98% dos contadores já usam inteligência artificial. Não "pensam em usar" nem "estão avaliando": usam. Três em cada quatro a abrem todos os dias, e o contador médio economiza cerca de uma hora por dia (algo em torno de 21 horas por mês) em tarefas que antes fazia manualmente.
Esses números vêm do relatório State of AI in Accounting 2026 da Karbon, que entrevistou quase 600 profissionais de seis continentes. São dados contundentes. Mas têm uma letra miúda importante: mais da metade dos entrevistados é dos Estados Unidos, e o restante se concentra na Austrália, no Canadá e no Reino Unido. A América Latina quase não aparece.
E isso muda tudo. Porque se você dirige uma empresa contábil na região, onde boa parte da equipe ainda lança as horas no Excel e envia os relatórios pelo WhatsApp para o gerente na sexta-feira à noite, ler que "98% já usam IA" não inspira: sobrecarrega. Soa como uma conversa que começa dois passos à frente de onde você está.
A boa notícia é que, por baixo da manchete, o relatório conta algo muito mais útil do que "todo mundo já faz". Conta por que funciona para alguns e não para outros. E essa lição sim se aplica a uma empresa da América Latina, seja qual for o seu nível de maturidade.
O que os números globais mostram (e que não é ficção científica)
A primeira coisa que surpreende no relatório é o quão pouco futurista é o uso real da IA. Ninguém está delegando a auditoria a um robô. Os três usos mais comuns são redigir e aprimorar comunicações (77%), transcrever reuniões e gerar atas (59%), e pesquisar e resolver dúvidas complexas (58%). Coisas do dia a dia, de baixo risco, que qualquer um entende.
As ferramentas que vencem também não são as mais sofisticadas: são as que já estavam ali. O ChatGPT lidera com folga (87%), seguido pelas que vêm integradas ao software que as empresas já usam, como Copilot e Gemini. O que se impõe não é a ferramenta mais potente, e sim a que tem menos fricção para começar.
Há um dado que deveria chamar a atenção em qualquer reunião de sócios: 63% dos profissionais acreditam que uma empresa perde valor se não usa IA, sete pontos a mais do que no ano passado. A IA deixou de ser um diferencial para se tornar uma expectativa básica. E 58% concordam que seu efeito de fundo é tirar o contador do papel de conformidade para levá-lo ao de assessor.
Mas a descoberta mais importante para nós é esta: quem sai na frente não são os que têm mais tecnologia, e sim os que a usam com método. Apenas 21% das empresas têm uma política de IA, e apenas 21% têm uma estratégia documentada. E justamente essas empresas são as que mais economizam tempo: ter uma política soma 17% de economia extra, e uma estratégia, 20%. O multiplicador mais forte de todos é a capacitação: as empresas que treinam sua equipe economizam 28% mais tempo do que as que não treinam.
Traduzindo: o teto não é definido pelo orçamento em software. É definido pelo quão organizada e deliberada a empresa é com o que já tem em mãos. E isso está ao alcance de qualquer um, em qualquer mercado.
O ponto de partida na América Latina é diferente
Convém dizer sem rodeios: na América Latina estamos em outra etapa, e está tudo bem reconhecer isso. A contabilidade da maioria das empresas da região ainda parte de um patamar mais baixo do que o dos mercados que dominam o relatório. A lacuna é real.
Mas o movimento já começou, e rápido. Segundo o IBM Global AI Adoption Index, duas em cada três grandes empresas da região (67%) aceleraram seu uso de IA nos últimos dois anos, acima da média mundial, e cerca de metade já explora ativamente a IA generativa. A diferença de fundo não é técnica: a principal barreira que as próprias empresas relatam é a falta de conhecimento e habilidades, não a tecnologia.
E aqui vem algo que quase ninguém diz: em certo ponto, a América Latina tem uma vantagem estrutural. A região está na vanguarda mundial em nota fiscal eletrônica obrigatória. Isso significa que muitas empresas já contam com algo que em outros mercados é uma dor de cabeça: dados estruturados e digitalizados. E os dados limpos e bem organizados são, exatamente, a matéria-prima que a IA precisa para funcionar. A região não parte do zero; parte com uma base de dados que outros tiveram que construir na marra.
O problema não é a falta de tecnologia, portanto, e sim os mesmos obstáculos que os estudos regionais repetem sem parar: custos, falta de capacitação, resistência à mudança e (o mais nosso de todos) sistemas desconectados entre si. Os papéis de trabalho em uma pasta, as horas no Excel, a nota fiscal em outro sistema, e ninguém consolidando nada. E aí está o ponto:
"Não dá para colocar IA em cima do caos. Se os dados vivem espalhados em planilhas que só quem as montou entende, não há modelo que resolva."
Por onde começar
O relatório da Karbon resume sua própria conclusão em três ideias simples. E são, além disso, perfeitas para uma empresa que está apenas começando.
1. Primeiro o dado, depois a IA. O dado é o ativo. Antes de pensar em automatizar qualquer coisa, vale a pena organizar o básico: que as horas sejam lançadas em um só lugar e na hora, não de memória na sexta-feira; que se possa ver de relance qual cliente é lucrativo e qual foi corroendo a margem; que a informação deixe de estar espalhada em dez planilhas. Sobre uma operação organizada, a IA multiplica. Sobre a desordem, só a acelera.
2. Comece pelo cotidiano. Quem mais economiza tempo no mundo não começou com agentes autônomos: começou redigindo e-mails, resumindo reuniões e pesquisando consultas. Usos de baixo risco e alta frequência. Teste ali primeiro. O "uau" chega sozinho, mais adiante.
3. As pessoas são o diferencial: treine a equipe. É o dado mais claro de todo o relatório. A capacitação é o que separa as empresas que falam de IA das que obtêm resultados. E não exige orçamento de software: exige conversa e prática. Importa inclusive quem dá o exemplo: quando o líder da empresa usa a ferramenta e experimenta à vista de todos, a equipe o segue; quando a mantém à distância, a equipe hesita.
A essas três ideias, para a América Latina, é preciso somar uma quarta que aqui é inegociável:
4. Cuide da rastreabilidade. Nesta região, a rastreabilidade é uma obrigação perante o conselho profissional e perante as normas de auditoria (ISA/NIA), além das leis de proteção de dados de cada país. Regra simples: qualquer número que a IA produza tem que poder ser rastreado até seu lançamento de origem. Se uma ferramenta não mostra o respaldo de um número, não serve para uso fiscal nem passa em uma auditoria. A IA pode acelerar a preparação, mas o julgamento profissional e a responsabilidade continuam sendo humanos.
Uma imagem do próprio relatório resume bem: a melhor forma de pensar a IA hoje é como um membro júnior da equipe, sempre disponível e muito bem treinado. Faz o trabalho pesado, rápido e sem reclamar. Mas alguém tem que revisar o que ele entrega, dar contexto e assinar.
A janela está aberta, mas não para sempre
Se há algo que une todos os dados do relatório, não é "compre IA". É que as empresas que se diferenciam tomaram uma decisão: deixar de improvisar e se tornar intencionais com a tecnologia.
Para uma empresa da América Latina, chegar mais tarde pode ser, paradoxalmente, uma vantagem. Enquanto os mercados avançados atravessaram anos de experimentação caótica, tentativa e erro, e entusiasmo sem método, a região pode pular essa etapa e fazer certo de saída: com os dados organizados, a equipe treinada e a rastreabilidade cuidada desde o primeiro dia.
Porque a IA não resgata uma empresa desorganizada. Amplifica a que já colocou sua operação em ordem. Primeiro você enxerga com clareza o que hoje gerencia às cegas: para onde vão as horas, quem está sobrecarregado, qual cliente dá prejuízo, e só depois a tecnologia multiplica essa ordem.
Dados do relatório "State of AI in Accounting 2026" da Karbon (pesquisa com 593 profissionais, outubro de 2025). Dados regionais: IBM Global AI Adoption Index (adoção de IA em empresas da América Latina).
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