Dados corretos na origem, preços simulados por canal e cautela com a automação marcaram a apresentação de Aneliza Lima, da Lev Bicicletas, no Tax Summit - Roadshow, nesta terça-feira, 27 de outubro, no Prodigy Santos Dumond. Ao discutir os impactos da reforma tributária nos modelos B2B e B2C, ela defendeu que a área tributária participe das decisões antes que os erros cheguem à apuração.
Este resumo reúne os temas da apresentação de Aneliza. As recomendações conectam a preparação fiscal à rotina comercial: avaliar operações distintas, revisar premissas de crédito e evitar que a tecnologia amplifique inconsistências.
Aneliza descreveu um desafio das equipes: responder rapidamente a decisões comerciais que dependem de múltiplos fatores. Sua orientação foi deslocar o controle para a origem da informação, em vez de deixar o tributário corrigir problemas depois.
“Não dá mais para correr atrás do erro.”
Na prática, a recomendação exige olhar para os dados usados nas decisões comerciais e nos processos fiscais como parte da mesma operação. A análise que decorre dessa orientação é que acelerar a apuração, isoladamente, não resolve inconsistências produzidas antes dela.
O IMTT — Índice de Maturidade Tecnológica em Tax, da Confeb, de 2026, ajuda a dimensionar esse desafio: entre as empresas respondentes, 53% apontaram Estrutura e Qualidade dos Dados como uma complexidade na adaptação à reforma tributária. O estudo também identificou apenas 18% em níveis avançados de maturidade no tratamento de dados fiscais.
A Lev opera no varejo, com lojas físicas e e-commerce, e também na revenda. Segundo Aneliza, o Magazine Luiza é seu principal revendedor. Essa combinação foi o contexto para a recomendação de não tratar os dois modelos como uma única conta.
Na explicação da palestrante, IBS e CBS destacados nas compras geram crédito no elo seguinte da cadeia, enquanto o consumidor final não toma crédito. Por isso, ela recomendou analisar separadamente os impactos sobre operações B2B e B2C.
O tema já foi aprofundado na cobertura sobre preços e créditos nos dois modelos de venda. Na apresentação, a proposta foi começar simulando a precificação sem alterar a estrutura da empresa, para identificar onde seriam necessários ajustes.
A inteligência artificial entrou no debate como uma ferramenta que depende de informação confiável e atualização tributária periódica. Aneliza alertou para o risco de ampliar erros e passivos quando essas condições não estão presentes.
“Se você não tiver dados confiáveis e atualização tributária periódica, você só está escalando o erro.”
O alerta dialoga com a necessidade de rastreabilidade no uso de IA na rotina tributária. Como análise prática, automatizar uma tarefa não substitui a validação da informação usada nem a revisão do resultado produzido.
As recomendações da apresentação podem ser organizadas em três frentes de trabalho:
O aprendizado é aproximar a equipe fiscal das escolhas que determinam preço, operação e qualidade da informação. Essa participação também aparece na discussão sobre dar voz a tax antes de decidir preço e margem: preparar a transição começa antes do fechamento da apuração.
Este conteúdo foi produzido com apoio de inteligência artificial e revisado pela equipe editorial da Live University.