A promessa da automação sempre foi sedutora: mais eficiência, menos custo operacional, maior escala e equipes direcionadas para atividades estratégicas. Nos últimos anos, com a explosão do debate sobre inteligência artificial, RPA (Automação Robótica de Processos) e hyperautomation, essa promessa ganhou ainda mais força e também mais urgência.
O problema é que boa parte do mercado ainda trata automação como uma simples decisão de tecnologia, quando, na prática, ela é uma decisão estrutural de negócio. E é justamente aí que começam muitos dos erros que vemos hoje.
Durante o Digital Tech Show, evento que reuniu executivos e especialistas para discutir os rumos da transformação digital no Brasil, um ponto ficou muito evidente nas discussões acompanhadas pela Bridge: existe uma distância grande entre o discurso de automação vendido pelo mercado e a realidade operacional enfrentada pelas empresas. A partir das conversas, análises e cases debatidos ao longo do evento, ficou claro que a automação não cria eficiência, ela amplifica o que já existe.
Se o processo é sólido, estruturado e previsível, a automação escala eficiência. Mas, quando o processo já nasce com falhas, exceções e dependência excessiva de intervenção humana, o que a tecnologia faz é amplificar o caos com muito mais velocidade.
O erro mais comum é automatizar antes de entender o processo
Existe hoje uma pressão enorme nas empresas por redução de custos, produtividade e adoção rápida de IA, o que tem levado muitas empresas a acelerar decisões sem passar pela etapa mais importante, que é a análise criteriosa dos casos de uso.
Na visão da Bridge, para que uma automação funcione de forma sustentável, o processo precisa atender a critérios objetivos, como ter estabilidade operacional, regras de negócio claras e documentadas, dados minimamente estruturados, baixa variabilidade, volumetria que justifique o investimento e integrações tecnicamente confiáveis.
Quando esses critérios são ignorados, o projeto até pode funcionar em ambiente controlado, mas tende a colapsar na operação real. Em muitos cenários observados ao longo da atuação da empresa, é comum encontrar empresas automatizando fluxos que dependem de interpretação subjetiva, decisões tomadas no “feeling” por colaboradores experientes ou sistemas legados instáveis que mudam constantemente.
Nesses cenários, o robô expõe a complexidade que antes era absorvida silenciosamente pelas pessoas. A percepção de que “qualquer processo pode ser automatizado” ainda é uma das maiores armadilhas do mercado. Em muitos casos, a automação mal planejada aumenta o trabalho operacional em vez de reduzi-lo.
Quando a taxa de exceções é alta, quando as integrações falham ou quando as regras não estão bem definidas, as equipes passam a atuar constantemente corrigindo erros, reiniciando fluxos e tratando manualmente situações que a automação não consegue resolver. O resultado é uma operação mais cara, mais frágil e mais difícil de sustentar.
Quando a automação funciona
Entre os casos debatidos durante o evento, um deles mostrou justamente o lado positivo desse processo quando a análise é feita corretamente. Uma grande seguradora precisava acelerar a pré-análise de sinistros automotivos, operação altamente manual, com múltiplos sistemas e alto volume de dados.
Além da complexidade operacional, existia uma grande pressão por velocidade no atendimento e melhora da experiência do cliente. Antes da implementação da automação, houve um trabalho aprofundado de entendimento operacional: mapeamento das regras de negócio, análise das exceções, validação das integrações e identificação dos pontos críticos do fluxo.
Só depois disso a automação foi implementada. O resultado não foi apenas ganho de velocidade. A operação se tornou mais previsível, os especialistas humanos puderam focar nos casos complexos e a automação passou a atuar exatamente onde gerava valor real.
Quando a automação amplifica o caos
O contraste veio em outro caso discutido no evento. Uma empresa do AGRONEGÓCIO buscava automatizar a conferência e o lançamento de faturas em SAP utilizando RPA integrado com IA.
O problema era que o processo ainda não estava maduro. As regras mudavam constantemente, havia dependência de decisões subjetivas da equipe operacional, múltiplas exceções não documentadas e um ambiente tecnológico instável. Ainda assim, a pressão por automação falou mais alto.
O resultado foi uma operação extremamente dependente de intervenção humana pós-produção. A automação passou a exigir acompanhamento contínuo da equipe, gerando retrabalho, aumento de complexidade operacional e perda de eficiência. Esse tipo de cenário ajuda a explicar por que tantos projetos falham. E isso raramente acontece por limitação da tecnologia em si. Na maioria das vezes, o problema começa antes do desenvolvimento.
O novo ciclo da IA exige mais maturidade
Ao mesmo tempo, o mercado entra agora em uma nova camada de complexidade com a convergência entre RPA e IA generativa. Ferramentas baseadas em modelos de linguagem, visão computacional e agentes autônomos começam a transformar processos que antes eram considerados impossíveis de automatizar. Atividades com documentos não estruturados, tomada de decisão contextual e múltiplos cenários variáveis entram cada vez mais no radar corporativo.
Na avaliação da Bridge, isso também muda completamente o nível de risco. Quanto mais autonomia damos para sistemas inteligentes, maior passa a ser a necessidade de governança, monitoramento contínuo, rastreabilidade e controle operacional. A discussão deixa de ser apenas “o que pode ser automatizado” e passa a ser “até onde faz sentido permitir que a IA decida sozinha”.
Esse talvez seja o ponto mais importante do atual ciclo de transformação digital, porque a tecnologia evoluiu mais rápido do que a maturidade operacional de muitas empresas. E isso exige uma mudança de mentalidade.
Automação não é um atalho para eficiência. É um investimento que exige preparo, método e entendimento profundo dos processos reais da operação. Antes de implementar qualquer tecnologia, é preciso mapear exceções, validar regras, entender dependências, medir variabilidade e avaliar o custo real de sustentação daquela automação ao longo do tempo.
No fim, o principal aprendizado deixado pelo Digital Tech Show foi simples, mas estratégico: o sucesso de uma iniciativa de automação não é definido no desenvolvimento do robô. Ele é definido muito antes, na capacidade da empresa de escolher corretamente o que realmente está pronto para ser automatizado.
*Renato Pinheiro de Souza é sócio sênior e CTO da Bridge & Co
