A Selic caiu a 14,25%. Soltar crédito agora é alívio ou armadilha?
Quem vende a prazo virou uma carteira de crédito sem saber. Como usar IA para decidir a quem emprestar, quanto e a que preço — sem perder mercado.
Quem vende a prazo virou uma carteira de crédito sem saber. Como usar IA para decidir a quem emprestar, quanto e a que preço — sem perder mercado.
Aprovar a IA é um evento. O risco dela é um processo — e 40% das empresas vão desligar agentes por falhas que só aparecem depois do go-live. A peça que fecha a governança: os olhos que ficam abertos.
A ferramenta que virou espinha dorsal da sua operação responde a um governo no qual você não vota. Isso não é problema de TI. É Plano de Continuidade de Negócios — e tem playbook.
No dia do maior IPO da história, o governo dos EUA reclassificou os dois modelos de IA mais avançados do mundo como item de exportação controlada e os desligou para todo estrangeiro do planeta. Você não era o alvo. Estava no alcance.
Quando a IA der errado — e vai —, a pergunta será uma só: quem aprovou isso funcionando sozinho? Silêncio é a pior resposta. A peça que falta na sua governança não é tecnologia. É um nome ao lado de cada sistema.
Marketing, RH, financeiro — todos já usam IA, um login grátis de cada vez. Ninguém aprovou, ninguém monitora, ninguém responde. Como montar as duas primeiras peças da sua governança de IA numa tarde, com a própria IA.
A IA monta o painel do conselho em trinta segundos e te devolve quarenta minutos. A questão é o que ela faz com o atrito que esses minutos escondiam — e o que, depois dela, continua sendo só seu.
O comparativo do CPC 51 começou — sobre o exercício de 2026 que sua empresa registra agora. Antes de mobilizar comitê, faça o que a IA permite fazer numa tarde: dimensionar o problema. O diagnóstico que cabe entre duas reuniões.
Qual IA vamos usar é a quarta pergunta, não a primeira. As três que vêm antes — arquitetura, governança, compliance — e por que ignorar essas três é o erro que está sendo cometido em comitê executivo de empresa brasileira todas as semanas.
O quarto e último arquivo do stack. LRP é o único SKILL em que a tese estratégica não é do CFO — é do CEO. Você é o arquiteto do método que traduz tese em trajetória. M&A approach em 30 dias com LRP obsoleto no servidor: como evitar.
Terceiro SKILL.md do stack: o ciclo anual de orçamento codificado em texto puro. O único processo da empresa em que todas as áreas falam ao mesmo tempo — e cujo dono de coordenação tem cara, nome e sobrenome. O seu. Em 60 minutos com o Claude, você sai com o arquivo pronto.
SAP acabou de proibir Microsoft Copilot, Salesforce Einstein e o resto do mercado agentic AI de acessar suas APIs. 77% dos clientes SAP que rodam IA estão na linha de tiro. Por que o seu SKILL.md acabou de virar a única arquitetura vendor-proof.
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Semana passada mostrei o primeiro SKILL.md. Hoje, o stack completo — 4 SKILLs que cobrem 100% do calendário oficial de um FP&A sênior brasileiro. SKILL 2 (variância trimestral) com profundidade, mapa dos outros 3.
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Hoje à noite, você vai virar a noite remontando o fechamento. Em 50 minutos com o Claude, você poderia nunca mais fazer isso. Edição 010 — um SKILL.md, passo a passo, com a tela mostrada.
edicao-009
/update Esta segunda-feira teve um fato que praticamente nenhum veículo brasileiro cobriu. Vai importar para o CFO de empresa listada. Fato 1. Melbourne, 04/05. Lucinda McCann, Chief Compliance Officer da ASX (Australian Securities Exchange), declarou em conferência da Australian Shareholders' Association que a bolsa monitora ativamente o
edicao-008
/update A semana está dominada por earnings de Big Tech: Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta. US$ 700 bilhões de capex AI projetados para 2026, US$ 40 bilhões da SoftBank em loan para OpenAI, Meta despencando na bolsa por preocupação com gasto. Esses números são interessantes. Não são o sinal mais relevante
edicao-007
/signal Todo CFO brasileiro testou Claude num trabalho real de finanças. Quase todos saíram decepcionados. A ferramenta que ia economizar três horas adicionou uma quarta. Não porque não funcionou. Porque deslocou o trabalho. O tempo de preparação virou tempo de validação. O modelo entregou um parágrafo bonito. Você passou a
edicao-006
/update A Snap anunciou na semana passada o corte de 16% da força de trabalho — 1.000 empregos eliminados e 300 vagas abertas fechadas. O CFO que estava há sete anos na casa, Derek Andersen, sai em 8 de maio. No lugar dele, Doug Hott — até então VP de Finanças,
edicao-005
/update A PwC ouviu líderes C-level de grandes empresas americanas. 81% disseram que estão a pelo menos um ano de obter retornos significativos de IA além de ganhos de eficiência. Um ano. Isso em abril de 2026 — depois de três anos falando de GenAI em conselho, dois anos aprovando
ia-financas
/update Um experimento de campo com 388 funcionários de uma varejista Fortune 500 acaba de provar algo que a maioria dos CFOs brasileiros ainda não percebeu: dar acesso a ferramentas de IA não gera resultado. O que gera resultado é como você estrutura o uso. Todos os participantes do estudo
ia-financas
/update Stanford acabou de jogar um balde de água fria em todo Conselho e/ou C-Suite que aprovou compra de ferramenta de IA nos últimos 12 meses. O AI Index 2026, divulgado esta semana, revela que benchmarks tradicionais de IA — aqueles scores que seu fornecedor mostrou na apresentação comercial
Na edição passada sobre tributação e IA, o bloco com o prompt pronto para copiar não renderizou corretamente no email. Ficou ilegível. Aqui está na íntegra. Cole no Claude ou ChatGPT com seus números reais e tenha em 2 minutos a tabela de cenários tributários que mencionei na edição. Você
edicao-002
/update OpenAI acaba de propor algo que vai muito além de chatbots e modelos de linguagem: uma reformulação completa dos sistemas tributários globais para lidar com a automação por IA. O documento de política pública sugere impostos sobre trabalho automatizado, aumento de tributação sobre ganhos de capital relacionados a retornos
edicao-001
/update Uma pesquisa publicada no arXiv demonstrou que modelos de linguagem (LLMs) exibem viés sistemático de extrapolação ao formar previsões financeiras. O problema: quando treinados em dados históricos com tendência ascendente, LLMs superestimam resultados futuros. Quando a tendência é descendente, subestimam. O estudo propõe solução via fine-tuning supervisionado usando