Como a equipa financeira da Fanatics Betting and Gaming impulsionou a adoção do ChatGPT a partir da cadeira da CFO

O que Ellis fez de facto, não o que pensa sobre AI (keep the English acronym)

A maioria das entrevistas a executivos sobre AI (keep the English acronym) fica-se pelas generalidades. Esta, publicada pela OpenAI a 13 de fevereiro de 2025, contém uma sequência de passos incomummente específica. Ellis, CFO da Fanatics Betting and Gaming, descreve como restringiu deliberadamente o campo de experimentação antes de o expandir dentro do seu próprio departamento.

Vale a pena registar a lógica que apresenta: em vez de perseguir todos os casos de uso possíveis, a equipa optou por concentrar esforços. Duas áreas receberam atenção — finanças e automação das operações de apoio ao cliente — e Ellis assumiu a sua própria função como uma das apostas de fundo.

Quando começámos, percebemos rapidamente que havia um risco real de nos dispersarmos por todos os casos de uso possíveis com AI. Foi por isso que decidimos investir a fundo e alcançar vitórias significativas em áreas-chave.Montana Labs

Trata-se de uma decisão de afetação de recursos, formulada por uma CFO na linguagem que as CFOs usam. É também a parte mais transponível do relato: a limitação era a atenção disponível, e a resposta foi a concentração.

A mecânica da adoção: grupo de trabalho, formação, GPT-athon

Ellis descreve uma estrutura em quatro partes. Primeiro, um grupo de trabalho de automação com AI (keep the English acronym) pediu a cada membro da equipa financeira que documentasse processos que considerava poderem ser melhorados com AI (keep the English acronym). Segundo, essa lista tornou-se um roteiro de projetos. Terceiro, todos os membros da equipa concluíram uma formação básica em ChatGPT. Quarto, um evento de um dia inteiro, o 'GPT-athon', juntou equipas e cientistas de dados para construir GPTs personalizados para projetos específicos.

O detalhe que aqui importa é a ordem. A formação precedeu a construção, e esta foi feita de forma colaborativa com cientistas de dados, em vez de deixada ao critério individual. A recolha ascendente (perguntar às pessoas quais das suas próprias tarefas eram mais penosas) foi combinada com uma estrutura descendente (um roteiro, formação obrigatória, um evento agendado).

Ellis descreve também um ciclo de manutenção: atualizações regulares sobre AI (keep the English acronym) e a celebração de novos casos de uso nas reuniões gerais mensais. Na sua perspetiva, a adoção não é um lançamento único, mas um ponto recorrente na agenda. Isso reflete uma visão realista — o entusiasmo esmorece sem uma cadência que o reforce.

O único número referido no artigo: 18 horas por mês

O único resultado quantificado é o VendorID GPT, uma ferramenta personalizada que automatiza a identificação de fornecedores e a síntese de contratos. Ellis afirma que poupa cerca de 18 horas de trabalho por mês, enquadrando o valor no contexto do fecho de mês — o período em que as equipas financeiras têm menos tempo disponível.

Vale a pena ler este número com precisão, pelo que realmente é: um GPT personalizado, uma tarefa recorrente, uma poupança de tempo replicável dentro de um fluxo de trabalho bem definido. Não é uma afirmação sobre receitas, número de colaboradores ou precisão de previsões. Os restantes benefícios apontados por Ellis — análise de dados mais rápida, leitura e comunicação mais rápidas do desempenho — são descritos de forma qualitativa, e a própria reconhece com honestidade que 'ainda é cedo'.

Essa honestidade é útil. O resultado mensurável é uma automação limitada e bem definida; as afirmações mais amplas sobre pensamento estratégico e análise de cenários estão explicitamente colocadas num 'roteiro de futuro', e não contabilizadas como já alcançadas.

O tema recorrente é a passagem da execução para a estratégia, e isso tem um custo

Ellis regressa repetidamente a uma ideia: usar a AI (keep the English acronym) para reduzir a execução manual, permitindo à equipa focar-se na estratégia — a pergunta 'E então, o que vamos fazer sobre isto?'. É este o princípio organizador por detrás da razão que a levou a assumir as finanças como aposta prioritária.

A questão que coloquei foi, essencialmente: como podemos tornar o trabalho do dia a dia menos manual, o que, em última análise, permitirá às nossas equipas focarem-se na estratégia e menos na execução.Montana Labs

A implicação para as equipas que leem isto é a seguinte: o ganho que Ellis descreve resultou da construção de GPTs feitos à medida para processos financeiros específicos e documentados, não de um simples acesso genérico a um chatbot. O VendorID GPT existe porque alguém identificou a revisão de fornecedores e a síntese de contratos como um custo concreto e recorrente, e depois construiu uma ferramenta exatamente para isso. O resultado de 'focar-se na visão de conjunto' foi alcançado através de trabalho pouco glamoroso — levantamento de processos, formação e o emparelhamento de especialistas da área com cientistas de dados para construir as ferramentas. É essa estrutura prévia, mais do que o próprio modelo, que está verdadeiramente no centro deste relato.