66% das equipes de AP ainda digitam faturas manualmente.
O número está subindo, não caindo.

66% das Equipes de Contas a Pagar Ainda Digitam Notas Fiscais Manualmente. O Número Está Subindo, Não Caindo.

O relatório Tendências de Automação de Contas a Pagar 2025 da IFOL entrevistou quase 200 profissionais de AP e finanças — 78% dos quais atuam diretamente em contas a pagar. As descobertas não correspondem à narrativa.

66% ainda inserem manualmente dados de notas fiscais em seu ERP ou sistema financeiro — um aumento em relação aos 60% em 2023. 63% gastam mais de 10 horas por semana no processamento de notas fiscais — um aumento em relação aos 52% em 2024. 73% das equipes financeiras não são totalmente automatizadas. 27% não têm automação alguma.

Enquanto isso, o Relatório de Momentum de IA 2025 da Vic.ai descobriu que 37% dos profissionais de AP ainda classificam a entrada manual de dados como seu principal ponto de dor — à frente de altos custos de processamento, aprovações lentas e qualquer outra dor de cabeça operacional.

Esta não é uma história de progresso. É a história de um problema que parece resolvido por fora, mas não está. As ferramentas de automação existem. Os casos de ROI são claros. Então, por que a taxa de entrada manual está aumentando?

A resposta não é "as empresas ainda não compraram ferramentas". É que as ferramentas que a maioria das empresas comprou não resolvem o problema raiz. E o problema raiz não é que a entrada de dados é lenta — é que cada nota fiscal chega em um formato diferente, e a automação baseada em modelos quebra exatamente nesse ponto.

Como a "Entrada Manual de Dados" Realmente se Parece no Dia a Dia

Se você trabalha em contas a pagar, não precisa desta seção. Mas se você é CFO, fundador ou alguém que aprovou o orçamento de automação e achou que o problema estava resolvido — é isso que sua equipe realmente faz.

Uma fatura chega como anexo PDF em uma caixa de entrada compartilhada. Alguém a abre. Lê o nome do fornecedor, número da fatura, data, vencimento, itens, subtotal, impostos e total. Digita cada um desses campos no NetSuite. Ou no SAP. Ou no QuickBooks. Confere a fatura com o pedido de compra — manualmente, a olho. Encaminha para aprovação por e-mail. Depois, corre atrás do aprovador que não responde há três dias.

Agora multiplique por 200. Ou 1.500. Ou 5.000 — o volume que 36% dos respondentes da IFOL processam mensalmente.

Um profissional de AP no r/Accounting do Reddit descreveu de forma direta: "Recebemos umas 1.500–2.000 faturas de fornecedores por mês. Vivo ouvindo que a automação de AP já está basicamente resolvida, mas nosso processo ainda é: faturas chegam em uma caixa de entrada compartilhada como PDFs, alguém abre cada uma, digita as informações principais no NetSuite, confere com o PO manualmente, encaminha para aprovação por e-mail, corre atrás dos aprovadores quando ignoram. Tentamos a ferramenta de OCR integrada ao NetSuite, mas ela trava em metade das nossas faturas porque cada oficina mecânica e fornecedor de matéria-prima formata as deles de um jeito diferente."

Este post tem mais de 200 votos positivos e dezenas de comentários de pessoas dizendo o mesmo. Não são empresas pequenas. São fabricantes, distribuidores e prestadores de serviços de médio porte processando centenas ou milhares de faturas por mês — e quem está digitando é um contador treinado, não um digitador de dados.

A pesquisa de 2025 da Ardent Partners aponta um custo de US$ 15,97 por nota fiscal processada manualmente, contra US$ 2,36 no processamento automatizado de ponta. Para uma empresa que processa 3.000 notas por mês, isso representa uma diferença anual de US$ 490.000 — sem contar o custo de erros, pagamentos em atraso ou descontos por pagamento antecipado perdidos.

O Problema do Formato: Por Que Cada Nota de Fornecedor Quebra Seu Modelo

Se todas as notas seguissem um único padrão, o OCR baseado em modelos teria resolvido isso há uma década. Mas não seguem. E nunca seguirão.

Um fornecedor na Alemanha coloca o detalhamento de impostos no rodapé. Um fornecedor no Texas coloca em uma coluna à direita dos itens. Um contratante em Cingapura nem mostra imposto — ele já está incluso no preço unitário. Uma oficina local envia um PDF escaneado com anotações à mão na margem. Outro envia uma foto de celular de uma nota de papel em cima de uma mesa.

Cada uma dessas variações de formato quebra a automação baseada em modelos. O OCR por modelo funciona lembrando onde os campos estão em um layout conhecido: "O número da nota está nas coordenadas X,Y. O total está nas coordenadas A,B." No momento em que um fornecedor altera seu modelo de nota — ou você adiciona um novo fornecedor — essas coordenadas deixam de ser válidas.

Isso não é uma exceção. É a regra. Uma empresa de médio porte recebe, em média, notas de 200 a 500 fornecedores diferentes, cada um com seu próprio layout. Sistemas ERP, pacotes contábeis e ferramentas SaaS verticais geram notas em formatos escolhidos por seus desenvolvedores — não em formatos que sua equipe de contas a pagar pode controlar.

E piora. Os fornecedores mudam o formato de suas faturas. Um fornecedor atualiza seu sistema de faturamento. Uma rede de restaurantes reformula seu modelo. Um freelancer troca de aplicativo de faturamento. Cada mudança quebra silenciosamente o modelo que funcionava no mês passado. Sua equipe de contas a pagar descobre a falha quando os dados saem errados — ou quando percebem que estão corrigindo manualmente o mesmo campo há semanas.

A Armadilha do Modelo: Quando "Mais Automação" Significa Mais Manutenção

Aqui está o paradoxo estrutural que a maioria dos fornecedores de automação não conta para você.

O processamento de faturas baseado em modelos escala linearmente com o número de fornecedores. Cada novo fornecedor significa um novo modelo para construir, testar e manter. Com 20 fornecedores, você tem 20 modelos. Gerenciável. Com 200 fornecedores — o que é normal para um fabricante ou distribuidor de médio porte — você tem 200 modelos. Cada um precisa ser atualizado quando o fornecedor muda o formato, o que eles fazem, regularmente, sem avisar.

A análise da Infrrd sobre automação de extração de faturas foi direta: "Cada novo fornecedor adicionado a um sistema baseado em modelos exige trabalho de configuração antes que uma única fatura possa ser processada com precisão. Quando o número de fornecedores cresce ou a integração é rápida, o acúmulo de modelos se torna um gargalo. As equipes gastam mais tempo gerenciando modelos do que processando faturas — o oposto do que a automação deveria proporcionar."

Em escala, a matemática se inverte. Se manter 200 modelos exige uma pessoa em tempo integral e inserir 3.000 notas fiscais manualmente exige duas, você não automatizou — apenas trocou o trabalho de digitação pelo trabalho de manutenção de modelos. O custo mudou de lugar, não desapareceu.

É por isso que 66% das equipes ainda inserem dados manualmente, mesmo com "automação" implantada. Elas compraram uma ferramenta que automatiza 80% das notas fiscais dos seus 20 maiores fornecedores — e ainda tratam manualmente os 180 fornecedores restantes, cujos formatos a ferramenta não consegue interpretar. A ferramenta está lá. Está rodando. Mas a maior parte do trabalho ainda recai sobre mãos humanas.

A Espiral de Exceções: 20% das Suas Notas Fiscais Consomem 80% do Tempo

Mesmo em departamentos de contas a pagar semiautomatizados, existe uma categoria de trabalho que quase ninguém mede: o tratamento de exceções.

Pesquisas do relatório State of ePayables 2025 mostram que cerca de 22% das notas fiscais exigem tratamento de exceções — números de pedido de compra ausentes, valores incorretos, anomalias de formato, envios duplicados. Em um processo manual, essas exceções são apenas parte do fluxo. Em um processo automatizado, elas se tornam gargalos.

A automação sinaliza a exceção. Interrompe o processamento. Gera uma notificação. E então... um humano precisa intervir. Abrir o PDF original. Compará-lo com os dados sinalizados. Enviar um e-mail ao fornecedor. Aguardar uma resposta. Reinserir os dados corrigidos. Reencaminhar para aprovação. Cada exceção pode levar de 15 a 30 minutos para ser resolvida.

Agora faça as contas: 3.000 notas fiscais por mês × 22% de taxa de exceção = 660 exceções. A 20 minutos cada, são 220 horas — mais que a capacidade mensal de um funcionário em tempo integral — gastas apenas com exceções. E isso depois que a automação já "processou" a nota fiscal.

Esta é a armadilha da semiautomação. Empresas investem em automação, reduzem os 80% fáceis e descobrem que os 20% restantes são mais difíceis que os 100% originais, porque as exceções quebram o ritmo do fluxo de trabalho. A equipe não está fazendo menos trabalho — está fazendo um trabalho mais fragmentado e com mais trocas de contexto. A Vic.ai chama isso de "a última milha da automação de AP ainda percorrida manualmente".

Por que o OCR Baseado em Modelos Encontra um Teto — e o que o Supera

As três seções anteriores descrevem um problema central: dependência de formato. O OCR por modelo, a extração baseada em regras e os modelos tradicionais de aprendizado de máquina compartilham a mesma limitação — eles precisam saber onde os dados estão, não o que são.

Um sistema baseado em modelo enxerga coordenadas. Ele pergunta: "Onde na página está o número da fatura?" A resposta é diferente para cada fornecedor. Um modelo de linguagem visual (VLM) enxerga semântica. Ele pergunta: "O que nesta página funciona como número da fatura?" A resposta é a mesma, independentemente de onde ele esteja.

Isso não é uma melhoria marginal. É uma diferença de categoria. Quando você diz a um sistema baseado em VLM para extrair "Número da Fatura", "Nome do Fornecedor", "Data de Vencimento" e "Total", ele não procura essas palavras em posições esperadas — ele lê o documento como uma pessoa faria, entendendo que "INV-2025-08472" ao lado de um rótulo que diz "Fatura nº" ou "Referência" ou "Documento nº" é o número da fatura, independentemente de onde esse par aparece na página.

Três implicações decorrem diretamente disso:

1. Nenhum modelo para criar ou manter. Uma nota fiscal de um novo fornecedor é processada da mesma forma que a de um fornecedor com quem você trabalha há dez anos. O sistema lê cada documento do zero, entendendo sua estrutura de forma independente.

2. Mudanças de formato não quebram o fluxo. Quando um fornecedor reformula o layout da nota fiscal, o VLM ainda encontra os campos pelo seu papel semântico, e não pela posição. Você não precisa atualizar nada.

3. Dados de vários fornecedores em uma única tabela unificada. Você define os nomes das colunas que deseja — "Fornecedor", "Data da Nota", "Descrição do Item", "Qtd", "Preço Unitário", "Total" — e toda nota fiscal, independentemente do layout original, gera dados nessas colunas. Uma planilha, todos os fornecedores, sem manutenção de modelos.

Isso não é teoria. A mudança arquitetural de "onde estão os dados" (OCR baseado em modelo) para "o que esses dados significam" (VLM) é o que torna o problema de formato solucionável em escala.

O Que Realmente Muda Quando Você Adota a Extração por IA

Vamos traduzir isso em números. Para uma equipe de contas a pagar de médio porte que processa 3.000 notas fiscais por mês de 300 fornecedores:

O fluxo de trabalho no lado do VLM é simples: faça upload das suas faturas (arraste e solte, upload em lote de uma pasta ou compartilhe um link de coleção para fornecedores enviarem diretamente), especifique os nomes das colunas que deseja extrair e baixe um único arquivo Excel com todos os dados mesclados. Se você usa o Google Sheets, o complemento permite fazer isso sem sair da sua planilha — os dados extraídos são anexados diretamente à sua planilha ativa.

E para equipes que precisam de mais do que extração, colunas calculadas permitem definir cálculos que são executados durante a extração. Precisa de totais de itens calculados a partir da quantidade × preço unitário? Quer sinalizar faturas onde o total faturado não corresponde à soma dos itens? Defina o cálculo uma vez, e a IA o aplica automaticamente a cada fatura. Para um guia mais detalhado sobre o fluxo de trabalho de processamento em lote, leia nosso artigo sobre extração em lote de dados de faturas de vários PDFs para uma única planilha Excel.