Associar notas fiscais a pedidos e corrigir a origem das divergências foram aplicações de IA apresentadas por Izaias Miguel, CEO da V360, no Tax Summit - Roadshow, nesta quarta-feira (28/10), no Prodigy Santos Dumond. Segundo o executivo, a tecnologia pode apoiar tanto o processamento de documentos quanto a revisão da matriz fiscal, para que o próximo pedido não repita um erro já identificado.
Na palestra do palco Tax Innovation, Miguel organizou a estratégia da empresa em três frentes: acelerar implantações, tornar a operação mais inteligente e melhorar os processos. O foco foi mostrar onde agentes e modelos de linguagem entram no trabalho fiscal.
Pressão por produtividade encontra processos lentos
Miguel citou uma pesquisa com 355 empresas, cujos resultados, segundo ele, haviam sido divulgados cerca de três meses antes. Naquele levantamento, quase 72% não tinham uma grande iniciativa de adequação à reforma tributária, 88% não estavam prontas para a duplicata escritural e 62% levavam mais de 20 dias para escriturar uma nota fiscal.
Para o palestrante, esses resultados ajudam a explicar a pressão por produtividade diante das mudanças fiscais e financeiras. Ele relatou encontrar tanto clientes que restringem o uso de IA por políticas internas quanto empresas com metas para acelerar sua implantação.
O IMTT — Índice de Maturidade Tecnológica em Tax, da Confeb, de 2026, oferece outro retrato dessa distância entre interesse e aplicação: entre as empresas representadas pelos 190 respondentes, 53% não tinham aplicações de IA em uso recorrente e 93% não contavam com governança oficial de IA.
Onde a IA entra na operação fiscal
Na implantação, Miguel descreveu agentes que consultam configurações do SAP, identificam lacunas de integração e elaboram especificações para ajustes. A proposta, segundo ele, é acelerar um trabalho que envolve mapear processos, configurar a plataforma, integrar sistemas e homologar a solução com o cliente.
Esse esforço se conecta à necessidade de conciliar eventos e créditos no SAP, tema já abordado pelo portal: integrar ferramentas não encerra o trabalho de conferir o que circula entre elas.
| Frente apresentada | Exemplo relatado | Objetivo |
|---|---|---|
| Implantação | Identificar lacunas na integração com SAP | Acelerar a entrada em operação |
| Operação | Associar notas aos pedidos do fornecedor | Reduzir buscas manuais |
| Melhoria | Sugerir ajustes na matriz fiscal | Evitar divergências recorrentes |
Na rotina, um dos exemplos foi a chegada de uma nota sem o número do pedido. Segundo Miguel, a IA compara características do documento com os pedidos daquele fornecedor e pode realizar a associação automaticamente ou apresentar alternativas ao usuário.
O executivo também descreveu leitura de documentos com modelos de linguagem, construção de agentes pelos usuários e o Assis, copiloto da V360. Entre as tarefas citadas estavam localizar notas e processar documentos em lote enviados em um arquivo ZIP.
Diagnosticar a divergência não encerra o problema
Para ilustrar a análise de divergências, Miguel relatou uma situação em que a nota traz ISS de 2%, enquanto o pedido espera 5%. Na explicação do executivo, o agente consulta o histórico, aponta uma possível particularidade tributária do fornecedor e solicita autorização para ajustar o pedido.
O exemplo não transforma o histórico em comprovação do enquadramento tributário. Na aplicação empresarial, é importante separar a indicação da IA da validação fiscal — cuidado relacionado à rastreabilidade no uso de IA no tributário.
O passo seguinte apresentado foi investigar a causa: se a matriz continuar com o parâmetro inadequado, novos pedidos voltarão a divergir. Segundo Miguel, agentes podem identificar essa recorrência e sugerir a alteração cadastral.
A implicação prática é avaliar a automação além da quantidade de documentos processados: importa verificar se ela ajuda a eliminar retrabalho na origem. Como na discussão sobre revisar processos antes de automatizá-los, o ganho pretendido depende de corrigir o fluxo, não apenas tratar sua próxima exceção.
Redação Live News
Este conteúdo foi produzido com apoio de inteligência artificial e revisado pela equipe editorial da Live University.
