 

Outro fator é a confusão entre persistência e insistência: continuar investindo em algo que já não tem fundamento por conta do histórico de investimentos anteriores.

O que é inteligência operacional?

Inteligência operacional é a capacidade de identificar, em tempo real, como os recursos de uma organização estão sendo utilizados, onde há desperdício de tempo ou dinheiro e quais processos podem ser otimizados. 

A Evope oferece essa inteligência por meio de um processo que começa com o diagnóstico da operação do cliente, identifica onde há recurso sendo mal usado e cria agentes de inteligência artificial personalizados para atuar nos pontos mapeados. Saiba como funciona.