desmistificar a IA para equipas financeiras: será o prompt engineering apenas comunicação clara?

em resumo:

• Se consegue orientar um contabilista júnior, consegue criar prompts eficazes para IA.
• As suas competências na redação de SOPs e checklists de fecho mensal tornam-no num prompt engineer natural.
• Pedidos vagos geram respostas genéricas; restrições financeiras claras geram resultados prontos para auditoria.
• Utilize o “Context Sandwich” (Função + Tarefa + Restrição) para melhorar imediatamente os resultados da IA.
• Dominar esta competência potencia o seu conhecimento de Excel e ERP, em vez de o substituir.

“Engenharia de prompts” é intimidador, como se fosse uma tarefa reservada a programadores a escrever código em salas escuras. Para profissionais de finanças, no entanto, o termo é enganador.

A realidade é simples: prompt engineering é pensamento estruturado e comunicação clara.

Se alguma vez escreveu um Procedimento Operacional Padrão (SOP), analisou um relatório de desvios ou formou um analista júnior, já possui as competências essenciais. Não precisa de aprender Python para tirar valor da IA; basta aplicar a lógica que já utiliza diariamente durante o fecho mensal. Este artigo mostra-lhe como fazer essa transição e transformar a IA no assistente mais eficiente que alguma vez teve.

porque é que o prompt engineering parece mais complexo do que realmente é.

Existe a ideia, em muitos conselhos de administração e centros de serviços partilhados, de que para usar IA generativa de forma eficaz é necessário um background técnico. Nada poderia estar mais longe da verdade.

Modelos como o ChatGPT ou o Microsoft Copilot não “falam” código; falam linguagem. Mas fazem-no de forma bastante literal.

os profissionais de finanças já pensam como engenheiros.

O seu dia-a-dia é feito de débitos e créditos, tudo tem de bater certo. Trabalha com normas IFRS, onde as definições são rigorosas. Constrói modelos em Excel em que uma referência errada quebra toda a folha.

Os profissionais de finanças são treinados para ser específicos, lógicos e orientados a processos, exatamente as características necessárias para um bom prompt engineering. A principal dificuldade para utilizadores não financeiros é a falta de precisão. Para si, a precisão já é um hábito.

a sobreposição entre SOPs e prompts.

Pense num SOP de reconciliação bancária. Não escreveria apenas “Verificar o banco”. Escreveria algo como: “Descarregar o extrato do banco, reconciliar as transações com o razão do ERP para o período de 01/04 a 30/04 e sinalizar quaisquer diferenças superiores a 50 €.”

Esse SOP é, na prática, um prompt perfeito. Já está a fazer o trabalho - apenas precisa de o direcionar para uma nova ferramenta.

não é código - é lógica que já domina.

O mercado está a mudar. A IA está a deixar de ser uma “caixa negra” para se tornar uma ferramenta quotidiana de finanças, tal como o Excel substituiu o livro razão.

De acordo com insights recentes do setor, a capacidade de comunicar eficazmente com a IA está a tornar-se uma competência de topo - não porque seja difícil de aprender, mas porque poucos percebem que já têm as bases. Escrever código exige aprender uma nova sintaxe; escrever prompts exige aplicar o seu raciocínio procedimental a uma interface digital.

Ao tratar a IA como um motor lógico, e não como uma varinha mágica, consegue combinar o seu conhecimento de processos com a velocidade da automação. Trata-se de estruturar o “o quê” e o “como” para que a máquina produza o “resultado”.

a regra de ouro “garbage in, garbage out” na IA para finanças?

Em modelação financeira, se os inputs estiverem errados, a previsão é inútil. O mesmo se aplica à IA. O princípio “Garbage In, Garbage Out” é a principal razão pela qual muitas equipas financeiras não veem valor nas primeiras experiências com IA.

porque é que prompts vagos falham.

Se pedir à IA “Analisa estes dados”, está a preparar o terreno para o fracasso. A IA não sabe se é um CFO à procura de riscos estratégicos ou um auditor à procura de incumprimentos. Vai adivinhar, e provavelmente devolver um resumo genérico e superficial.

como corrigir: o modelo mental do “analista júnior”.

Trate a IA como um estagiário inteligente, mas inexperiente. Nunca entregaria um conjunto de dados a um estagiário dizendo apenas “analisa isto”. Dir-lhe-ia:

• O que são os dados (ex.: despesas do 3.º trimestre);
• O que procura (ex.: desvios em viagens);
• Como apresentar o resultado (ex.: tabela de real vs. orçamento).

O mesmo se aplica à IA: seja claro quanto a objetivos, pressupostos e formatos.

o context sandwich - uma estrutura simples de prompt.

Para tornar isto prático, utilize um framework pensado para profissionais de F&A: o Context Sandwich. Evita promessas “nus” que geram maus resultados.

os 3 elementos de um prompt eficaz.

1. Função (topo): diga à IA quem ela é. Exemplo: “Atua como um Gestor Sénior de FP&A numa empresa industrial com sede em Portugal.”
2. Tarefa (conteúdo): instrução específica. Exemplo: “Revê estes comentários de desvios e resume os três principais fatores de derrapagem de custos.”
3. Restrição (base): limites e formato. Exemplo: “Máximo de 200 palavras. Formato em lista de pontos. Prioriza temas recorrentes.”

porque funciona em finanças.

Ao definir a função e as restrições, obriga a IA a adotar um tom profissional específico. Sem contexto, pode usar terminologia inadequada ou genérica.

As restrições reduzem o risco de “alucinações” (invenção de factos), porque delimitam o campo de atuação. O resultado é informação pronta para decisão, não um texto prolixo.

transformar SOPs em superpoderes de IA.

Pode começar a automatizar já amanhã, convertendo procedimentos existentes em prompts.

• Reconciliações: “Age como controller. Compara a Lista A com a Lista B. Identifica entradas da Lista A que não existam na Lista B com base no número de fatura. Apresenta as diferenças numa tabela.”
• Deteção de anomalias: “Age como auditor interno. Revê esta lista de pagamentos a fornecedores. Sinaliza valores duplicados pagos a fornecedores diferentes ou pagamentos efetuados ao fim de semana, considerando os feriados bancários em Portugal.”

A McKinsey estima que a IA generativa possa automatizar até 70% das atividades empresariais. Em finanças, o maior ganho está no primeiro rascunho: se a IA o levar a 80% de precisão em segundos, o seu conhecimento é necessário apenas para validar os 20% finais.

competências modernas em finanças e contabilidade: prompt engineering como competência central.

Os profissionais de finanças que irão prosperar na próxima década não são os que fazem os melhores cálculos manuais, mas os que sabem orquestrar a IA para os executar.

O prompt engineering amplifica as suas competências centrais. Não substitui o seu conhecimento do SNC, das IFRS adotadas pela UE ou o seu julgamento sobre provisões; apenas executa cálculos ou redige notas que depois são válidas.

Imagine um fluxo de trabalho em que a IA sinaliza outliers na razão e você os avalia. O humano continua no circuito, garantindo precisão, mas o trabalho manual desaparece. Isto define uma carreira moderna em finanças.

conclusão.

O prompt engineering não é uma competência técnica; é uma competência de comunicação que já possui. É um pensamento estruturado disfarçado de tecnologia. Ao aplicar contexto e clareza, como faria ao orientar um analista júnior, desbloqueia o verdadeiro potencial da IA sem escrever uma única linha de código.

Quer preparar a sua carreira em finanças para o futuro? Trate a IA como um novo membro da equipa: dê-lhe boas instruções, reveja o trabalho e refine a abordagem.

perguntas frequentes.