O Futuro da Contabilidade: Agentes de Inteligência Artificial

1. Introdução

A inteligência artificial (IA) está transformando uma variedade de indústrias em todo o mundo, com avanços que prometem mudar radicalmente como os negócios são conduzidos. No campo da contabilidade, essas inovações oferecem oportunidades significativas para aumentar a eficiência, reduzir erros e melhorar o atendimento ao cliente. Este artigo visa explorar como os agentes de IA podem ser desenvolvidos e implementados em escritórios de contabilidade, aproveitando tanto plataformas que não exigem conhecimento de código (no-code) quanto programação direta, como o uso da linguagem Python.

Neste contexto, os agentes de IA referem-se a sistemas automatizados capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como tomada de decisões, reconhecimento de padrões e linguagem natural. Estes agentes estão sendo cada vez mais adotados em escritórios de contabilidade para automatizar processos repetitivos, responder a consultas de clientes e até mesmo fornecer insights estratégicos a partir de grandes volumes de dados financeiros. Este artigo discutirá as ferramentas e técnicas necessárias para implementar esses agentes, proporcionando um guia prático para profissionais do setor.

2. Fundamentos de Inteligência Artificial na Contabilidade

O livro “Artificial Intelligence” de Stuart Russell e Peter Norvig serve como uma introdução abrangente aos conceitos fundamentais de IA. Este texto é essencial para entender os princípios básicos que orientam o desenvolvimento de agentes de IA, incluindo os algoritmos que permitem às máquinas aprender e tomar decisões de maneira autônoma. Para profissionais de contabilidade, este conhecimento é crucial para identificar as tarefas que podem ser otimizadas por IA e para avaliar as soluções tecnológicas que melhor se adaptam às suas necessidades.

Um agente de IA, conforme descrito por Russell e Norvig, é qualquer entidade capaz de perceber seu ambiente e atuar sobre ele para alcançar objetivos específicos. No contexto contábil, isso significa automação de tarefas como entrada de dados, reconciliação de contas, e análise de desempenho financeiro. Entender como esses agentes funcionam — detectando padrões, fazendo previsões baseadas em dados históricos e aprendendo com feedback — é fundamental para implementá-los de forma eficaz. Por exemplo, um agente pode aprender a identificar transações financeiras que requerem atenção especial, como discrepâncias em faturas ou padrões incomuns de gastos.

No contexto do ChatGPT da OpenAI, um agente de inteligência artificial pode ser melhor definido como um agente conversacional inteligente. Esta definição enfatiza a capacidade do sistema de entender e responder a entradas de linguagem natural de maneira coerente e contextualização apropriada. Estes são o os principais atributos que caracterizam o ChatGPT como um agente de IA:

1. Capacidade de Processamento de Linguagem Natural: O ChatGPT utiliza técnicas avançadas de processamento de linguagem natural para entender as perguntas dos usuários e fornecer respostas relevantes e articuladas. Este é o núcleo da funcionalidade do agente, permitindo-lhe interagir de forma natural e humana.
2. Aprendizado e Adaptação: Embora o modelo base do ChatGPT seja pré-treinado em uma ampla gama de dados, ele pode ser afinado e adaptado para contextos específicos ou melhorado ao longo do tempo com mais dados de treinamento, o que demonstra uma forma de aprendizado e adaptação.
3. Autonomia Limitada: O ChatGPT opera com uma certa autonomia dentro dos limites definidos pela sua programação e as diretrizes éticas estabelecidas. No entanto, ele não possui consciência própria ou intenções independentes, funcionando como um assistente virtual que responde com base no seu treinamento.
4. Interatividade: O agente é projetado para manter conversas interativas, ajustando suas respostas com base no fluxo do diálogo. Ele pode gerenciar contextos de conversa, lembrar informações discutidas anteriormente na sessão e responder de forma sequencialmente lógica.
5. Generalidade e Especialização: Embora o ChatGPT possa ser utilizado em uma variedade de aplicações gerais, ele também pode ser especializado para funções específicas através de treinamento adicional, demonstrando a flexibilidade do modelo em diferentes domínios de aplicação.

Este são alguns exemplos de agentes de IA que podem ser aplicados em contextos variados:

1. Custom GPTs (Generative Pre-trained Transformers) da OpenAI:
   • Descrição: Estes são modelos de linguagem treinados para entender e gerar texto com base em uma vasta gama de dados pré-treinados. Custom GPTs podem ser personalizados para se especializar em tópicos específicos ou indústrias, como a contabilidade, onde podem responder perguntas técnicas, gerar relatórios ou interpretar regulamentações fiscais.
   • Aplicações: Automatizar o atendimento ao cliente, gerar conteúdo informativo e ajudar na interpretação rápida de novas leis tributárias ou financeiras.
2. API Assistants:
   • Descrição: Ferramentas desenvolvidas para integrar funcionalidades de IA em aplicativos através de APIs. Estes assistentes podem realizar tarefas específicas como processamento de linguagem natural, análise de sentimentos ou automação de tarefas repetitivas.
   • Aplicações: Responder automaticamente a e-mails de clientes, analisar feedbacks de clientes para melhorar serviços, e automatizar entradas de dados financeiros em sistemas de ERP.
3. Agentes de Chatbot Inteligentes:
   • Descrição: Estes agentes usam IA para simular conversas humanas e podem ser programados para responder perguntas com base em um conjunto definido de informações ou através de aprendizado contínuo.
   • Aplicações: Fornecer suporte ao cliente 24/7, auxiliar no preenchimento de formulários fiscais, e responder a consultas sobre status de documentos e transações financeiras.
4. Agentes de Processamento Automático de Documentos:
   • Descrição: Utilizam técnicas de visão computacional e processamento de linguagem natural para extrair dados de documentos digitalizados, como faturas, recibos e formulários.
   • Aplicações: Automatizar a entrada de dados em sistemas contábeis, verificar a precisão dos documentos financeiros, e reduzir o tempo de processamento de final de mês.
5. Robotic Process Automation (RPA) Agents:
   • Descrição: Softwares programados para imitar ações humanas interagindo com interfaces digitais, realizando tarefas de alto volume e repetitivas.
   • Aplicações: Integrar sistemas financeiros que não possuem API própria, migrar dados entre plataformas contábeis, e automatizar processos de reconciliação bancária.

3. Criação de Agentes de IA Autônomos com Plataformas No-Code

Plataformas no-code, como Zapier, Make e n8n, revolucionaram a maneira como as tecnologias de automação são implementadas, especialmente em campos técnicos como a contabilidade. Essas plataformas permitem que os profissionais de contabilidade criem e implementem agentes de IA sem a necessidade de aprender linguagens de programação complexas. Elas fornecem interfaces gráficas baseadas em arrastar e soltar que facilitam a configuração de automações entre diversos aplicativos e serviços de forma intuitiva e acessível.

Um exemplo prático da aplicação dessas plataformas no ambiente contábil é a automação de recebimento e organização de faturas. Usando uma plataforma como o Zapier, um escritório de contabilidade pode configurar um fluxo de trabalho onde e-mails contendo faturas são automaticamente capturados, os anexos são extraídos, e os dados relevantes são inseridos em um software de contabilidade como o QuickBooks ou Xero.Essa automação não só economiza tempo como também reduz o risco de erros humanos ao digitar dados, garantindo maior precisão nas finanças.

Além disso, as plataformas no-code podem ser usadas para criar respostas automáticas a consultas comuns dos clientes. Por exemplo, um agente de IA pode ser configurado para responder automaticamente a perguntas frequentes sobre o status de declarações fiscais ou procedimentos contábeis. Isso melhora a eficiência do serviço ao cliente, proporcionando respostas rápidas e liberando os funcionários para focarem em questões mais complexas e de valor agregado.

No Brasil, há poucas soluções em nuvem, como o Omie, que possuem APIs abertas para atualização de dados e consultas. o ContaAzul, por enquanto, disponibiliza APIs apenas para entrada de dados. Zapier e Make não têm automações com Omie ou ContaAzul, porém é possivel integrar Custom GPTs e Assistants utilizando as APIs dos sistemas Omie e ContaAzul.

4. Aplicações Práticas em Áreas Específicas de Contabilidade

O uso de agentes de IA e automação pode ser estendido além das tarefas administrativas básicas, impactando profundamente áreas especializadas dentro de um escritório de contabilidade. Vamos explorar como essas tecnologias podem ser aplicadas no gerenciamento de e-mails, organização de documentos e comunicações internas.

Gmail e Outlook para Resposta Automática

Os escritórios de contabilidade frequentemente recebem uma grande quantidade de consultas por e-mail que podem ser padronizadas e automatizadas. Plataformas como Zapier ou Make podem conectar o Gmail ou Outlook a um sistema de IA que interpreta a consulta e gera uma resposta adequada. Por exemplo, questões comuns sobre datas de vencimento de impostos ou solicitações de documentos podem ser respondidas instantaneamente, aumentando a satisfação do cliente e liberando tempo valioso para a equipe se concentrar em tarefas mais estratégicas.

5. Uso Avançado de Python para Desenvolvimento de IA

Enquanto as plataformas no-code oferecem uma entrada acessível e eficiente para a automação, o uso de Python para criar agentes de IA traz uma camada adicional de personalização e capacidade. Python é uma escolha popular entre desenvolvedores devido a sua sintaxe clara e eficácia em tarefas complexas de processamento de dados e IA.

Bibliotecas de IA e ML

Python é apoiado por uma extensa coleção de bibliotecas de código aberto que facilitam o desenvolvimento de soluções de IA sofisticadas. Bibliotecas como TensorFlow, PyTorch, e Scikit-Learn oferecem ferramentas poderosas para machine learning, permitindo que profissionais de contabilidade construam modelos preditivos que podem, por exemplo, antecipar fluxos de caixa futuros ou identificar riscos de fraude. Além disso, Pandas e NumPy são excelentes para manipulação de dados, essenciais para análises financeiras detalhadas.

Personalização e Eficiência

Usar Python permite uma personalização muito mais detalhada dos processos automatizados em comparação com as plataformas no-code. Profissionais podem escrever scripts que lidam especificamente com as nuances dos dados contábeis que os softwares genéricos talvez não consigam processar de forma eficaz. Além disso, Python é altamente eficiente em termos de processamento de grandes volumes de dados, uma característica essencial para escritórios de contabilidade que gerenciam informações de múltiplos clientes.

Integração com Sistemas Existente

Python é particularmente forte na integração com outros sistemas de software, seja através de APIs dedicadas ou pela manipulação direta de bases de dados. Isso é crucial para automatizar completamente os fluxos de trabalho contábeis que dependem de dados provenientes de várias fontes, como sistemas ERP, software de gestão de clientes (CRM), e plataformas de pagamento.

Desenvolvimento Profissional

Além das vantagens técnicas, aprender Python é um excelente investimento profissional para contadores. Dominar essa habilidade não só aumenta a capacidade de automatizar tarefas e analisar dados, mas também valoriza o profissional no mercado, abrindo portas para oportunidades de carreira em áreas que intersectam finanças e tecnologia.

6. Conclusão

A integração de agentes de IA autônomos em escritórios de contabilidade não é apenas uma tendência passageira, mas uma evolução necessária para manter a competitividade em um mercado cada vez mais digital e orientado por dados. As ferramentas discutidas neste artigo, desde plataformas no-code até o uso avançado de Python, demonstram um espectro de possibilidades que os profissionais de contabilidade podem explorar para melhorar a eficiência, a precisão e a qualidade de seus serviços.

Adotar essas tecnologias permite que escritórios de contabilidade não só automatizem tarefas rotineiras, mas também aproveitem o poder dos dados para oferecer insights mais profundos e fundamentados aos seus clientes. Isso não só melhora a satisfação do cliente, mas também fortalece a posição do escritório como um consultor financeiro estratégico e confiável.

Para os profissionais de contabilidade que desejam permanecer relevantes e competitivos, agora é o momento de investir em habilidades tecnológicas e explorar o uso de agentes de IA em suas práticas. Seja começando com ferramentas no-code para automatizar tarefas simples ou mergulhando no aprendizado de Python para desenvolver soluções personalizadas de IA, cada passo adiante é um passo em direção a um serviço mais eficiente e inovador.

Além disso, é aconselhável buscar constantemente recursos de aprendizado e considerar colaborações com especialistas em tecnologia para implementar essas soluções com sucesso. Conforme o mundo financeiro continua a evoluir, a capacidade de adaptar-se e adotar novas tecnologias será crucial para o sucesso a longo prazo.

Google Docs, Dropbox e OneDrive para Organização de Documentos

A organização eficiente de documentos é crucial para manter a eficácia operacional em escritórios de contabilidade. Agentes de IA podem ser programados para classificar e armazenar automaticamente documentos em plataformas como Google Docs, Dropbox ou OneDrive. Ao integrar essas ferramentas com plataformas no-code, documentos recebidos por e-mail podem ser diretamente arquivados em pastas apropriadas com etiquetas correspondentes, facilitando o acesso rápido e a recuperação por parte dos funcionários.

Slack para Comunicações Internas

A comunicação eficiente dentro do escritório é vital para a coordenação de tarefas e o gerenciamento de projetos. Agentes de IA integrados com Slack através de plataformas no-code podem automatizar alertas e notificações sobre atualizações de tarefas ou lembretes de prazos. Por exemplo, um agente pode ser configurado para enviar mensagens automáticas a equipe quando uma declaração fiscal importante está prestes a vencer ou quando uma auditoria interna está programada para começar, garantindo que todos na equipe estejam informados e preparados.

Custom GPTs e API Assistants

Custom GPTs e API Assistants, criados por usuários na plataforma OpenAI, são considerados agentes de inteligência artificial com base em sua capacidade de realizar tarefas específicas de processamento de linguagem natural e interação autônoma. Ambos são implementações personalizadas do modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer) desenvolvido pela OpenAI e podem ser configurados e treinados para atender a requisitos específicos. Vamos explorar como cada um se qualifica como um agente de IA:

Custom GPTs

Custom GPTs são modelos do ChatGPT que foram personalizados para se especializar em determinados tópicos ou funções. Isso é feito através de treinamento adicional ou ajuste fino do modelo pré-existente com dados específicos, permitindo que o modelo melhore seu desempenho em tarefas particulares ou contextos de conversação.

1. Autonomia: Eles operam de forma autônoma dentro de seus domínios de aplicação, gerando respostas e interações baseadas nas informações com as quais foram treinados.
2. Especificidade de Tarefa: Ao contrário do GPT padrão, os Custom GPTs podem ser altamente especializados, lidando efetivamente com consultas dentro de um campo específico, como suporte técnico, educação médica, ou qualquer outra área definida pelos usuários.
3. Capacidade de Aprendizado e Adaptação: Embora seu aprendizado não ocorra em tempo real, os Custom GPTs são “treinados” para adaptar suas respostas com base no conjunto de dados específico usado durante o treinamento.

API Assistants

API Assistants são implementações da API da OpenAI que permitem a integração do modelo GPT com sistemas externos, aplicativos e fluxos de trabalho automatizados. Estes assistentes podem ser configurados para executar uma variedade de tarefas de automação e processamento de linguagem natural.

1. Integração e Automação: Eles podem ser programados para responder automaticamente a entradas de usuários, integrar-se com outras APIs ou bancos de dados e realizar tarefas baseadas em condições predefinidas.
2. Personalização e Configuração: Os desenvolvedores podem ajustar a API para melhor atender às necessidades específicas do negócio ou da aplicação, fazendo uso de parâmetros de customização que modificam o comportamento do modelo.
3. Interatividade e Multi-tarefas: Assim como os Custom GPTs, os API Assistants mantêm a capacidade de interagir com usuários humanos ou sistemas, executando múltiplas tarefas de forma coordenada, como coletar informações, responder perguntas e conectar-se a serviços externos.

Ambos, Custom GPTs e API Assistants, são exemplos de como os agentes de IA podem ser adaptados para se tornarem mais especializados e integrados em processos de negócios e pessoais, proporcionando serviços inteligentes personalizados que vão além da funcionalidade geral oferecida por modelos de IA não personalizados. Eles demonstram a evolução da IA de formas gerais para soluções específicas e sob medida, proporcionando uma interação mais inteligente, relevante e eficiente.

Zapier, Make e N8N

Estas plataformas são projetadas para permitir que usuários, mesmo sem conhecimento técnico avançado, criem automações entre diferentes aplicativos e serviços online. Elas compartilham algumas características comuns e também possuem diferenças distintas:

O que têm em comum?

1. Automação No-Code: Todas essas plataformas permitem que os usuários criem fluxos de trabalho automatizados sem a necessidade de escrever código, o que as torna acessíveis a um público mais amplo que não possui habilidades de programação.
2. Conectores para Diversos Aplicativos: Zapier, Make e n8n oferecem uma variedade de integrações com centenas de aplicativos populares como Gmail, Slack, Trello, entre outros. Isso permite aos usuários automatizar tarefas rotineiras e transferir dados entre diferentes plataformas de maneira eficiente.
3. Interface Visual: As três plataformas utilizam interfaces gráficas que permitem aos usuários visualizar e construir seus fluxos de trabalho de forma intuitiva através de um editor drag-and-drop.
4. Gatilhos e Ações: Em todas elas, os fluxos de trabalho são construídos usando conceitos de “gatilhos” (eventos que iniciam uma automação) e “ações” (o que acontece em resposta ao gatilho).

O que as diferencia?

1. Complexidade e Flexibilidade:
   • Zapier é conhecido por sua facilidade de uso e grande biblioteca de aplicativos integrados. É muito amigável para iniciantes, mas pode ser limitado para cenários de uso mais complexos.
   • Make oferece uma abordagem mais visual com a capacidade de criar automações mais complexas e detalhadas. Ele permite visualizações em forma de fluxograma, o que pode ajudar em processos mais complexos de automação.
   • n8n é uma ferramenta open-source que oferece flexibilidade significativa e controle sobre as automações. É particularmente poderoso para usuários que desejam hospedar sua própria solução de automação e têm a capacidade de modificar o código conforme necessário.
2. Modelo de Preço:
   • Zapier e Make operam principalmente em modelos de assinatura baseados em nuvem, com diferentes níveis de planos que oferecem maior ou menor número de operações e automações.
   • n8n, sendo open-source, pode ser usado gratuitamente se você hospedar a aplicação você mesmo. Eles também oferecem uma solução hospedada com um modelo de preço que começa com um plano gratuito.
3. Suporte para Automações Complexas:
   • Make e n8n oferecem suporte superior para processos de automação mais complexos e personalizados, permitindo o uso de lógica condicional avançada e manipulação de dados em comparação com o Zapier.
4. Comunidade e Suporte:
   • Zapier possui uma vasta comunidade e uma grande quantidade de documentação e recursos de aprendizado devido à sua popularidade e longevidade.
   • Make e n8n também têm comunidades ativas, mas n8n, em particular, beneficia-se de uma comunidade de desenvolvedores open-source que contribuem constantemente para o seu desenvolvimento e extensão.

Essas plataformas são ferramentas poderosas que democratizam a automação de tarefas para não programadores e empresas que desejam otimizar seus processos operacionais sem investir pesadamente em desenvolvimento de software personalizado. A escolha entre elas dependerá das necessidades específicas de automação, do orçamento disponível e do nível de complexidade requerido nas integrações.

Papel das plataformas de automação no-code

Integrar plataformas de automação no-code como Zapier, Make e n8n com Custom GPTs (via ações de API) e API Assistants pode criar agentes de IA autônomos que realizam uma variedade de tarefas complexas sem a necessidade de intervenção humana contínua. Essa combinação permite automatizar não apenas tarefas rotineiras, mas também responder de maneira inteligente e adaptativa a situações complexas. Vamos explorar como isso funciona:

Como Funciona a Integração

1. Integração via API:
   • Custom GPTs e API Assistants são acessíveis através de APIs que permitem interações programáticas. Você pode usar essas APIs para enviar perguntas ou comandos e receber respostas geradas pelo modelo GPT.
   • Plataformas de Automação No-Code como Zapier, Make e n8n permitem criar “ações” que chamam APIs externas. Essas ações podem ser configuradas para enviar dados a Custom GPTs ou API Assistants e receber respostas de volta.
2. Automação de Fluxos de Trabalho:
   • Você pode configurar gatilhos em plataformas no-code para iniciar um processo baseado em determinados eventos, como receber um e-mail, atualizar um banco de dados ou uma ação do usuário em um aplicativo.
   • As respostas dos Custom GPTs ou API Assistants podem então ser usadas para realizar ações subsequentes em outros sistemas integrados, como enviar e-mails personalizados, atualizar registros de CRM ou postar mensagens em plataformas de comunicação.

Criação de Agentes de IA Autônomos

Ao integrar essas tecnologias, você pode criar agentes de IA que:

1. Operam de Forma Autônoma:
   • Os agentes podem monitorar continuamente os fluxos de dados e eventos e responder automaticamente sem a necessidade de entrada humana, baseando suas ações nas informações processadas pelos modelos GPT.
2. Realizam Tarefas Complexas e Adaptativas:
   • Com a capacidade de processamento de linguagem natural dos modelos GPT, os agentes podem entender e responder a consultas complexas, tomar decisões informadas e executar tarefas de maneira inteligente.
   • A lógica condicional e a manipulação de dados em plataformas no-code permitem que esses agentes se adaptem a diferentes cenários e manipulem informações de maneira sofisticada.
3. Integram Múltiplos Sistemas e Serviços:
   • Os agentes podem conectar e orquestrar ações entre diversos sistemas e plataformas, criando soluções integradas que abrangem e-mail, CRM, redes sociais, sistemas de gestão de conteúdo, entre outros.
4. Melhoram a Eficiência e Reduzem Erros:
   • Automatizando tarefas rotineiras e respondendo automaticamente a eventos, os agentes de IA podem aumentar a eficiência operacional e reduzir a possibilidade de erros humanos.

Referência

Russell, Stuart J., and Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th ed., Pearson, 2020.