Com o avanço da Reforma Tributária, a qualidade dos dados mestres mantidos pelas empresas em sistemas de gestão (ERP) passou a impactar diretamente a conformidade fiscal, o acesso aos créditos tributários de notas fiscais e a lucratividade operacional. Notas fiscais emitidas com dados inconsistentes viram risco de autuação conforme a cobrança avança, com a CBS substituindo PIS e Cofins a partir de 2027 e o IBS subindo de forma escalonada até 2033.
Para proteger a base de informações corporativas, a Akquinet Brasil, especializada em governança de cadastros, estruturou uma nova abordagem que une consultoria especializada, automação e agentes de Inteligência Artificial (IA) para transformar a gestão de dados mestres em uma camada preventiva de compliance fiscal.
A estratégia foi desenhada para atender a demanda de adaptação e conformidade das empresas para a transição tributária, que exige que as equipes de TI e de negócios revisem todo o ciclo de vida da informação, desde a criação e validação até a atualização e monitoramento contínuos.
O CEO da Akquinet, Leonardo Libardi, alerta que a preparação técnica das empresas deve ir além de medidas mais simples como a adaptação de sistemas ou criar novos campos no ERP ou no banco de dados. A justificativa é que um dado incorreto na origem pode permear toda a operação e gerar consequências financeiras, fiscais e de compliance.
“Com o sistema tributário cada vez mais digital e automatizado, a tecnologia que faz a governança de dados mestres se tornou uma estratégia recorrente para evitar ou corrigir um dado inconsistente que, lá na ponta, vai acarretar no não recebimento de créditos tributários de notas fiscais preenchidas de forma incorreta e até cobrança de multas mais adiante”, explica.
Ao unir consultoria com tecnologia, a Akquinet incluiu a Inteligência Artificial (IA) no fluxo de trabalho como um recurso de validação preliminar, eliminando auditorias manuais. Os agentes de IA analisam documentos não estruturados, organizam e resumem informações financeiras, sugerem classificações para materiais com base nas especificações do produto e comparam registros internos com bases de dados públicas.
O objetivo é expandir a capacidade de processamento de dados e permitir que as equipes humanas concentrem seus esforços apenas em exceções que realmente demandam análise.
"A IA é especialmente valiosa quando ela deixa de ser apenas uma ferramenta de produtividade e passa a integrar um processo de governança”, diz Libardi. Isso porque ela pode encontrar discrepâncias antes que uma nota fiscal seja emitida, apontar uma mudança relevante em um fornecedor ou dar suporte ao usuário antes que uma classificação incorreta seja registrada no ERP. “É essa capacidade preventiva que gera segurança para o negócio", acrescenta.
Governança contínua em escala
A proteção contra inconsistências fiscais não é resolvida apenas com a instalação de um software ou a adoção isolada de IA, dada a diversidade de sistemas, níveis de criticidade e modelos operacionais de cada organização.
A resposta efetiva para isso depende de um mapeamento de quais dados representam risco, da definição de regras de governança e do uso da tecnologia para executar esse controle continuamente e em escala.
“Não existe um software pronto ou um único algoritmo que garanta que os bancos de dados permanecerão limpos para sempre. Nosso trabalho é unir conhecimento de processos, governança cadastral e tecnologia para dar às empresas mais confiança sobre os dados que sustentam suas decisões e suas obrigações tributárias", conclui Libardi.
