TL;DR: A Inteligência Artificial está transformando o mercado contábil, automatizando tarefas e atraindo investimentos significativos. Startups estão focando em automação de processos, como contas a pagar/receber e fechamento contábil, com o surgimento de copilotos baseados em LLMs. Firmas contábeis devem adotar uma estratégia equilibrada de parceria e desenvolvimento interno, mitigando riscos e atualizando a governança.

Takeaways:

• A automação contábil via IA atraiu bilhões em investimentos, com foco em automação de escrituração, AP/AR e fechamento contábil.
• Copilotos baseados em LLMs surgiram como ferramenta promissora, mas exigem cuidado com acurácia e governança.
• Estratégias de adoção devem equilibrar parceria em áreas “overfunded” e desenvolvimento interno em nichos subfinanciados.
• Adoção responsável de IA exige atenção à acurácia, vieses algorítmicos e atualização das políticas de governança.
• Firmas contábeis proativas na adoção de IA estarão melhor posicionadas para liderar o futuro do mercado.

Transformações no mercado de serviços contábeis pela Inteligência Artificial: Teses de Investimento em IA Aplicada à Contabilidade (2015–2025)

Introdução

A Inteligência Artificial (IA) vem redesenhando o mercado de serviços contábeis ao automatizar tarefas manuais e intensivas em pessoal, justamente em um contexto de escassez de talentos e crescente complexidade regulatória. Nos últimos dez anos, soluções baseadas em machine learning, visão computacional e, mais recentemente, modelos de linguagem (LLMs) passaram a executar desde a extração de dados de faturas até reconciliações complexas e preparação de relatórios, alterando profundamente a operação de escritórios e departamentos financeiros.

Paralelamente, fundos de venture capital (VCs) canalizaram bilhões de dólares em startups de Accounting AI, financiando teses que prometem maior eficiência, redução de erros e capacidade escalável. Esse movimento criou um ciclo virtuoso entre oferta e demanda: à medida que as ferramentas amadurecem, firmas contábeis ganham produtividade, e novos casos de uso se abrem.

Este artigo detalha, de forma didática e neutra, as principais teses de investimento em IA aplicada à contabilidade de 2015 a 2025, a metodologia de mapeamento do ecossistema, a evolução dos aportes, casos práticos e implicações estratégicas. Ao final, traz um conjunto de recomendações executivas e destaca riscos e desafios que precisam ser endereçados para uma adoção responsável.

Contexto e objetivos dos investimentos em IA na contabilidade

A automação de tarefas contábeis via IA avançou de forma decisiva ao longo da década, reduzindo a digitação manual e os erros humanos em processos como escrituração, reconciliações, contas a pagar/receber, fechamento e auditoria. A pressão por compliance e a multiplicação de regras regulatórias também impulsionaram a busca por tecnologias que suportem controles mais robustos, rastreabilidade e relatórios confiáveis em menor tempo.

Nesse cenário, VCs investem em startups com foco em eficiência e decisões suportadas por dados, visando capturar valor em categorias onde o ROI é mensurável. O objetivo central, do ponto de vista de firmas contábeis, é entender onde a tecnologia está mais madura, mapear teses de investimento recorrentes e avaliar oportunidades e riscos práticos de adoção.

Em termos de escala, o período 2015–2025 viu um aumento substancial no aporte global de capital em Accounting AI, com funding anual ultrapassando US$ 1 bilhão em 2021. A pesquisa aqui organizada mapeia essas teses e vieses de investimento em perspectiva global, oferecendo um guia para decisões estratégicas de adoção, parceria, desenvolvimento interno e eventuais movimentos de M&A.

Metodologia e critérios de mapeamento de startups de Accounting AI

O mapeamento compreendeu startups e deals de VC relacionados à Accounting AI entre 2015 e 2025, classificando-as em uma taxonomia de 10 subsegmentos. Para cada empresa e rodada, coletaram-se valor, estágio, data, investidores, geografia e tecnologia central empregada, buscando cobrir desde soluções stand-alone até componentes de IA embutidos em sistemas existentes.

A coleta de dados privilegiou fontes verificáveis e neutras, com triangulação de bases independentes e priorização de publicações como Crunchbase News. Sempre que possível, procedeu-se à normalização de dados para garantir consistência, permitindo comparações adequadas entre estágios, regiões e categorias tecnológicas.

Esse processo visou não apenas contabilizar volume de capital, mas entender a lógica das teses, a maturidade por subsegmento e o equilíbrio geográfico e setorial. O resultado é um panorama que ajuda firmas contábeis a reconhecer onde há saturação, onde existem “white spaces” e quais caminhos de adoção tendem a produzir ganhos rápidos e sustentáveis.

Crescimento global dos investimentos em Accounting AI (2015–2025)

Entre 2015 e 2025, os investimentos em Accounting AI cresceram substancialmente, com aceleração pós-2020 e pico em 2021, quando o funding anual ultrapassou US$ 1 bilhão. Após o arrefecimento em 2022, com contração geral do mercado de VC (~-30% YoY), o segmento retomou tração a partir de 2023, superando US$ 700 milhões em empresas da categoria “contabilidade” e chegando a US$ 450 milhões apenas no primeiro quadrimestre de 2024. No agregado da década, soma-se mais de US$ 4 bilhões, com 60+ startups financiadas só entre 2023–2025.

Os marcos incluem: 2015–2018, primeiros casos de AI audit e automação contábil, com MindBridge AI (fundada em 2015) lançando análise de risco em auditoria via ML e levantando Series A de cerca de US$ 8 milhões em 2017; ascensão de OCR para recibos/faturas; e big techs incorporando algoritmos. Em 2019–2020, a virada cloud e RPA consolidou ERPs em nuvem e automação de tarefas repetitivas, com a pandemia catalisando digitalização, AP automation e “fechamento virtual”.

Em 2021, houve boom de funding em fintechs contábeis e BPOs tech-enabled: Pilot captou mais de US$ 100 milhões, FloQast levantou US$ 110 milhões (Série D) e Tipalti US$ 270 milhões (Série F). Em 2023, a onda generativa com GPT-4 impulsionou copilotos contábeis e agentes: DataSnipper levantou US$ 100 milhões (Série B) em 2024, e dezenas de rodadas seed financiaram LLM assistants; Stampli captou US$ 61 milhões (Série D) e Indy US$ 44 milhões (Série C) em 2023.

Tese de investimento em automação de escrituração e General Ledger (GL)

Startups de automação de GL automatizam classificação de transações, lançamentos e reconciliações no Razão Geral, visando eliminar digitação manual e reduzir erros no back-office. Investidores veem este nicho como central para “contabilidade autônoma”, dada a ubiquidade do problema e o grande volume de dados estruturados. A promessa de receita recorrente elevada e ganhos de eficiência comprováveis atraiu fatia majoritária do capital.

Exemplos ilustrativos incluem a Finally, que desenvolveu plataforma de ponta a ponta para pequenas empresas com IA para eliminar digitação e reconciliar automaticamente, atraindo US$ 305 milhões em funding total. A Pilot combina software proprietário e contadores humanos para escrituração terceirizada, reduzindo até 80% das horas gastas por SMBs com contabilidade, enquanto a Digits criou um motor contábil em tempo real acoplado ao QuickBooks.

Os desafios residem na escalabilidade com qualidade e na evolução da autonomia do ML. Muitas soluções adotam “human-in-the-loop” para garantir acurácia, o que é eficaz em confiabilidade, mas pode limitar margens se a autonomia não avançar. Ainda assim, o ROI claro mantém a tese entre as mais priorizadas por VCs e firmas buscando ganhos rápidos.

Automação de contas a pagar, a receber e faturamento (AP/AR)

A automação de AP/AR é uma das teses mais maduras: usa-se IA, especialmente visão computacional e NLP, para extrair dados de faturas, aprovar e lançar pagamentos e conciliar recebimentos. O ROI é direto e visível no caixa ao reduzir horas de processamento e atrasos de pagamento, além de acelerar o faturamento e a cobrança, impactando o DSO de forma mensurável.

Casos práticos: Stampli levantou US$ 61 milhões (Série D) com um bot que lê e registra faturas; a Vic.ai pioneirizou “autonomous accounting” em AP, interpretando faturas sem templates fixos; e a Aiwyn captou US$ 127 milhões para acelerar billing em firmas de serviços profissionais, priorizando follow-ups com IA e reduzindo DSO. Em AR, soluções vêm integrando-se a ERPs para conduzir rotinas de cobrança e reconciliação de ponta a ponta.

À medida que o segmento amadurece, cresce a verticalização e a busca por diferenciais específicos por setor, integrando financiamento de faturas, compliance e workflows avançados. A concorrência elevada permite às firmas pilotar múltiplos vendors e negociar condições favoráveis, tornando a parceria a estratégia dominante em vez de construir do zero.

Fechamento contábil e consolidação financeira com IA

O subsegmento de fechamento e consolidação visa reduzir o tempo do fechamento mensal/trimestral, automatizar reconciliações de contas e melhorar compliance e auditoria. Historicamente trabalhoso e dependente de planilhas, este processo ganhou ferramentas que combinam workflow colaborativo com IA para matching inteligente e detecção de anomalias.

A FloQast oferece um workflow de fechamento em nuvem com IA para combinar transações, reconciliar e sinalizar variações, economizando centenas de horas por ano em departamentos contábeis. A BlackLine, hoje pública, consolidou-se em reconciliação automatizada e inspirou novas entrantes com foco em nichos, como a Numeric, que usa IA para preparação de auditoria e detecção de variações no fechamento.

A integração de IA tornou-se diferencial competitivo, tanto pelo ganho de velocidade quanto por elevar a qualidade de controles. Além de reduzir retrabalho, essas plataformas fornecem trilhas de auditoria e evidências que sustentam conformidade e transparência frente a stakeholders e reguladores.

Copilotos e assistentes contábeis baseados em LLMs

A partir de 2023, despontou a tese de “contabilidade aumentada por LLMs”: assistentes virtuais capazes de responder perguntas em linguagem natural, preparar relatórios e até executar ações em sistemas contábeis. VCs alocaram capital antecipando ganhos expressivos de produtividade. A Basis levantou US$ 34 milhões (Série A) em 2024 com um “agente autônomo” que executa lançamentos e checa dados em ferramentas como QuickBooks e Xero com mínimo input humano; TrueWind foca startups, usando LLMs para categorizar transações e gerar demonstrações com revisão humana.

Estudos indicam que até 100% das tarefas de auditores e contadores têm algum grau de exposição à automação por LLMs. Isso não implica substituição total, mas amplia o escopo de atividades rotinizáveis, liberando profissionais para análises de maior valor. Ainda assim, a acurácia numérica, o risco de alucinações e a governança de modelos continuam como pontos de atenção.

“LLMs não são bons com cálculos precisos e planilhas — excelentes para texto, mas propensos a erros numéricos. Alucinações e respostas inexatas são inaceitáveis em contabilidade. Muitos produtos, portanto, limitam LLMs a tarefas de suporte e combinam com regras determinísticas para cálculo, sob risco de comoditização quando todos usam a mesma API.” (quote técnica)

Vieses de investimento em “AI for Accounting” e dinâmica do funding

Até 2020, a maioria dos investimentos concentrou-se em estágios seed e Série A, refletindo o caráter nascente das soluções. Após 2020, mais rodadas Series B+ e growth surgiram conforme algumas startups provaram adoção — por exemplo, Stampli chegando à Série D e FloQast à Série E. Ainda são poucos os casos que alcançaram IPO na década, resultando em um funil estreito entre prova de conceito e escala.

Do ponto de vista geográfico, o investimento foi dominado pelos EUA, com Europa em seguida e papel menor de APAC. Observa-se sobre-investimento relativo nos EUA e sub-investimento em emergentes — um quadro que abre oportunidades de arbitragem para firmas regionais, capazes de trazer tecnologias ainda não difundidas localmente. Quanto ao público-alvo, houve preferência histórica por SMB/mid-market, com correção recente rumo ao enterprise e co-investimentos com Big4 e incumbentes.

“Resumo dos vieses: preferência por early-stage e poucas categorias mainstream; geografia concentrada em mercados com dados abundantes; clientela majoritariamente SMB/mid com correção para enterprise; predileção por tecnologias ‘quentes’ (LLM) às vezes sobre fundamentos; e subenfatização de compliance e riscos até recentemente.” (quote técnica)

Oportunidades estratégicas para firmas contábeis

Em categorias “overfunded” como AP automation, escrituração básica e fechamento, há ampla concorrência e maturidade tecnológica, permitindo selecionar as melhores soluções a custo competitivo. A estratégia recomendada é parceria/contratação em vez de desenvolver do zero, pilotando 2–3 ferramentas e negociando contratos favoráveis, inclusive com possibilidade de ampliar a parceria com quem despontar líder.

Nos “white spaces” subfinanciados — por exemplo, compliance trabalhista local ou verticais setoriais como agronegócio e construção — residem oportunidades de diferenciação. Firmas mid-tier ou boutiques especializadas podem construir soluções sob medida ou investir via corporate venture em startups regionais, alavancando conhecimento de domínio e potencial de propriedade intelectual exclusiva.

Canais adicionais incluem corporate venture/co-desenvolvimento, aquisição seletiva de startups após comprovação de valor e incorporação de IA para multiplicar capacidade sem aumentar headcount. Em 2023–2025, emerge ainda o movimento de “AI roll-ups”, com investidores adquirindo escritórios tradicionais e inserindo automação para escalar — um sinal de como a tecnologia pode reconfigurar modelos de crescimento.

Riscos e mitigações na adoção de IA contábil

Acurácia e alucinações são riscos imediatos. Um algoritmo pode classificar despesas incorretamente; um LLM pode “alucinar” números plausíveis porém falsos. Mitigações incluem human-in-the-loop obrigatório nas fases iniciais, validações duplas (regras e modelos redundantes), checklists de revisão direcionados a pontos de falha típicos e logs detalhados para rastreabilidade e auditoria.

A regulação profissional exige que o julgamento final permaneça com o contador/auditor, sob pena de quebra de dever. Ferramentas devem ser posicionadas como suporte à decisão, com metodologias atualizadas para documentar revisão e aceitação por um responsável técnico. Aspectos éticos e de vieses algorítmicos demandam testes de viés, contextualização humana de alertas e políticas claras de uso responsável de IA, incluindo cuidado com dados identificáveis em ferramentas públicas.

“Não delegar julgamento final à IA; engajar reguladores; exigir testes de viés; manter intervenção humana; e atualizar o código de conduta e governança de IA são pilares para reduzir riscos a níveis aceitáveis. O risco silencioso é a subutilização por barreiras culturais — mitigável com treinamento, quick wins e alinhamento de incentivos.” (quote técnica)

Recomendações executivas e próximos passos

Elabore um roadmap de IA de 2–3 anos alinhado à estratégia, priorizando linhas de serviço com maior impacto e usando as teses de VC como sinal de maturidade tecnológica. Onde há grande concentração de investimentos (ex.: AP automation), adote já; onde há lacunas (ex.: temas trabalhistas locais), considere protótipos internos ou corporate venture. Mapeie parceiros e fornecedores promissores, avalie maturidade, base de clientes e fôlego financeiro, e avance com provas de conceito.

Lance pilotos em 2–3 áreas, combinando um caso de ganho operacional claro (reconciliações/AP) e outro mais inovador (chatbot interno de dúvidas contábeis). Mensure horas economizadas, erros reduzidos e feedback de usuários para refinar a adoção. Em paralelo, desenvolva competências internas de dados/IA, designe um líder de inovação para coordenar iniciativas e compliance, e organize dados proprietários para potencializar uso de IA.

Atualize governança e políticas internas, crie salvaguardas e comitês de ética, e comunique-se com clientes de forma transparente sobre o uso de IA e seus benefícios sem comprometer qualidade/confidencialidade. Sugerimos priorizar dois fronts imediatamente: tecnologia/pessoas (selecionar 1–2 pilotos e plano de treinamento) e estratégia (reunião de sócios para discutir implicações de “over/underfunded” no plano de crescimento da firma).

Conclusão

A IA está transformando a contabilidade em toda a cadeia de valor, com investimentos significativos em automação de tarefas, análise de dados, fechamento e assistentes virtuais. As firmas que souberem integrar tecnologia e processos, mantendo rigor técnico e governança, colherão ganhos de eficiência, redução de custos e oferta de novos serviços, enquanto mitigam riscos de acurácia, ética e adoção.

As categorias de investimento não operam em silos: automação de GL, AP/AR, fechamento, auditoria, fiscal e folha se interconectam por dados e workflows. A ascensão dos LLMs amplia possibilidades, mas também exige arquiteturas que combinem modelos generativos, regras determinísticas e validações para garantir precisão numérica e compliance.

Olhando adiante, espera-se que a adoção de IA continue a crescer, inclusive com modelos de negócios inovadores como BPOs tech-enabled e “AI roll-ups”. Em um cenário em que quase todas as tarefas de contabilidade podem ser impactadas por automação, a proatividade hoje definirá quem serão os líderes do mercado de serviços contábeis amanhã.

Referências

• Fonte: Ant Venture Partners. “AI in Accounting & Tax – Industry Innovation Report”. Disponível em: https://antvp.com. Acesso em: hoje.
• Fonte: Crunchbase News (Glasner, J.). “AI Will Be Doing More Accounting If Startup Investors Have Their Way”. Disponível em: https://news.crunchbase.com. Acesso em: hoje.
• Fonte: Crunchbase News (Glasner, J.). “Accounting Startups Continue To Tally Up Funding”. Disponível em: https://news.crunchbase.com. Acesso em: hoje.
• Fonte: Reuters (Tong, A.). “AI startup Basis raises $34M for accounting automation ‘agent'”. Disponível em: https://www.reuters.com. Acesso em: hoje.
• Fonte: The Finance Story. “Accounting firms, ripe for AI-led rollups: new target for Venture Capital”. Disponível em: https://thefinancestory.com. Acesso em: hoje.
• Fonte: Transacted (Hillier, S.). “Venture Firms Target Accounting Roll-Ups with AI Automation”. Disponível em: https://transacted.io. Acesso em: hoje.
• Fonte: TechCrunch (Sawers, P.). “Thomson Reuters to acquire tax automation company SurePrep for $500M”. Disponível em: https://techcrunch.com. Acesso em: hoje.
• Fonte: a16z (Andrusko, M., & Amble, S.). “Death, Taxes, and AI: How Generative AI Will Change Accounting”. Disponível em: https://a16z.com. Acesso em: hoje.