Revenue Cycle Management: Por que a IA Agêntica é a resposta para os US$ 140 bilhões de desperdício
Moveo AI Team
16 de janeiro de 2026
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Percepções da liderança
No atual cenário macroeconômico do setor de saúde, a excelência clínica tornou-se apenas uma parte da equação de sustentabilidade. A outra metade, frequentemente subestimada até que se torne uma crise, é a saúde financeira da organização. No centro dessa batalha está o Revenue Cycle Management (RCM).
Durante décadas, a gestão do ciclo de receita foi tratada como uma função de back-office puramente operacional. Hoje, ela ascendeu à pauta estratégica dos conselhos administrativos.
O motivo é puramente matemático: de acordo com uma pesquisa feita pela McKinsey, sistemas de saúde gastam coletivamente mais de US$ 140 bilhões anualmente em processos manuais e tecnologias fragmentadas. O processo típico de RCM consome de 3% a 4% da receita líquida de um sistema de saúde em escala.
Estamos, contudo, diante de uma mudança de paradigma. A era da automação baseada em scripts simples acabou. Estamos entrando na era da IA Agêntica, uma evolução tecnológica que promete desbloquear o primeiro caminho credível para um ciclo de receita verdadeiramente “touchless" (sem toque humano) e reduzir o custo de cobrança entre 30 a 60 por cento.
Antes de compreendermos a IA Agêntica, precisamos primeiro entender a complexidade do ciclo atual. O RCM não é monolítico, é um ecossistema de funções interdependentes onde um erro na entrada gera um efeito cascata de prejuízo na saída.
Imagine o ciclo como uma linha de produção industrial de alta precisão, dividida em três estágios críticos:
1. Front-End: A Origem da "Glosa Preventiva"
O ciclo começa muito antes do atendimento clínico. É nesta fase de Acesso ao Paciente que a batalha financeira é frequentemente ganha ou perdida.
Componentes críticos: Agendamento, Registro, Verificação de Elegibilidade e Autorização Prévia.
Ponto de falha: Esta é a etapa mais crítica. Dados incorretos inseridos aqui são a causa raiz da maioria das glosas (denials) posteriores. A complexidade dos planos de saúde e a falta de integração em tempo real transformam a autorização prévia em um gargalo administrativo massivo.
2. Middle-Cycle: A Tradução Clínica
Esta é a ponte entre o cuidado médico e o faturamento.
Componentes críticos: Documentação clínica, captura de cobrança (charge capture) e codificação médica (medical coding).
Ponto de falha: É onde a medicina encontra a burocracia. A precisão na tradução de um procedimento clínico para um código (como CID ou TUSS) define se o pagamento será integral ou parcial. Erros de codificação geram riscos financeiros e de compliance.
3. Back-End: O Campo de Batalha da Recuperação
Onde a execução financeira acontece.
Componentes Críticos: Submissão de contas (claims), gestão de contas a receber (A/R), gestão de glosas (denials) e cobrança.
Ponto de falha: É onde o dinheiro fica preso. Atualmente, cerca de 20% das contas são negadas pelas operadoras. O dado mais alarmante da McKinsey revela que 60% dessas glosas nunca são contestadas. Por quê? Porque o custo manual de investigar e recorrer da glosa muitas vezes supera o valor recuperado.
Desafios de Revenue Cycle Management: Por que a automação tradicional falhou?
Se o RCM é tão crítico, uma pergunta difícil precisa ser feita: se bilhões já foram investidos em RPA na última década, por que a indústria ainda sangra US$ 140 bilhões anualmente em ineficiências?
Os desafios de Revenue Cycle Management persistentes decorrem da natureza das ferramentas antigas. O RPA tradicional é excelente para tarefas repetitivas e rígidas, mas quebra quando confrontado com a variabilidade. Se um portal de operadora muda um botão de lugar, o robô para. Se uma glosa requer interpretação clínica de um prontuário desestruturado, o robô falha.
O resultado é um processo fragmentado onde humanos agem como “cola” entre sistemas, realizando tarefas de baixo valor agregado, enquanto a inteligência estratégica é consumida por burocracia. Isso nos leva a métricas insustentáveis, como custo de cobrança estagnado em 3-4% da receita líquida e a escassez crônica de codificadores e analistas de contas médicas.
Saiba mais → Inadimplência no Brasil: Cenário Econômico e o Papel da IA em 2026
Uma mudança de rota? O que os dados dizem (2023 vs 2025)
Os líderes do setor de saúde estão reagindo. Dados recentes da McKinsey revelam uma mudança drástica nas intenções de investimento tecnológico. A busca por soluções pontuais está dando lugar à procura por plataformas integradas e inteligentes.
A tabela abaixo ilustra onde os líderes de RCM estão alocando seu capital político e financeiro:
Função do RCM | Prioridade em 2023 | Prioridade em 2024 | Prioridade em 2025 (Projeção) | Tendência |
Prior Authorization (Front-end) | 35% | 44% | 60% | Crescimento Acelerado |
Coding (Middle-cycle) | 37% | 39% | 51% | Crescimento Constante |
Denials or Appeals (Back-end) | 39% | 23%* | 61% | Retomada Agressiva |
Accounts Receivable Follow-up | 22% | 24% | 26% | Estabilidade |
Fonte: McKinsey & Company, "Agentic AI and the race to a touchless revenue cycle"
Observe o salto em Denials or Appeals (Gestão de Glosas), que atinge 61% de intenção de priorização em 2025. Isso sinaliza que o mercado reconheceu que a "fuga de receita" no back-end é o problema mais urgente a ser estancado.
O Back-End como Ponto de Ignição
Os dados acima confirmam uma tendência clara. Embora a visão final seja um ciclo autônomo de ponta a ponta, a estratégia mais prudente e eficaz para iniciar essa jornada é focar no back-end do ciclo de receita.
Por que começar pelo fim?
Segurança e Baixo Risco: O back-end é largamente administrativo. Diferente do front-end, que envolve interação direta com o paciente, ou do middle-cycle, que toca na decisão clínica, o back-end é um ambiente controlado.
Ideal para automação via agentes de IA: Funções como acompanhamento de contas a receber, gestão de underpayments e cash posting são governadas por regras claras e padrões repetitivos. Isso permite que a IA aprenda e replique o trabalho com alta fidelidade.
Liberação de recursos: Automatizar essas tarefas de alto volume libera a equipe para gerenciar exceções complexas, aumentando a produtividade organizacional.
A migração para um modelo operacional Híbrido e "Touchless"
Não estamos falando de um futuro distante. A IA Agêntica já está operando hoje na recuperação de receita, transformando o modelo operacional.
Diferente da IA Generativa (que apenas dá conselhos), a IA Agêntica executa a recuperação. Veja um caso de uso na Gestão de Glosas:
Problema: Uma operadora nega um lote de contas alegando "falta de justificativa clínica". Um humano levaria horas para baixar cada prontuário, escrever cartas individuais e fazer o upload.
Solução Agêntica: O agente de IA detecta a negativa. Ele entra autonomamente no sistema (EHR), lê o prontuário desestruturado, identifica a evidência clínica, redige a carta de recurso específica para aquele caso, loga no portal da operadora e submete a apelação.
Resultado: O ciclo é fechado em minutos, não semanas. O humano intervém apenas se o Agente sinalizar uma exceção complexa.
Neste modelo, a IA Agêntica permite que seus analistas deixem de ser processadores de papel para se tornarem estrategistas de receita.
O ROI dessa transformação
O argumento final para a adoção da IA Agêntica não é tecnológico, é financeiro. Se implementado com sucesso, um motor de RCM "touchless" pode entregar valor transformacional.
As projeções indicam que habilitar o ciclo de receita com IA pode levar a uma redução de 30 a 60 por cento no custo de cobrança (cost to collect).
Vamos traduzir isso em números reais:
Para um sistema de saúde com receita de pacientes na casa de US$ 6 bilhões, reduzir o custo de cobrança em apenas 1 a 2 pontos percentuais (graças à automação agêntica) resultaria em uma economia direta de US$ 60 milhões a US$ 120 milhões anuais.
Além da economia direta, há o ganho intangível, mas crítico: o redirecionamento da força de trabalho. À medida que os agentes de IA assumem o trabalho pesado e repetitivo, a equipe humana pode ser reorientada para atividades de alto valor, focadas na experiência do paciente e na resolução de casos mais complexos.
Transformando o Back-End em motor de valor
O setor de saúde esperou décadas por uma mudança estrutural no desempenho do RCM. Com a IA Agêntica, essa mudança deixou de ser uma promessa distante para se tornar uma capacidade operacional tangível.
Mover o ciclo de receita de um processo fragmentado e reativo para um sistema inteligente e adaptativo representa um ponto de inflexão. As organizações que agirem agora para integrar agentes autônomos, começando estrategicamente pelo back-end, não apenas resolverão seus desafios de Revenue Cycle Management, mas definirão o novo padrão de eficiência financeira no setor.
A questão para os líderes de saúde em 2026 não é se a IA vai gerenciar seu ciclo de receita, mas quão rápido você pode capacitá-la para fazer isso.
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