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

66% das Equipes de AP Ainda Digitam Faturas Manualmente. O Número Está Aumentando, Não Diminuindo.

O relatório Accounts Payable Automation Trends 2025 da IFOL pesquisou quase 200 profissionais de AP e finanças — 78% dos quais trabalham diretamente em contas a pagar. Os resultados não se encaixam na narrativa.

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

Enquanto isso, o AI Momentum Report 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 dos altos custos de processamento, aprovações lentas e qualquer outra dor operacional.

Esta não é uma história de progresso. É uma 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 seja lenta — é que cada fatura chega em um formato diferente, e a automação baseada em modelos quebra exatamente nesse ponto.

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

Se você trabalha em AP, não precisa desta seção. Mas se você é um CFO, um fundador ou alguém que aprovou o orçamento de automação e assumiu que o problema estava resolvido — é isso que sua equipe está realmente fazendo.

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

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

Um profissional de AP no r/Accounting do Reddit descreveu isso claramente: "Recebemos talvez 1.500–2.000 faturas por mês de fornecedores. Fico ouvindo que a automação de AP está basicamente resolvida neste ponto, mas nosso processo ainda é: faturas chegam em uma caixa de entrada compartilhada como anexos em PDF, alguém abre cada uma, digita as informações do cabeçalho no NetSuite, faz a correspondência com o PO manualmente, encaminha para aprovação por e-mail, fica atrás dos aprovadores quando eles ignoram. Tentamos o OCR integrado ao NetSuite, mas ele falha em metade das nossas faturas porque cada oficina mecânica e fornecedor de matéria-prima formata os deles de maneira diferente."

Este post tem mais de 200 upvotes e dezenas de comentários de pessoas dizendo a mesma coisa. Estas não são empresas pequenas. São fabricantes de médio porte, distribuidores e empresas de serviços processando centenas ou milhares de faturas por mês — e a pessoa que digita é um contador treinado, não um digitador de dados.

A pesquisa de 2025 da Ardent Partners coloca o custo em $15,97 por fatura processada manualmente, em comparação com $2,36 para processamento automatizado de melhor desempenho. Para uma empresa que processa 3.000 faturas por mês, isso é uma diferença anual de $490.000 — sem contar o custo de erros, pagamentos atrasados ou descontos por pagamento antecipado perdidos.

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

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

Um fornecedor na Alemanha coloca o detalhamento de impostos no rodapé. Um fornecedor no Texas o coloca em uma coluna à direita dos itens de linha. Um contratante em Cingapura não exibe impostos — eles estão incluídos no preço unitário. Uma oficina mecânica local envia um PDF escaneado com anotações manuscritas na margem. Outro envia por e-mail uma foto tirada com o celular de uma fatura em papel sobre 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 fatura está nas coordenadas X,Y. O total está nas coordenadas A,B." No momento em que um fornecedor altera seu modelo de fatura — ou você adiciona um novo fornecedor — essas coordenadas deixam de estar corretas.

Isso não é um caso isolado. É o padrão. Uma empresa de médio porte recebe, em média, faturas de 200 a 500 fornecedores diferentes, cada um usando seu próprio layout. Sistemas ERP, pacotes de contabilidade e ferramentas SaaS verticais geram faturas em formatos escolhidos por seus desenvolvedores — não em formatos que sua equipe de AP possa controlar.

E fica pior. Os fornecedores mudam seus formatos de fatura. Um fornecedor atualiza seu sistema de cobrança. Uma rede de restaurantes redesenha seu modelo. Um freelancer troca de aplicativo de faturamento. Cada mudança quebra silenciosamente o modelo que funcionava no mês passado. Sua equipe de AP descobre a quebra 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 cresce linearmente com o número de fornecedores. Cada novo fornecedor significa um novo modelo para criar, 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 parsing 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 acontece rapidamente, o acúmulo de modelos vira um gargalo. As equipes gastam mais tempo gerenciando modelos do que processando faturas — o oposto do que a automação deveria fazer."

Em escala, a matemática muda. Se manter 200 modelos exige uma pessoa em tempo integral e inserir 3.000 faturas manualmente exige duas pessoas, você não automatizou — você 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 apesar de terem "automação" implementada. Elas compraram uma ferramenta que automatiza 80% das faturas dos seus 20 principais fornecedores — e ainda lidam manualmente com os outros 180 fornecedores 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 Faturas Consomem 80% do Tempo

Mesmo em departamentos de AP parcialmente automatizados, 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 faturas exigem tratamento de exceções — números de PO 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 obstáculos.

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 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 faturas por mês × 22% de taxa de exceção = 660 exceções. A 20 minutos cada, isso dá 220 horas — mais do que a capacidade mensal de um funcionário em tempo integral — gastas apenas com exceções. E isso depois que a automação já "processou" a fatura.

Essa é a armadilha da semiautomação. As empresas investem em automação, reduzem os 80% fáceis e descobrem que os 20% restantes são mais difíceis do 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 mudanças 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 baseado em modelos, a extração baseada em regras e os modelos tradicionais de machine learning compartilham a mesma limitação — eles precisam saber onde os dados estão, não o que eles são.

Um sistema baseado em modelos 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 esteja.

Isso não é uma melhoria marginal. É uma diferença de categoria. Quando você instrui um sistema baseado em VLM a 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 leria, entendendo que "INV-2025-08472" ao lado de um rótulo que diz "Fatura nº", "Referência" ou "Documento nº" é o número da fatura, independentemente de onde esse par apareça na página.

Três implicações decorrem diretamente disso:

1. Nenhum modelo para criar ou manter. A fatura 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 interrompem o pipeline. Quando um fornecedor redesenha o layout da fatura, o VLM ainda encontra os campos pelo seu papel semântico, não pela posição. Você não precisa atualizar nada.

3. Dados de vários fornecedores chegam em uma única tabela unificada. Você define os nomes das colunas que deseja — "Fornecedor", "Data da fatura", "Descrição da linha", "Qtd.", "Preço unitário", "Total" — e cada fatura, independentemente do layout original, gera dados nessas colunas. Uma planilha, todos os fornecedores, sem manutenção de modelos.

Isso não é teoria. A mudança arquitetônica de "onde estão os dados" (OCR baseado em modelos) 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 com IA

Vamos fundamentar isso em números. Para uma equipe de AP de médio porte que processa 3.000 faturas por mês de 300 fornecedores:

O fluxo de trabalho no lado do VLM é simples: envie suas faturas (arrastar e soltar, envio em lote de uma pasta ou compartilhe um Link de Coleta para os 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, as colunas calculadas permitem definir cálculos que são executados durante a extração. Precisa de totais de itens de linha calculados a partir de quantidade × preço unitário? Quer sinalizar faturas em que o total cobrado não corresponde à soma dos itens de linha? Defina o cálculo uma vez, e a IA o aplica automaticamente a cada fatura. Para um passo a passo mais detalhado do fluxo de processamento em lote, leia nosso guia sobre extração em lote de dados de faturas de vários PDFs em uma única planilha Excel.