A eletricidade do século XXI: como implementar IA na sua incorporadora da maneira correta

A adoção de inteligência artificial nos departamentos financeiros será um dos principais diferenciais competitivos das incorporadoras nos próximos anos

2 de abril de 2026Mercado Imobiliário
Escrito por:Igor Bentes

Principais Insights

Embora o setor foque investimentos tecnológicos no canteiro de obras, a área financeira é a que apresenta os maiores ganhos comprovados, com 70% das grandes empresas já reportando impactos significativos. A inteligência artificial pode mitigar boa parte das ineficiências que geram uma perda global de US$ 1,63 trilhão ao ano no setor.

Para aplicar a IA de forma eficaz, a empresa deve seguir três etapas essenciais: primeiro, a estruturação e unificação de dados dispersos em ERPs e bancos ; segundo, o uso de agentes virtuais para automatizar fluxos repetitivos e manuais, como a conferência tributária de notas fiscais ; e, por fim, a consolidação de insights para transformar dados em decisões estratégicas e preditivas.

A adoção da IA muda o papel do diretor financeiro de reativo para preditivo, permitindo antecipar gargalos de liquidez e riscos. Além da eficiência interna, dados estruturados e confiáveis facilitam a análise de projetos por provedores de capital, tornando o acesso ao crédito mais rápido e simples.

A inteligência artificial (IA) emergiu como uma força transformadora de proporções históricas e terá o mesmo impacto para a sociedade que a eletricidade teve: projeções indicam que a IA pode adicionar até US$ 15,7 trilhões à economia global até 2030. O que poucos executivos da construção perceberam é que, de todas as funções de uma empresa, a área financeira é a que mais tem a ganhar com isso.

Segundo o relatório The State of AI 2025, da McKinsey, Finanças lidera o ranking de impacto da IA nas 500 maiores empresas do mundo: 70% já reportam ganhos significativos nessa área. E aí reside o paradoxo do setor: a construção civil historicamente concentra investimento em tecnologia no canteiro, com BIM, drones e câmeras de monitoramento, enquanto o financeiro, por não estar sob o holofote, acaba esquecido. Mas é justamente nele que os ganhos comprovados são os maiores.

Na construção, a realidade financeira é naturalmente fragmentada: cada obra tem seu próprio CNPJ, contas em diversos bancos, documentos vindos de várias fontes e suas próprias planilhas de controle. E essa complexidade se aprofunda ainda mais quando se considera ciclos de caixa longos e regimes tributários específicos, que nenhum software genérico foi projetado para entender.

Organizar tudo isso é um trabalho à parte, e é exatamente aí que os erros e os atrasos se acumulam: um único boleto pode passar por cinco pessoas antes de ser pago, notas fiscais ainda são conferidas manualmente contra medições de obra e horas são perdidas liberando pagamentos em portais bancários. 

Igor Bentes palestrou sobre a implementação da IA nas incorporadoras para membros do GRI Institute no Fórum GRI Rio de Janeiro

Segundo o McKinsey Global Institute, US$ 1,63 trilhão é perdido por ano globalmente devido a ineficiências na construção, e boa parte desse desperdício não acontece no canteiro: acontece no departamento financeiro. Com a Selic altíssima e margens da construção estruturalmente mais apertadas, ser eficiente no controle financeiro nunca foi tão importante.

Então surge a pergunta: como implementar IA com sucesso no financeiro de uma empresa do setor da construção? A resposta passa por três etapas:

Estruturação de dados

Dados são o alicerce, e é exatamente por aqui que se deve começar. A operação financeira de uma incorporadora típica está fragmentada no ERP, em portais bancários, em CRMs comerciais e de cobrança, em sistemas fiscais e planilhas. Quando os dados estão espalhados, nenhuma dessas ferramentas consegue enxergar o todo. Sem uma base unificada, a inteligência artificial não tem como operar.

Neste contexto, nos últimos anos surgiu uma nova categoria de soluções focadas em orquestração financeira. Essas plataformas integram-se ao ERP e aos sistemas bancários para consolidar dados em tempo real e criar uma base confiável para que a inteligência artificial possa ser aplicada da forma correta.

Agentes virtuais

Com dados estruturados, o segundo passo é liberar o potencial humano das equipes. Na rotina de uma incorporadora, pagar um fornecedor envolve conferir a nota contra a medição da engenharia, validar CNPJ e impostos, identificar tributos a reter, cadastrar no banco, agendar a liquidação e conciliar no ERP. Multiplique isso por centenas de fornecedores, dezenas de obras e milhares de transações mensais.

Para combater essa manualidade, é possível utilizar agentes de inteligência artificial - que são como robôs treinados para executar um processo de forma autônoma e otimizada - que assumem tarefas repetitivas e liberam as equipes para o que realmente exige julgamento humano.

Agentes de IA já executam esse fluxo de ponta a ponta: leem e interpretam notas fiscais em qualquer formato extraindo a composição tributária completa, cruzam automaticamente com pedidos de compra e medições de obra, detectam fraudes e divergências antes da aprovação (como um fornecedor que aumentou o preço em relação ao contrato, ou um pagamento duplicado), e facilitam a execução de pagamentos dentro de regras de alçada predefinidas.

O resultado não é substituir pessoas, mas liberar seu tempo para funções mais estratégicas: em vez de conferir boletos e exportar planilhas, o analista financeiro passa a atuar na gestão de pagamentos que apresentam risco mais elevado, na negociação com fornecedores e no planejamento estratégico de caixa.

O back-office financeiro da construção civil ainda funciona, em grande parte, da mesma forma que funcionava há décadas: cheio de processos manuais, planilhas e retrabalho. Justamente por isso, o potencial de ganho aqui é muito maior do que em setores que já passaram por essa transformação.

Consolidação de insights

O terceiro pilar é colher os frutos dos dois primeiros: transformar dados em decisões estratégicas. É aqui onde está o maior potencial, mas também a maior lacuna. A maioria das empresas ainda está presa nas camadas operacionais da IA, sem conseguir chegar onde o valor é maior: antecipar riscos, agir antes de um problema acontecer e tomar decisões de alto impacto com informação confiável e específica do seu negócio.

Na construção civil, atingir esse patamar significa a diferença entre um negócio que prospera e um que fica refém das circunstâncias. Projetar fluxo de caixa com base no ritmo real de cada obra, cruzar custo orçado com realizado em tempo real, antecipar gargalos de liquidez antes que se materializem: cada uma dessas capacidades muda completamente a qualidade das decisões tomadas ao longo de um projeto.

Para o diretor financeiro de uma incorporadora, isso significa sair do modo reativo para o modo preditivo, em que decisões de alto impacto são tomadas com dados confiáveis em tempo real. E o efeito vai além da operação do dia a dia: a consolidação de insights permite que provedores de capital analisem projetos com mais rapidez, facilitando, por exemplo, o acesso ao crédito quando ele é mais escasso.

A questão não é mais se a construção civil vai adotar IA, mas em quanto tempo. Ferramentas construídas para outros setores, mesmo as mais robustas, não foram pensadas para a realidade da construção: múltiplos projetos, regimes tributários específicos e ciclos de caixa longos. Sucesso nesse contexto exige tecnologia construída nativamente para essa complexidade.

A adoção de inteligência artificial nos departamentos financeiros será um dos principais diferenciais competitivos das incorporadoras nos próximos anos, e empresas que responderem com agilidade construirão uma vantagem difícil de copiar: o alicerce sobre o qual se erguerá o próximo ciclo de crescimento do setor, da mesma forma que a última revolução construiu os cabos pelos quais a energia fluiu. Quem adiar essa transição corre o risco de ficar no escuro, como quem nunca trocou o lampião pela luz elétrica.

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Igor Bentes é co-fundador da Paggo e tem MBA pela The Wharton School - University of Pennsylvania. Formou-se em Engenharia Mecânica Industrial pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ) com passagem na Universidade da Califórnia, Los Angeles (UCLA).

A Paggo é uma plataforma de gestão financeira construída especificamente para incorporadoras, construtoras e loteadoras. Se você quer entender como estruturar a inteligência financeira da sua operação, acesse o site.
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