Curso de IA (Inteligência Artificial) para CFOs e Gerentes Financeiros

Transformando a Gestão Financeira

O treinamento IA para CFOs e Gerentes Financeiros – Transformando a Gestão Financeira foi desenvolvido para líderes financeiros que precisam compreender, avaliar e aplicar Inteligência Artificial aos processos e decisões da área financeira.

Com 16 horas e abordagem 70% prática e 30% conceitual, o programa percorre aplicações concretas de IA em planejamento, controladoria, análise financeira, caixa, capital de giro, custos, performance e suporte à decisão.

Em vez de concentrar-se apenas no uso de ferramentas ou na elaboração de prompts, o treinamento coloca o participante na posição de líder da transformação financeira. Por meio de casos, simulações e desafios gerenciais, os participantes identificarão oportunidades de aplicação, utilizarão IA para analisar problemas financeiros, avaliarão riscos, construirão cenários e desenvolverão um roadmap de implementação.

O princípio central é: não adotar IA porque a tecnologia existe, mas aplicá-la onde houver problema relevante, benefício mensurável e controle adequado.

Objetivo

Avaliar, priorizar e aplicar Inteligência Artificial aos principais processos da gestão financeira, utilizando-a para ampliar capacidade analítica, melhorar produtividade, antecipar riscos e apoiar decisões empresariais, mantendo julgamento humano, governança e responsabilidade financeira.

Público-Alvo

CFOs; diretores financeiros; gerentes financeiros; controllers; heads de FP&A; heads de controladoria; gestores de tesouraria; gestores de planejamento financeiro; executivos responsáveis pela transformação da função financeira.

Também pode atender profissionais em preparação para posições de liderança financeira. 

Nível recomendado: intermediário a avançado em gestão financeira. Não é necessário conhecimento prévio avançado de Inteligência Artificial, programação, machine learning ou ciência de dados.

Competências Desenvolvidas

Ao final do treinamento, o participante deverá ser capaz de:

• Identificar oportunidades relevantes de aplicação de IA nos processos financeiros.
• Avaliar quais atividades devem ser automatizadas, assistidas por IA ou mantidas sob execução predominantemente humana.
• Aplicar IA na análise de informações financeiras e gerenciais.
• Estruturar análises de performance, caixa, custos, capital de giro e cenários com apoio de IA.
• Interpretar e questionar outputs produzidos por ferramentas de IA.
• Avaliar riscos relacionados a dados, confidencialidade, erros, governança e dependência tecnológica.
• Priorizar iniciativas de IA considerando impacto, viabilidade, risco e retorno esperado.
• Desenvolver um roadmap para adoção de IA na função financeira.

Conteúdo Programático

Módulo 1: IA e o novo papel da liderança financeira 

Avaliar como a Inteligência Artificial modifica processos, responsabilidades e competências da função financeira e identificar oportunidades relevantes para a organização. 

Transformação da função financeira: evolução do papel do CFO; eficiência operacional versus geração de valor; reporting versus análise; análise versus decisão; Finance Business Partnering; ampliação da capacidade analítica. 

IA aplicada a Finanças: diferenças práticas entre automação; analytics; IA preditiva; IA generativa; agentes de IA. 

O que muda com IA: possibilidades de aplicação em planejamento; controladoria; fechamento; análise financeira; tesouraria; contas a pagar; contas a receber; custos; performance; reporting; compliance; suporte à decisão. 

O que não deve ser delegado cegamente: julgamento; aprovação; interpretação; responsabilidade; decisões materiais. 

Aplicação prática: Finance AI Opportunity Map: os participantes mapearão atividades da função financeira e classificarão cada uma em Eliminar → Automatizar → Assistir com IA → Ampliar com IA → Manter humana.

Em seguida, avaliarão benefício; frequência; complexidade; risco; qualidade dos dados; potencial de implementação. 

Entregável: Finance AI Opportunity Map.

Módulo 2: IA como copiloto do CFO e do gestor financeiro 

Utilizar IA para estruturar análises financeiras, investigar problemas, formular hipóteses e apoiar decisões gerenciais. 

Como trabalhar com IA em problemas financeiros: Problema → Contexto → Dados → Hipóteses → Análise → Validação → Recomendação. 

Instruções financeiras eficazes: como fornecer contexto; objetivo; dados; premissas; restrições; metodologia; formato esperado; critérios de validação. 

IA como analista: resumir informações; comparar períodos; identificar padrões; levantar hipóteses; detectar inconsistências; organizar análises. 

IA como challenger: questionar premissas; buscar explicações alternativas; identificar pontos cegos; desafiar recomendações; testar argumentos. 

IA como advisor: estruturar alternativas; avaliar trade-offs; preparar reuniões; formular perguntas; estruturar recomendações. 

Limitações: alucinações; erros matemáticos; causalidade indevida; ausência de contexto; falsa precisão; excesso de confiança. 

Aplicação prática: CFO Copilot Challenge. Os participantes receberão um problema financeiro contendo dados e informações gerenciais.

Deverão utilizar IA em quatro papéis: analista; investigador; challenger; advisor.

Ao final, compararão os resultados e determinarão quais conclusões podem ou não ser utilizadas. 

Entregável: CFO AI Analysis Framework.

Módulo 3: IA aplicada à performance financeira e rentabilidade

Aplicar IA para analisar performance, margens, custos e rentabilidade, transformando desvios financeiros em hipóteses e ações gerenciais.

Performance Management: Actual × Budget × Forecast; receita; custos; despesas; margem; EBITDA; KPIs financeiros e operacionais. 

Análise de rentabilidade: rentabilidade por produto; cliente; canal; unidade; região. 

Investigação de desvios: sequência Desvio → Materialidade → Driver → Hipótese → Evidência → Causa → Impacto. 

Análise de custos: estrutura de custos; fixos e variáveis; cost drivers; produtividade; eficiência; oportunidades de redução. 

IA aplicada: identificação de anomalias; priorização de desvios; formulação de hipóteses; relacionamento de indicadores; questionamento de explicações; identificação de oportunidades. 

Aplicação prática: CFO Performance Room. A empresa fictícia apresenta deterioração da margem.

Os participantes receberão DRE; Budget; Forecast; Actual; dados comerciais; custos; produtos; clientes; KPIs operacionais.

O desafio será responder: Onde está o problema? Qual sua materialidade? Quais drivers explicam a deterioração? É estrutural ou conjuntural? Quais hipóteses precisam ser verificadas? Quais ações deveriam ser consideradas? 

Entregável: Performance & Profitability Diagnostic.

Módulo 4: Caixa, Capital de Giro e Risco com IA

Utilizar IA para apoiar a análise de liquidez, capital de giro e riscos financeiros, identificando fatores que pressionam ou liberam caixa.

Cash Management: geração operacional de caixa; forecast de caixa; liquidez; necessidade de financiamento; antecipação de pressões. 

Capital de giro: contas a receber; estoques; fornecedores; ciclo financeiro; DSO; DIO; DPO; cash conversion cycle. 

Análise integrada: Receita → Margem → EBITDA → Working Capital → Caixa. 

IA aplicada: investigação de deterioração do caixa; identificação de drivers; análise de comportamento; identificação de exceções; construção de hipóteses; priorização de ações. 

Riscos: liquidez; crédito; concentração; câmbio; juros; volatilidade operacional. 

Aplicação prática: Cash Crisis Simulation. Apesar de apresentar resultado contábil positivo, a empresa começa a enfrentar pressão de caixa.

Os grupos deverão investigar a origem; decompor capital de giro; identificar drivers; utilizar IA para gerar e desafiar hipóteses; estimar impactos; priorizar ações; preparar recomendação para o CFO. 

Entregável: Cash & Working Capital Action Plan.

Módulo 5: Cenários, riscos e decisões com apoio de IA

Utilizar IA e análise financeira para explorar cenários, avaliar riscos e estruturar decisões sob incerteza.

Da previsão à decisão: forecast; cenário; sensibilidade; stress testing; decisão. 

Construção de cenários: Base; Upside; Downside. 

Variáveis críticas: volume; preço; câmbio; juros; inflação; custos; margem; inadimplência; capital de giro. 

Perguntas gerenciais: O que pode dar errado? Qual variável apresenta maior impacto? Qual risco estamos subestimando? Qual é nosso limite? Em que momento precisamos agir? Que decisão é robusta em diferentes cenários? 

IA como challenger estratégico: gerar cenários alternativos; questionar premissas; identificar riscos ignorados; estruturar contra-argumentos; avaliar trade-offs. 

Aplicação prática: CFO War Room. A empresa enfrentará eventos simultâneos, como redução da demanda; pressão de custos; aumento de juros; variação cambial; deterioração do capital de giro.

Os participantes deverão construir os cenários Base × Upside × Downside e definir impactos; riscos; gatilhos; ações preventivas; decisões contingenciais. 

Entregável: CFO Scenario & Decision Matrix.

Módulo 6: Finance AI Transformation Lab

Integrar os conhecimentos desenvolvidos e estruturar uma estratégia pragmática para utilização de IA na função financeira.

Parte 1 – Desafio integrado: os participantes assumirão a liderança financeira da empresa fictícia em um cenário que incluirá simultaneamente pressão de margem; problemas de caixa; necessidade de revisão do forecast; aumento de custos; problemas de produtividade; processos financeiros manuais; necessidade de melhorar informações para decisão. 

Missão: diagnosticar os problemas; utilizar IA para ampliar a análise; identificar drivers; construir hipóteses; avaliar riscos; testar cenários; definir recomendações. 

Parte 2 – Transformando Finance com IA: a segunda parte muda a pergunta. Não será mais “Como usar IA para resolver este problema?”, mas “Onde devemos incorporar IA permanentemente na função financeira?”.

Os grupos deverão avaliar processos como FP&A; reporting; controladoria; tesouraria; contas a pagar; contas a receber; custos; fechamento; análise gerencial. 

Parte 3 – Priorização: cada iniciativa deverá ser avaliada segundo impacto (produtividade; qualidade; velocidade; redução de erros; capacidade analítica; suporte à decisão); viabilidade (disponibilidade dos dados; tecnologia; integração; competências; esforço de implementação); e risco (confidencialidade; materialidade; compliance; erros; dependência tecnológica; necessidade de supervisão). 

Parte 4 – Matriz de priorização: as iniciativas serão classificadas em Quick Wins (alto impacto / baixa complexidade); Strategic Bets (alto impacto / alta complexidade); Efficiency Plays (impacto moderado / baixa complexidade); Low Priority (baixo impacto / alta complexidade). 

Parte 5 – Roadmap: desenvolvimento de roadmap para 0–90 dias (experimentar e aprender); 3–6 meses (estruturar e padronizar); 6–12 meses (integrar e escalar). 

Parte 6 – Governança: definição de responsável; dados utilizados; validação; aprovação humana; indicadores; riscos; controles para cada iniciativa. 

Entregável final: Finance AI Transformation Roadmap.

Metodologia

O treinamento será realizado on-line ao vivo, utilizando metodologia orientada à aplicação.

A sequência predominante será Entender → Analisar → Experimentar → Questionar → Aplicar → Decidir.

Serão utilizadas exposições dialogadas curtas; demonstrações; exercícios; estudos de caso; análise de dados; simulações; breakout rooms; desafios gerenciais; utilização prática de IA; debates; apresentações executivas; feedback do instrutor. A IA será utilizada como ferramenta durante o treinamento, mas o foco permanecerá na gestão financeira e na decisão, e não no domínio técnico da plataforma.

Instrutor

• Diretor a 20 anos de empresa de consultoria empresarial com atuação em Finanças Corporativas, Fusões e Aquisições, Business Valuation, Controladoria Empresarial, Estratégia Empresarial e treinamentos empresariais.
• Contabilista, Administrador de Empresas pela Universidade de Ribeirão Preto, pós-graduado em Administração de Empresas, pós-graduado em Economia e Finanças, MBA em Finanças Empresariais e MBA em Marketing pela Fundação Getúlio Vargas.
• Experiência profissional de 30 anos como executivo e consultor em médias e grandes empresas dos segmentos agronegócio, indústrias alimentícias, automotivo, bebidas, comércio varejista, construção civil, educação, eletroeletrônicos, energia e infraestrutura, equipamentos odontológicos, fertilizantes, distribuição de produtos alimentícios, distribuição de produtos farmacêuticos, hospitalares e perfumaria, holdings de investimento, hoteleiro, máquinas e equipamentos, químico, saúde, serviços e tecnologia.
• Foi coordenador de Pós-Graduação de Controladoria e Finanças, Logística, Hotelaria e Gestão de Recursos Humanos no SENAC de Ribeirão Preto, professor de pós-graduação das disciplinas de Finanças Corporativas, Controladoria, Gestão Estratégica de Custos, Planejamento Empresarial, Análise de Investimentos, Estratégia Empresarial dentre outras. Já realizou mais e 160 treinamentos abertos e in-company nos seguintes temas, Valuation, Orçamento Base Zero, Project Finance, Controladoria, Finanças, Análise Avançada de Demonstrações Financeiras, Finanças Corporativas, IPO- Abertura de Capital dentre outros.

Informações Importantes

No valor está incluído o curso, material e certificado em meio eletrônico.

Formas de pagamento:
• Transferência/ Depósito/ PIX ou boleto: parcela única
• Cartão de Crédito: em até 4 vezes sem juros
• Nota de Empenho para empresas públicas

Modalidade: Transmissão online – O curso será transmitido ao vivo, e os alunos poderão assistir pelo computador com acesso à internet. Durante as aulas, será possível interagir com o instrutor, enviando comentários e esclarecendo dúvidas em tempo real.

Terminou o treinamento e ainda ficou com alguma dúvida?
Após o término do treinamento os alunos terão 30 dias para solucionar suas dúvidas com o professor por e-mail.

Este treinamento também pode ser realizado in company no formato presencial ou online.

Mais Informações sobre o Curso de IA (Inteligência Artificial) para CFOs e Gerentes Financeiros fale conosco através do WhatsApp (11) 3230-2714 ou no [email protected].