Avaliação dos impactos da inteligência artificial na automação de processos contábeis e fiscais

Abstract

Este artigo analisa os impactos da aplicação da Inteligência Artificial (IA) na automação de processos contábeis e fiscais, com foco em tecnologias como Machine Learning (ML) e Processamento de Linguagem Natural (PLN). O estudo é classificado como aplicado, com abordagem qualitativa e fundamentado em revisão bibliográfica e análise de documentos contábeis reais. A pesquisa propõe um cenário hipotético no qual a IA é integrada a sistemas contábeis, demonstrando sua capacidade de realizar tarefas como o reconhecimento automático de despesas, o aprendizado de planos de contas personalizados e a adaptação às normas contábeis e fiscais vigentes. Os resultados evidenciam que a IA contribui significativamente para a redução de erros humanos, aumento da eficiência operacional e melhoria da conformidade tributária. O uso de PLN mostrou-se eficaz na extração de dados de documentos não estruturados, como notas fiscais e comprovantes, enquanto o ML foi capaz de categorizar despesas e ajustar o plano de contas de acordo com as particularidades de cada organização. Além disso, a IA apresentou potencial para monitorar alterações na legislação fiscal e auxiliar na entrega de obrigações acessórias com maior precisão e agilidade. A pesquisa destaca ainda que, embora os benefícios da automação sejam evidentes, é essencial garantir a supervisão humana e a transparência dos sistemas automatizados, especialmente diante dos desafios éticos, regulatórios e técnicos que envolvem a contabilidade digital. Como proposta para estudos futuros, sugere-se a investigação da integração da IA com sistemas de compliance tributário e a análise do impacto financeiro da adoção dessa tecnologia nas empresas. Conclui-se que a IA não apenas automatiza tarefas, mas transforma a prática contábil ao oferecer suporte estratégico à gestão empresarial, reforçando sua importância como ferramenta indispensável à modernização dos processos contábeis e fiscais.

This article analyzes the impacts of applying Artificial Intelligence (AI) to the automation of accounting and tax processes, focusing on technologies such as Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP). The study is classified as applied, with a qualitative approach and based on a literature review and analysis of real accounting documents. The research proposes a hypothetical scenario in which AI is integrated into accounting systems, demonstrating its ability to perform tasks such as automatic expense recognition, learning customized chart of accounts, and adapting to current accounting and tax regulations. The results show that AI contributes significantly to reducing human error, increasing operational efficiency, and improving tax compliance. The use of NLP proved effective in extracting data from unstructured documents, such as invoices and receipts, while ML was able to categorize expenses and adjust the chart of accounts according to the particularities of each organization. In addition, AI showed potential to monitor changes in tax legislation and assist in the delivery of ancillary obligations with greater accuracy and speed. The research also highlights that, although the benefits of automation are evident, it is essential to ensure human oversight and transparency of automated systems, especially given the ethical, regulatory, and technical challenges involved in digital accounting. As a suggestion for future studies, it is proposed to investigate the integration of AI with tax compliance systems and to analyze the financial impact of adopting this technology in companies. It concludes that AI not only automates tasks but also transforms accounting practice by offering strategic support to business management, reinforcing its importance as an indispensable tool for modernizing accounting and tax processes.