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| Imagem desenvolvida por IA |
Traduzindo jargões técnicos com IA generativa
Ferramentas como ChatGPT, Claude e Gemini podem reescrever
relatórios técnicos em linguagem acessível a partir de comandos (prompts)
estruturados. Conforme aponta Duarte (2024), o uso de modelos de linguagem na
análise de demonstrações financeiras pode aumentar significativamente a
eficiência e a precisão do processo, permitindo uma tomada de decisão mais
qualificada, inclusive por usuários não especializados.
Legibilidade versus compreensibilidade
Pesquisas acadêmicas demonstram que legibilidade e
compreensibilidade são dimensões distintas. Telles e Salotti (2020) analisaram
notas explicativas de empresas brasileiras e constataram que métricas
tradicionais de legibilidade avaliam apenas aspectos superficiais do texto,
ignorando a estrutura do discurso e componentes semânticos mais profundos. Isso
evidencia que a IA não deve ser usada apenas para encurtar frases, mas sim para
reorganizar a lógica da informação.
Nesse mesmo sentido, Malaquias e Silveira (2019) destacam
iniciativas de órgãos reguladores, como a U.S. Securities and Exchange
Commission (SEC), que incentivam a adoção do Plain English — estilo
de redação direta e simplificada voltado a investidores leigos. A IA generativa
funciona como a ferramenta prática para operacionalizar esse princípio no dia a
dia da contabilidade e consultoria em língua portuguesa.
Sumarização de notas explicativas
Um dos maiores obstáculos de compreensão reside nas notas
explicativas, tradicionalmente longas e densas. Cagol (2018) explorou técnicas
de mineração textual aplicadas a demonstrações contábeis e propôs modelos de
sumarização automática capazes de extrair conceitos-chave e gerar sínteses
precisas dessas notas. O avanço dos grandes modelos de linguagem (LLMs)
consolidou essa abordagem como uma solução prática de alto impacto.
Aplicação prática na rotina com clientes
- Resumos
executivos automáticos: condense o relatório em três ou quatro
parágrafos objetivos, evidenciando o cenário atual, variações críticas e
recomendações.
- Storytelling
com dados: transforme métricas isoladas em contexto de negócio (ex.: "a
margem operacional caiu porque o custo logístico subiu 18% no
trimestre").
- FAQ
dinâmico e preventivo: utilize a IA para antecipar as 3 a 5 perguntas
mais prováveis que um cliente leigo faria ao ver o balancete.
- Revisão
técnica obrigatória: a IA auxilia na redação e síntese, mas a
validação de números, conformidade contábil e interpretação estratégica
permanecem sob responsabilidade do profissional.
Conclusão
A literatura científica reforça o que a prática exige: a
comunicação financeira simplificada melhora a tomada de decisão do usuário
final. A inteligência artificial permite escalar a personalização e a clareza
desses relatórios sem abrir mão do rigor técnico, desde que operada com
curadoria e supervisão humana contínua.
Referências Bibliográficas
CAGOL, Adriano. Sumarização e extração de conceitos de
notas explicativas em relatórios financeiros: ênfase nas notas das principais
práticas contábeis. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) —
Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), São Leopoldo, 2018.
DUARTE, Allan Coelho. Aplicação da Inteligência
Artificial na Análise de Relatórios Financeiros: Potencialidades e Desafios.
Trabalho de Conclusão de Curso (MBA em Inteligência Artificial e Big Data) —
Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo,
São Carlos, 2024.
MALAQUIAS, Fernanda Francielle de Oliveira; SILVEIRA,
Carolina Coelho da. P-Port Index: uma medida baseada em princípios linguísticos
para análise da facilidade de leitura de relatórios financeiros. Revista
Universo Contábil, Blumenau, v. 15, n. 3, p. 133-146, jul./set. 2019. DOI:
10.4270/ruc.2019324.
TELLES, Samantha Valentim; SALOTTI, Bruno Meirelles.
Intelligibility vs Readability: Understandability Measures of Financial
Information. Revista Universo Contábil, Blumenau, v. 16, n. 4, p. 7-23,
2020. DOI: 10.4270/ruc.2020401.
