Num estudo recente realizado pela EY, cerca de 87% dos profissionais destas áreas referem acreditar que a IA generativa tem o potencial para aumentar a eficiência e transformar a operativa destas funções. Este número que tem vindo a crescer nos últimos anos, reflete não só a capacidade da IA generativa para automatizar tarefas repetitivas, mas também para robustecer as capacidades analíticas e de previsão, que são críticas para o relato financeiro, de gestão, bem como para o reporte fiscal.

A adoção da IA generativa é tanto relevante para a função financeira e fiscal das empresas como para o sector publico e entre este para as administrações fiscais, dado que vem endereçar problemas tanto de contexto como estruturais, designadamente, a escassez de recursos e talentos destas áreas, a necessidade de processamento de um número crescente e sem precedentes de dados e a existência de operações mais complexas (por exemplo criptoativos, contratos em blockchain, entre outros).

Veja-se o caso recente e inerente às novas obrigações relacionadas com o BEPS pilar 2, que vão exigir tratamento e análise sobre uma elevada dimensão de dados, do lado das empresas. Do lado da administração fiscal veja-se as necessidades que advém a título de inspeções e auditorias tributárias, em sede de vários impostos (por exemplo a Inspeção-geral de Finanças detetou recentemente a possível existência de um elevado número de imoveis com arrendamentos não declarados).

Por outro lado, tem vindo a ser evidenciado que a adoção de IA generativa, ainda requer um investimento significativo, não só em termos de tecnologia, mas fundamentalmente em termos de recursos, processos e governança de dados. Este contexto é assim propicio ao enquadramento de modelos de outsourcing ou de co-sourcing (consubstanciando-se em parceria e de forma complementar com as capacidades internas das organizações).

Um grande número de organizações já recorre a modelos de outsourcing e co-sourcing em toda ou alguma área da sua função financeira e fiscal, obtendo desta forma recursos e processos geridos por entidades especializadas que garantem economias de custos e experiência que no contexto da IA generativa é um factor relevante para potenciar a sua adoção.

A falta de recursos especializados e a necessária formação, bem como o investimento em tecnologia e respetiva gestão de dados, são aspetos críticos no desenvolvimento de aplicações e casos de uso de IA generativa, que podem ser ultrapassados com recurso a empresas especializadas, podendo em regime de outsourcing ou co-sourcing, tanto empresas como a administração fiscal, passar a obter os benefícios da IA generativa com custos controlados e com impacto significativo na sua eficiência operacional.

Os casos citados anteriormente facilmente se enquadram nestes modelos. O desenvolvimento de aplicativos de IA generativa em outsourcing ou co-sourcing, eliminam a necessidade de programas internos de duração longa e com custos elevados, e uma maior rapidez na adoção desta nova tecnologia.