Tenho abordado o impacto das tecnologias no mercado financeiro nesta coluna, discutido o papel do Pix, do Open Finance e do Drex (que foi adiado) na redefinição do valor dos serviços financeiros, e defendo que o planejador financeiro não será substituído pela tecnologia, mas que o profissional que não incorporar tecnologia será substituído pelo que o fizer.
O que mudou é que o debate saiu da especulação e entrou na prática. A IA generativa está disponível, é acessível e já produz resultados concretos quando aplicada com conhecimento.
Mas há um ângulo que me interessa cada vez mais: o impacto da IA na produtividade do próprio planejador financeiro e do consultor de investimentos.
Quem atua nessa atividade sabe que uma parcela relevante da jornada de trabalho não está dedicada ao que realmente diferencia o serviço: a análise, a estratégia e o relacionamento com o cliente. Está concentrada em tarefas de suporte: coletar e organizar dados, montar projeções, redigir relatórios, atualizar diagnósticos, preparar apresentações e documentar o planejamento. São tarefas necessárias, mas consomem o recurso mais escasso do profissional: o tempo.
A IA muda esse cenário. Ela comprime o tempo das etapas operacionais e libera o profissional para o que o cliente valoriza: analisar, interpretar e dar direção estratégica para a tomada de decisão.
Para entender onde estão os ganhos, é útil organizar o trabalho do planejador em três etapas: coleta, organização e transformação de dados em informação e estratégia. A IA atua nas três etapas, de formas distintas, com ferramentas distintas.
Etapa 1 — Coleta: automatizar o ponto de partida
Toda jornada de planejamento financeiro começa com a coleta de dados do cliente: renda, patrimônio, dívidas, investimentos, seguros, despesas e objetivos. Historicamente, esse processo dependia de formulários manuais, planilhas preenchidas à mão e reuniões longas de levantamento de dados.
O Open Finance é, nesse contexto, a principal infraestrutura para coleta de dados no Brasil. Com o consentimento do cliente, é possível acessar de forma automática e consolidada dados de diferentes instituições financeiras, contas, investimentos, crédito e seguros, sem depender de extratos avulsos ou declarações informais. Para o planejador, isso significa menos tempo coletando e mais tempo analisando.
Complementarmente, ferramentas de onboarding digital com formulários inteligentes, como Typeform com integrações de IA ou soluções desenvolvidas em plataformas de automação como Make e Zapier, permitem estruturar a coleta de dados de forma guiada, com validação automática e integração direta com sistemas de gestão. O tempo de levantamento inicial cai, e a qualidade dos dados aumenta.
Etapa 2 — Organização: transformar dados em informação estruturada
Com os dados coletados, o próximo desafio é organizá-los de forma que sirvam como base de informação para o planejamento.
O NotebookLM (Google) é uma ferramenta especialmente útil nessa etapa. Ele trabalha exclusivamente com os documentos fornecidos pelo usuário. Ao carregar PDFs, relatórios, extratos, políticas de investimento, materiais de gestoras ou legislação, o planejador passa a ter um assistente que responde com base apenas naquele conteúdo, sem misturar com informações genéricas ou não verificadas da internet. É possível estruturar notebooks por cliente, por tema ou por produto, criando um ambiente organizado e contextualizado de consulta. O recurso de Audio Overview, que transforma documentos em um formato de conversa, facilita a revisão de conteúdos mais densos.
O Notion AI atua como camada de organização do fluxo de trabalho. Resume reuniões, gera atas, estrutura checklists de onboarding, organiza o histórico dos clientes e traz consistência operacional à medida que o volume de atendimentos cresce.
O Microsoft Copilot no Excel é uma ferramenta relevante para modelagem financeira. Ele interpreta tabelas, sugere fórmulas, identifica inconsistências e gera visualizações a partir de comandos em linguagem natural. Dados como receitas, despesas, patrimônio e passivos se transformam em uma estrutura financeira organizada com mais agilidade. Para projeções, análises de fluxo de caixa e simulações de cenários, o ganho de eficiência é direto.
Etapa 3 — Transformação: de informação para estratégia
É nessa etapa que o julgamento profissional se torna mais evidente e onde a IA atua como amplificadora.
ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic) e Gemini (Google) são modelos de linguagem versáteis para apoiar essa fase. Com informações organizadas e contexto bem definido, o planejador pode utilizá-los para estruturar diagnósticos, redigir relatórios, elaborar propostas, preparar roteiros de reunião e organizar argumentos técnicos com mais agilidade.
A diferença entre um bom resultado e um resultado medíocre está, quase sempre, na forma como a ferramenta é utilizada. Quanto mais específico e contextualizado for o comando (prompt), melhor a qualidade da saída. O profissional que aprende a trabalhar com esse nível de precisão amplia sua capacidade de produção sem comprometer a qualidade e reduz o risco de erros decorrentes das limitações da IA.
Na construção de cenários, a combinação desses modelos com planilhas permite testar hipóteses com rapidez, considerando diferentes níveis de aporte, rentabilidade, inflação e horizonte de tempo antes da formalização do plano. Não substitui o modelo financeiro estruturado, mas acelera a construção do raciocínio.
Na produção de documentos, como políticas de investimento, relatórios, atas e propostas, a IA entrega versões iniciais consistentes, que o profissional revisa e ajusta. O ganho está no tempo e na padronização.
Ferramentas como Gamma e Beautiful.ai tornam mais ágil a construção de apresentações, enquanto soluções como Reclaim.ai ajudam na gestão da agenda. Assistentes de escrita com IA apoiam a comunicação recorrente com clientes, permitindo manter consistência sem aumento proporcional de esforço operacional.
O que a IA não faz e onde está o diferencial do profissional
A IA não conhece o cliente. Não entende o peso emocional de decisões relevantes, não identifica vieses comportamentais e não resolve complexidades familiares ou patrimoniais. Ela organiza, processa e sugere. O profissional interpreta, contextualiza e decide junto com o cliente.
A IA funciona como um assistente. A decisão continua sendo humana.
Há também um ponto técnico importante: a IA não “sabe”. Ela reconhece padrões. Resultados que parecem corretos podem estar errados (o que chamamos de alucinação da IA). Cabe ao profissional revisar, validar e filtrar tudo o que é produzido.
Uma nova competência profissional
O planejador que incorpora a IA ao seu fluxo de trabalho ganha eficiência, amplia sua capacidade de atendimento, melhora a qualidade das entregas e dedica mais tempo ao relacionamento, à mudança de comportamento e à tomada de decisão.
Isso tem impacto direto no modelo de negócio: maior capacidade de geração de receita com menor custo operacional por cliente.
Esse cenário exige uma nova competência: aprender a trabalhar com tecnologia. Não é diferencial. É pré-requisito para quem quer construir uma carreira sólida no planejamento financeiro e na consultoria de investimentos.
A IA está disponível. As ferramentas estão acessíveis. O que define o resultado não é a tecnologia. É a forma como o profissional decide usá-la.
*Coluna escrita por Carlos Castro, planejador financeiro, membro do Conselho de Administração da Planejar, CEO e sócio fundador da SuperRico, plataforma de saúde financeira.
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