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.
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.
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.
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.