Por muitos anos, o Excel tem sido a principal ferramenta para planejamento financeiro nas empresas. Seu uso disseminado se deve ao quanto a ferramenta facilitou organizar dados, criar fórmulas e fazer projeção de cenários, atividades essenciais para estimar o comportamento de variáveis financeiras, como a receita e o caixa, em curto e médio prazo. Essa solução, embora eficiente, exige atualizações manuais, depende da precisão humana e não capta automaticamente variações externas que podem impactar o negócio.
Nos últimos anos, a tecnologia continuou evoluindo. O avanço da inteligência artificial (IA) vem ampliando as capacidades matemáticas para fazer projeções. Ferramentas baseadas em algoritmos poderosos são capazes de integrar dados históricos, indicadores externos e variáveis de mercado para gerar previsões mais precisas, atualizadas em tempo real. Elas podem ajudar a detectar padrões ocultos em grandes volumes de dados, e fatores como sazonalidade, tornando possível prever variáveis financeiras usando machine learning.
Saiba mais sobre como essa transição entre ferramentas vem ocorrendo:
Como é feita a projeção de fluxo de caixa via excel
A projeção de fluxo de caixa no Excel é uma prática amplamente utilizada pelas empresas para antecipar entradas e saídas financeiras em um determinado período, geralmente dividido em semanas, meses ou trimestres.
Para isso, o Excel oferece uma estrutura onde as empresas podem organizar suas movimentações financeiras em colunas que indicam datas, entradas (como vendas), saídas (como pagamentos de salários, impostos e fornecedores) e o saldo final de caixa, que mostra quanto dinheiro restará em cada etapa do período analisado. A elaboração dessas planilhas segue uma lógica de acumulação de saldos com o uso de fórmulas simples para somar e subtrair valores.
Esse tipo de projeção permite visualizar com antecedência possíveis sobras ou faltas de caixa, ainda que esse resultado exija familiaridade com a ferramenta, tempo dispendido em trabalho manual, atualizações constantes e precisão humana. Empresas que conseguem com mais agilidade prever variações sazonais, eventos inesperados e discrepâncias entre pagamentos e recebimentos estão mais preparadas para manter sua liquidez mesmo diante de incertezas.
O papel da IA: mais do que automatizar, é antecipar
Em primeiro lugar, a IA complementa as atividades no Excel por fazer em segundos o “trabalho bruto” que exigiria diversas fórmulas e horas de trabalho manual. Afinal, ela pode ser programada para atender especificamente às necessidades do financeiro e realizar os cálculos necessários para gerar dados precisos para cada projeção.
Mas a grande virada promovida pela IA na área financeira não está apenas na automação de tarefas repetitivas, mas na capacidade de aprender com dados históricos, reconhecer padrões e gerar previsões com base em múltiplos cenários. Ferramentas com machine learning e análise preditiva podem:
- Antecipar riscos de caixa negativo;
- Sugerir ajustes em políticas de pagamento;
- Reconhecer despesas incomuns que indicam fraude ou erro;
- Cruzar dados de diferentes fontes (bancos, recibos, notas fiscais) para gerar projeções mais completas.
- Antecipar situações de desequilíbrio financeiro, como acúmulo insustentável de dívidas ou deterioração de indicadores de solvência.
Esses algoritmos analisam variáveis como fluxo de caixa, exposição ao crédito e EBITDA, e podem gerar alertas com base na correlação entre indicadores internos e externos.
Essa capacidade analítica amplia a previsibilidade, proporcionando uma leitura intradiária do comportamento financeiro da empresa. Assim, o gestor passa a atuar mais proativamente e menos reativamente.
Exemplo prático: Limoney e o uso integrado de IA e Open Finance
A Limoney é uma fintech brasileira que utiliza IA para automatizar a gestão do fluxo de caixa, alcançando até 80% de ganho de produtividade nas rotinas financeiras. Seu Painel Financeiro integra dados bancários de múltiplas contas de forma segura, sem compartilhamento de credenciais, graças ao Open Finance – um ecossistema de compartilhamento de dados bancários criptografado e regulado pelo Banco Central.
A IA na Limoney processa documentos, consolida dados e enriquece informações transacionais, o que acelera conciliações bancárias, reduz perdas e otimiza cobranças. Além disso, ajuda a identificar oportunidades para melhor uso do caixa e sustenta decisões financeiras mais seguras e embasadas em dados reais, facilitando o planejamento e, claro, a previsão.
Tudo é realizado com visibilidade e usabilidade. Segundo Irene Barretto, CEO da Limoney, “o diferencial da nossa plataforma está na capacidade de mostrar de maneira simples e objetiva o que está acontecendo com o caixa da empresa, permitindo maior previsibilidade e mais tempo para análises. Nosso trabalho posterior com os algoritmos de IA será colaborar para que os dados dos clientes possam ser usados como base para melhores projeções”
