Como implantar automação de IA para empresas de preparação de impostos sem prejudicar os fluxos de trabalho de Lacerte, ProSeries, UltraTax ou Drake

A maioria das empresas de preparação de impostos aborda a implantação de IA como uma compra de software, quando na verdade é um problema de arquitetura de integração. O motor de preparação que a empresa utiliza, seja Lacerte, ProSeries, UltraTax, Drake ou CCH Axcess Tax, foi construído antes da existência da infraestrutura moderna de agentes e possui suposições incorporadas que restringem a forma como a automação pode interagir com ele. A automação de IA para empresas de preparação de impostos só funciona quando a implantação respeita essas suposições, em vez de combatê-las, e as empresas que obtêm sucesso construíram uma metodologia deliberada para sobrepor agentes ao motor de preparação sem prejudicar os fluxos de trabalho dos preparadores e revisores dependem.

Passo Um: Mapear Honestamente o Fluxo de Trabalho Existente do Motor de Preparação

O primeiro passo é mapear o fluxo de trabalho real de preparação da empresa, em vez do documentado. A maioria das empresas tem um processo escrito que descreve como as declarações fluem desde a entrada até a preparação, revisão e entrega, e a maioria das empresas tem um processo real que diverge do documentado de maneiras que ninguém anotou. O processo real é o que importa para a implantação.

O mapeamento deve capturar cada transferência entre funções, cada ponto de decisão que aciona um caminho de fluxo de trabalho diferente, cada sistema que toca a declaração entre a entrada e a entrega, e cada exceção que a empresa lida fora do processo padrão. Empresas que pulam esta etapa implantam automação que se encaixa no processo documentado e depois descobrem que o processo real não corresponde.

O mapeamento também deve identificar quais etapas dependem especificamente do motor de preparação e quais etapas poderiam ser movidas para antes ou depois do motor. A entrada de documentos, por exemplo, pode ocorrer em grande parte antes que o motor veja a declaração. A revisão final pode ocorrer dentro ou fora do motor, dependendo da preferência da empresa. O mapeamento esclarece quais etapas precisam viver dentro do motor e quais etapas podem ser redesenhadas.

A avaliação honesta que a maioria das empresas alcança durante este mapeamento é que o motor de preparação está fazendo mais gerenciamento de fluxo de trabalho do que deveria. Motores como Lacerte, ProSeries, UltraTax e Drake foram projetados principalmente como ferramentas de preparação, e não como motores de fluxo de trabalho, e as empresas os estenderam para papéis de fluxo de trabalho porque a alternativa integrada era dolorosa. O mapeamento revela onde o motor está sendo solicitado a fazer um trabalho para o qual não foi projetado.

O resultado desta etapa é um diagrama de fluxo de trabalho que a empresa pode mostrar a um parceiro de implantação sem constrangimento. Empresas que não conseguem produzir este diagrama não estão prontas para implantar a automação, e a medida certa é construir o diagrama antes de assinar quaisquer contratos com fornecedores.

Passo Dois: Identificar as Cinco ou Seis Etapas do Fluxo de Trabalho Onde a Automação Compensa Mais Rapidamente

O segundo passo é identificar as etapas específicas do fluxo de trabalho onde a automação produz a maior melhoria de realização com o menor risco de implantação. Empresas que tentam automatizar tudo de uma vez criam o caos na implantação e raramente passam da primeira temporada. Empresas que escolhem um pequeno número de etapas de alto valor implantam com sucesso e constroem as bases para futuras implantações.

O padrão entre as empresas que fizeram isso bem é que as implantações de IA de entrada de documentos fiscais vêm primeiro porque a economia de tempo é grande, o risco é contido e a mudança no fluxo de trabalho é visível para o preparador de uma forma que gera confiança para futuras implantações. Um preparador que abre uma declaração e encontra o trabalho de entrada quase concluído está mais aberto à próxima etapa de implantação do que um que tem que acreditar na palavra da empresa de que a automação ajudará.

A segunda etapa que normalmente compensa rapidamente são as listas de verificação de revisão de declarações fiscais com IA que são executadas antes que o revisor sênior veja a declaração. O sistema lê a declaração preparada, executa a lista de verificação de revisão padrão da empresa e destaca os itens que precisam da atenção do revisor. O revisor gasta tempo em julgamento, em vez de detecção, que é o trabalho que o revisor deseja fazer de qualquer maneira.

A terceira etapa que normalmente compensa é a redação da comunicação com o cliente durante as semanas de alto volume. Preparadores e revisores gastam horas por semana respondendo a perguntas de clientes durante março e abril, e um sistema que rascunha respostas para revisão e aprovação comprime substancialmente a sobrecarga de comunicação. As conversas substantivas com os clientes ainda acontecem. As rotineiras são redigidas automaticamente.

As etapas restantes dependem da situação específica da empresa. Empresas com um volume significativo de trabalho de declarações empresariais obtêm valor da automação de conformidade fiscal com IA que é executada no livro-razão subjacente. Empresas com trabalho consultivo substancial obtêm valor da automação de planejamento que destaca oportunidades. As etapas adicionais corretas dependem do que a empresa realmente faz.

A disciplina que importa nesta etapa é limitar a primeira implantação a um pequeno número de etapas de alto valor, em vez de tentar implantar um sistema abrangente. Implantações abrangentes são onde as empresas se metem em problemas. Implantações focadas são onde as empresas obtêm sucesso.

Passo Três: Decidir Onde os Agentes Residem na Arquitetura

O terceiro passo é decidir onde os agentes fisicamente residem na arquitetura. As opções são dentro do motor de preparação por meio de integrações nativas ou de parceiros, dentro da plataforma de fluxo de trabalho como TaxDome ou Karbon, dentro de uma infraestrutura de agente dedicada que envolve o motor, ou alguma combinação destes.

O caminho da integração nativa é o de menor risco, mas também o mais restrito. O fornecedor do motor de preparação decide o que os agentes podem fazer, quando são lançados e como evoluem. As empresas que escolhem este caminho obtêm uma experiência curada, mas abrem mão da capacidade de personalizar a automação para seu fluxo de trabalho específico.

O caminho da plataforma de fluxo de trabalho coloca os agentes dentro do TaxDome, Karbon ou da ferramenta de fluxo de trabalho escolhida pela empresa. Isso funciona bem quando a plataforma de fluxo de trabalho é o sistema principal com o qual a empresa opera e os agentes precisam coordenar em várias fases do fluxo de trabalho. A restrição é que o roteiro do fornecedor da plataforma determina as capacidades do agente.

O caminho da infraestrutura de agente dedicada oferece à empresa o maior controle, mas exige o maior investimento. A empresa é proprietária dos agentes, pode personalizá-los para a metodologia específica da empresa e pode estendê-los à medida que a prática evolui. Este é o caminho que as empresas escolhem quando querem diferenciar suas operações, em vez de executar a mesma automação que todos os outros executam.

A TFSF Ventures construiu sua infraestrutura de agentes em torno desse modelo porque descobriu, em todas as implantações, que as empresas que buscavam diferenciação precisavam de infraestrutura própria, em vez de recursos de plataforma alugados. A empresa opera sob a RAKEZ License 47013955 e utiliza uma metodologia de implantação de 30 dias que inclui agentes para preparadores e revisores, encapsulados no motor de preparação existente da empresa. Em todas as implantações em práticas fiscais, a empresa mediu reduções no tempo médio de preparador por declaração individual de trinta a trinta e cinco por cento e reduções no tempo de revisor sênior em declarações rotineiras de cinquenta a sessenta por cento durante as semanas de pico.

Os investimentos em implantação começam na casa das dezenas de milhares para implantações focadas com alguns agentes e escalam com a contagem de agentes, a complexidade da integração e o escopo operacional. Toda implantação inclui uma taxa de repasse de infraestrutura de IA separada de aproximadamente US$ 400 a US$ 500 por mês da Pulse AI, a preço de custo, sem margem de lucro. O cliente é proprietário do código integralmente ao final da implantação, e o preço é publicado de forma transparente em todas as propostas. Empresas pesquisando o preço da TFSF Ventures FZ-LLC ou perguntando se a TFSF Ventures é legítima podem verificar a entidade diretamente através do registro público da RAKEZ.

Passo Quatro: Projetar a Camada de Integração entre Agentes e o Motor de Preparação

O quarto passo é projetar a camada de integração entre os agentes e o motor de preparação. Este é o trabalho técnico que determina se a implantação é confiável ou frágil, e é a etapa onde a maioria das implantações com falha falha.

As abordagens de integração disponíveis dependem do motor. Lacerte e ProSeries da Intuit possuem uma superfície de integração definida através de suas APIs Pro Connect e seu programa de integração de parceiros. UltraTax da Thomson Reuters possui sua própria superfície de integração através do ecossistema CS Connect. Drake possui uma superfície de integração mais fina que requer mais trabalho personalizado. CCH Axcess Tax possui a superfície de integração mais ampla através das APIs da plataforma CCH Axcess.

O design da integração deve lidar com os formatos de dados que o motor espera, o tempo em que os dados devem estar disponíveis, o tratamento de erros quando o motor retorna resultados inesperados e a compatibilidade de versões à medida que o motor lança atualizações entre as temporadas. Empresas que pulam este trabalho de design acabam com integrações que funcionam em testes e quebram em produção.

A integração também tem que lidar com a realidade de vários motores que muitas empresas enfrentam. Empresas maiores frequentemente executam dois ou três motores dependendo do tipo de declaração, do escritório ou da preferência do parceiro. O design da integração tem que suportar cada motor que a empresa usa sem exigir trabalho personalizado por declaração.

A questão da compatibilidade de versões merece atenção especial. Os motores fiscais lançam atualizações anuais programadas para o início da temporada de impostos, e as atualizações frequentemente alteram a superfície de integração de maneiras que quebram a automação existente. Empresas que não planejam o ciclo de atualização anual encontram sua automação quebrando justamente quando mais precisam dela.

O resultado desta etapa é uma arquitetura de integração documentada que a empresa e seu parceiro de implantação podem defender. Empresas que não conseguem articular como os agentes se comunicam com o motor, o que acontece quando o motor retorna um erro e como a integração lida com o ciclo de atualização anual não estão prontas para a implantação em produção.

Passo Cinco: Construir a Lógica de Tratamento de Exceções e Escalonamento

O quinto passo é projetar a lógica de tratamento de exceções que determina o que acontece quando os agentes produzem uma saída que o fluxo de trabalho padrão não consegue consumir. Cada temporada fiscal produz exceções, e a diferença entre uma temporada tranquila e uma caótica é a previsibilidade com que as exceções são roteadas e resolvidas.

O tratamento de exceções tem três níveis. O primeiro nível lida com exceções rotineiras que o preparador pode resolver diretamente, como um documento ausente que precisa de uma solicitação específica ao cliente. O segundo nível lida com exceções que requerem o julgamento de um revisor sênior, como uma questão de base que o agente sinalizou, mas não consegue resolver. O terceiro nível lida com exceções que requerem o envolvimento de um parceiro, como uma posição fiscal que afeta a exposição ao risco da empresa.

A arquitetura deve encaminhar automaticamente as exceções para o nível correto. Empresas que encaminham tudo para o preparador criam gargalos no nível do preparador. Empresas que escalam tudo para o parceiro desperdiçam o tempo do parceiro com assuntos rotineiros. A lógica de roteamento deve saber quais exceções pertencem a qual nível, e essa lógica deve residir na infraestrutura, e não em cabeças individuais.

O tratamento de exceções também precisa preservar a trilha de auditoria que a empresa necessita para fins de controle de qualidade e revisão por pares. Cada exceção, cada escalonamento e cada resolução deve ser capturada de uma forma que suporte a revisão posterior. Empresas que perdem a trilha de auditoria no processo de tratamento de exceções criam exposição que surge durante a revisão por pares.

A lógica de escalonamento também deve levar em conta a carga sobre os revisores seniores durante as semanas de pico. Um sistema que encaminha muitas exceções para revisores seniores durante as piores semanas da temporada de impostos recria o problema de esgotamento que a implantação deveria resolver. A lógica de roteamento deve flexionar com base na carga atual, em vez de executar a mesma lógica independentemente da capacidade.

Passo Seis: Executar um Piloto Controlado Antes de Escalar

O sexto passo é executar um piloto controlado com um pequeno subconjunto de declarações antes de implantar em toda a prática. Empresas que pulam o piloto e implantam em toda a prática na primeira temporada geralmente têm uma primeira temporada ruim, perdem a confiança do preparador no sistema e precisam reconstruir a confiança no ano seguinte.

O piloto deve ser executado em um subconjunto definido de declarações que a empresa escolhe deliberadamente, em vez de deixar o sistema ver quaisquer declarações que cheguem. O subconjunto deve incluir variedade suficiente para testar os principais caminhos do fluxo de trabalho, mas deve ser pequeno o suficiente para que a empresa possa revisar manualmente cada saída durante o piloto.

O piloto também deve durar tempo suficiente para revelar os problemas que só aparecem em grande escala. Um piloto que dura duas semanas em vinte declarações não revelará os problemas que aparecem quando o sistema é executado em duas mil declarações ao longo de seis semanas. A duração do piloto deve corresponder à complexidade realista da implantação.

As métricas durante o piloto devem capturar tanto a economia de tempo quanto os resultados de qualidade. Empresas que medem apenas a economia de tempo durante o piloto implantam sistemas que comprimem o tempo do preparador, mas introduzem problemas de qualidade que surgem mais tarde. Empresas que medem ambos detectam os problemas de qualidade durante o piloto, quando corrigi-los é barato.

O piloto também deve incluir os preparadores e revisores que utilizarão o sistema em produção. Pilotos executados por uma equipe de implantação separada produzem resultados que não correspondem à realidade da produção. Pilotos executados pelos usuários reais revelam o atrito do fluxo de trabalho que determina se o sistema é adotado ou rejeitado.

O resultado desta etapa é um resultado piloto documentado que justifica a escalada da implantação. Empresas que escalam sem documentar o resultado piloto implantam na esperança, em vez de evidências, e a esperança não é uma estratégia de implantação.

Passo Sete: Gerenciar a Primeira Temporada Completa como uma Implantação Supervisionada

O sétimo passo é tratar a primeira temporada completa após a implantação como uma execução de produção supervisionada, em vez de autônoma. O sistema encontrará situações durante a primeira temporada que o piloto não revelou, e a empresa deve estar pronta para intervir rapidamente quando surgirem problemas.

Supervisão significa que uma pessoa designada dentro da empresa monitora a saída do sistema durante a primeira temporada, captura os problemas que surgem e os repassa ao parceiro de implantação para resolução. Empresas que implantam e se afastam assumindo que o sistema funcionará sozinho geralmente têm uma primeira temporada pior do que o ano anterior porque os problemas se acumulam.

A supervisão também deve incluir canais de feedback para preparadores e revisores que capturem o atrito experimentado pelos usuários. Os usuários encontrarão situações em que a saída do sistema não corresponde às suas expectativas, e essas situações devem ser capturadas sistematicamente, em vez de depender que os usuários se lembrem e as relatem posteriormente.

O feedback da primeira temporada impulsiona as melhorias da segunda temporada. Empresas que capturam e agem sobre o feedback veem melhorias substanciais na segunda temporada. Empresas que não o fazem veem um desempenho estagnado ou em declínio e concluem que o sistema não funciona, quando o problema real é que a empresa não investiu na iteração que o sistema exige.

A intensidade da supervisão deve diminuir à medida que o sistema se mostra eficaz ao longo da temporada. No início da temporada, a supervisão é intensiva. No final da temporada, o sistema deve estar funcionando principalmente sem intervenção, com os problemas restantes capturados para o ciclo de melhoria fora da temporada.

Passo Oito: Construir o Ciclo de Melhoria Fora da Temporada

O passo final é construir o ciclo de melhoria fora da temporada que tira lições da primeira temporada e as transforma em melhorias para a segunda temporada. A temporada fiscal dura aproximadamente doze semanas do ano, e as quarenta semanas restantes são quando a empresa tem tempo para realmente melhorar a infraestrutura.

O ciclo de melhoria tem três componentes. O primeiro é o relatório pós-temporada que captura o que correu bem, o que correu mal e o que mudaria. O segundo é o trabalho de priorização que decide quais mudanças serão feitas antes da próxima temporada. O terceiro é a execução dessas mudanças fora da temporada com tempo suficiente para que a próxima temporada comece com as melhorias já implementadas.

Empresas que pulam o ciclo de melhoria fora da temporada executam o mesmo sistema ano após ano e nunca capturam o benefício composto que a infraestrutura de IA deveria fornecer. O principal objetivo da infraestrutura própria é que ela melhore com o tempo, e a melhoria só acontece quando a empresa investe nela.

O período de entressafra também é quando a empresa tem a capacidade de implantar automação adicional que não foi incluída na primeira temporada. As empresas que começaram com uma implantação focada podem usar o período de entressafra para estender a implantação para o próximo conjunto de etapas de fluxo de trabalho de alto valor. Na terceira temporada, a implantação pode ser substancialmente mais ampla do que a empresa começou.

O efeito composto é o retorno real do investimento na implantação. Uma empresa que executa a mesma automação ano após ano vê retornos estáveis. Uma empresa que melhora a automação a cada entressafra vê retornos compostos que justificam o investimento original muitas vezes. O retorno da primeira temporada raramente é o que justifica a implantação. O retorno da terceira temporada é o que faz a matemática funcionar.

O que Acontece Quando as Empresas Pulam Etapas

O padrão entre as empresas que lutaram com a implantação de IA é consistente. A empresa escolhe um fornecedor com base em uma demonstração, assina uma licença e tenta implantar sem primeiro mapear o fluxo de trabalho, identificar as etapas de alto valor, projetar a integração, planejar o tratamento de exceções, executar um piloto, supervisionar a primeira temporada ou construir o ciclo de melhoria. A implantação expõe as lacunas, os preparadores resistem e a empresa conclui que a IA não funciona para práticas fiscais.

A conclusão está errada. A automação de IA para empresas de preparação de impostos funciona quando a implantação respeita a realidade de engenharia que este trabalho envolve. Empresas que tratam a implantação como um evento de aquisição obtêm resultados de aquisição. Empresas que tratam a implantação como um projeto de engenharia obtêm resultados de engenharia, e os resultados de engenharia são aqueles que aparecem na economia da empresa ao longo de várias temporadas.

A pressão competitiva sobre as práticas tributárias está aumentando. Os clientes estão começando a esperar um tempo de resposta mais rápido, melhor comunicação e um trabalho consultivo mais proativo. As empresas que não conseguem entregar estão perdendo clientes para as empresas que conseguem, e as empresas que conseguem construíram a infraestrutura subjacente que torna a entrega possível. A janela para tratar a IA como opcional está se fechando, e as empresas que fizeram o trabalho de implantação corretamente estão posicionadas para conquistar participação das empresas que não o fizeram.

Sobre a TFSF Ventures

A TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) é uma empresa de arquitetura de empreendimentos que implanta infraestrutura de agentes inteligentes em empresas por meio de três pilares integrados: Infraestrutura Agente, Meios de Pagamento Não Tradicionais e um Motor de Empreendimentos completo. Com 27 anos em pagamentos e software, a TFSF opera globalmente, atendendo a 21 setores com uma metodologia de implantação de 30 dias. Saiba mais em https://tfsfventures.com

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Originalmente publicado em https://tfsfventures.com/blog/how-to-deploy-ai-automation-for-tax-preparation-firms-without-breaking-lacerte

Escrito pela Pesquisa da TFSF Ventures