RPA integrada à inteligência artificial: 4 lições para implementar agentes de IA na sua empresa

O que funciona melhor: RPA, IA ou as duas juntas? A grosso modo, ter uma RPA integrada à inteligência artificial amplia o que as empresas conseguem automatizar. Enquanto a automação robótica executa tarefas repetitivas a partir de regras definidas, os agentes de IA conseguem interpretar informações, lidar com dados menos estruturados e escolher ações dentro de determinados limites. Essa combinação permite criar fluxos mais completos, conectando atividades operacionais a etapas que exigem análise de contexto.

Apesar do avanço das ferramentas, alguns desafios conhecidos da automação empresarial continuam influenciando os resultados dos projetos. A escolha do processo, a qualidade dos dados, o acompanhamento da solução e a participação das equipes permanecem decisivos. 

Ao longo deste artigo, você vai conhecer 4 lições da RPA que podem orientar uma implementação mais segura e eficiente de agentes de IA nos processos da sua empresa.

Como funciona a RPA integrada à inteligência artificial?

A RPA utiliza robôs de software para executar tarefas previsíveis, como cadastrar informações, transferir dados entre sistemas, emitir documentos e atualizar planilhas. O robô segue uma sequência previamente configurada e apresenta um bom desempenho quando o processo possui regras estáveis.

Os agentes de IA conseguem atuar em etapas menos previsíveis. Eles podem interpretar o conteúdo de um e-mail, classificar uma solicitação, resumir um documento, consultar diferentes fontes ou escolher uma ação de acordo com as informações disponíveis. Depois dessa análise, uma solução de RPA pode assumir a parte operacional e realizar a tarefa no sistema.

Imagine um processo de contas a pagar. Um agente pode analisar uma nota fiscal recebida por e-mail, extrair os dados e verificar se falta alguma informação. Em seguida, o robô registra o documento no ERP e encaminha a solicitação para aprovação. Cada tecnologia participa da etapa em que oferece maior eficiência, previsibilidade e controle.

Entender como essas tecnologias se complementam é o ponto de partida. Para implementá-las de forma eficiente, também é importante considerar os aprendizados acumulados com a automação empresarial. Uma análise publicada pela CIO.com mostra que muitos desafios enfrentados durante a expansão da RPA voltaram a aparecer com o avanço dos agentes de IA. A seguir, reunimos 4 lições da experiência com RPA que continuam relevantes para a criação e a gestão de agentes de IA.

4 lições para implementar agentes de IA na sua empresa

1. Nem todo processo deve receber um agente de IA

A facilidade de criar agentes pode levar a empresa a começar pela ferramenta antes de analisar o processo. Porém, uma automação aplicada a um fluxo desorganizado pode aumentar o volume dos erros, consumir recursos e gerar um retorno muito menor do que o esperado.

Antes da implementação, a empresa precisa mapear o processo e entender como o trabalho acontece. Esse levantamento ajuda a identificar tarefas desnecessárias, regras pouco definidas, aprovações que geram atrasos e controles paralelos criados para compensar problemas anteriores.

O que avaliar antes de criar um agente?

Algumas perguntas ajudam a direcionar essa análise:

• Qual problema do negócio precisa ser resolvido?
• O processo possui início, fim e responsáveis definidos?
• As regras e exceções estão documentadas?
• Quais resultados serão acompanhados?
• A atividade exige interpretação ou pode seguir regras objetivas?
• Qual parte pode ser executada por RPA?
• Em quais situações uma pessoa deverá participar?

Em alguns casos, uma integração entre sistemas, um formulário padronizado ou um workflow de aprovação pode resolver o problema com menos complexidade e custo. A inteligência artificial deve ser utilizada quando sua capacidade de interpretar informações e lidar com variações contribui diretamente para o resultado esperado.

2. Agentes e robôs não funcionam sem acompanhamento

Uma automação pode apresentar bons resultados durante os testes e começar a falhar depois de uma mudança no sistema, na regra do negócio ou no formato dos dados recebidos. Os agentes de IA também podem produzir respostas convincentes mesmo quando interpretam uma informação de forma equivocada, o que torna a supervisão ainda mais importante.

Por isso, o projeto precisa definir quem acompanhará a solução, como as falhas serão identificadas e em quais situações uma pessoa deverá revisar o resultado. Processos sensíveis, como análises jurídicas, financeiras ou relacionadas à conformidade, exigem critérios de validação compatíveis com o impacto de uma decisão incorreta.

O que precisa ser monitorado?

O acompanhamento pode incluir:

• volume de solicitações processadas;
• tempo médio de execução;
• erros, interrupções e exceções;
• resultados encaminhados para revisão;
• consumo de recursos e custos;
• alterações nas fontes de dados;
• decisões diferentes do padrão esperado.

A documentação também precisa registrar o funcionamento do fluxo, as fontes consultadas, as permissões concedidas e as regras utilizadas. Uma implementação bem conduzida inclui análise, modelagem, desenvolvimento, testes, implantação, monitoramento e otimização contínua.

3. A qualidade das entradas determina a confiabilidade dos resultados

Na RPA tradicional, uma informação fora do formato esperado costuma interromper a execução. Um agente de IA pode interpretar dados incompletos ou ambíguos e continuar o processo, mesmo quando não possui contexto suficiente para escolher a ação adequada.

Essa flexibilidade permite trabalhar com documentos, e-mails e solicitações menos padronizadas, mas também amplia o risco de uma interpretação equivocada avançar pelo fluxo. Um agente pode confundir dois projetos com nomes semelhantes, desconsiderar uma restrição operacional ou preencher lacunas a partir de uma suposição incorreta.

Como preparar os dados para o agente?

Antes da implantação, a empresa deve definir:

• quais fontes de informação podem ser consultadas;
• quais dados são obrigatórios;
• como essas informações serão atualizadas;
• quando o agente deve solicitar esclarecimentos;
• quais decisões precisam de aprovação;
• como as ações serão registradas e conferidas.

A qualidade dos dados deve envolver precisão, completude e contexto. Mesmo quando o agente consegue compreender diferentes formatos ou erros de digitação, ele ainda depende de informações confiáveis e de critérios claros para produzir resultados consistentes.

4. Governança e gestão da mudança precisam acompanhar a implantação

Quando diferentes áreas criam suas próprias automações sem uma coordenação central, a empresa pode acumular agentes duplicados, acessos excessivos e soluções que executam tarefas semelhantes de maneiras diferentes. Esse crescimento dificulta o acompanhamento dos custos, das permissões e dos resultados alcançados.

A governança deve estabelecer critérios para selecionar projetos, desenvolver soluções e monitorar seu funcionamento. Cada agente precisa ter um objetivo definido, acessar somente os dados necessários e atuar dentro de limites compatíveis com o risco do processo.

Quais definições fazem parte da governança?

A empresa precisa estabelecer:

• quem pode criar e aprovar agentes;
• quais sistemas podem ser acessados;
• como as permissões serão concedidas e revisadas;
• quais ações precisam de validação humana;
• como as decisões serão registradas;
• quem pode interromper uma execução;
• quando um agente deve ser atualizado ou desativado.

Esse processo também envolve preparar as pessoas para trabalhar com a nova solução. As equipes precisam entender como o agente atua, quais tarefas serão alteradas, quando devem revisar uma decisão e como comunicar uma falha. Quem executa o processo conhece as exceções da rotina e pode contribuir para que a automação seja construída a partir das necessidades da operação.

RPA e agentes de IA podem trabalhar juntos

O avanço dos agentes não elimina a utilidade da RPA. Muito pelo contrário. Processos repetitivos, transacionais e sujeitos a regras rígidas ainda se beneficiam de uma tecnologia determinística, com comportamento previsível e custos mais fáceis de controlar. Essa característica é especialmente relevante em operações sensíveis ou que exigem conformidade.

A integração de RPA com IA permite distribuir as etapas de acordo com as características de cada tecnologia. O agente interpreta uma solicitação e organiza as informações, enquanto o robô executa a transação no sistema a partir de regras controladas. As pessoas assumem situações ambíguas, sensíveis ou fora dos parâmetros definidos.

Como escolher a tecnologia adequada?

A decisão deve considerar:

• estabilidade e volume do processo;
• necessidade de interpretação;
• impacto de possíveis erros;
• requisitos de segurança e conformidade;
• custos de implantação e operação;
• nível de autonomia permitido;
• necessidade de integração com sistemas existentes.

Usar um agente em uma atividade que poderia ser resolvida por uma regra simples pode aumentar o custo e reduzir a previsibilidade. Em outros processos, limitar a automação à RPA pode exigir muitas intervenções manuais. A análise do fluxo ajuda a encontrar uma combinação compatível com cada necessidade.

O que a experiência com RPA ensina sobre agentes de IA?

Os agentes ampliam as possibilidades da automação, mas continuam dependendo de processos organizados, dados confiáveis, acompanhamento e responsabilidades definidas. Quanto maior a autonomia concedida à tecnologia, maior deve ser o cuidado com os limites de atuação e os mecanismos de revisão.

A RPA integrada à inteligência artificial permite combinar a previsibilidade dos robôs com a capacidade de interpretação dos agentes. Quando essa arquitetura é construída a partir das necessidades do processo, a empresa consegue automatizar mais etapas sem aplicar inteligência artificial onde uma solução mais simples já atenderia bem.

Na IEM, os projetos de automação incluem análise do processo, seleção das tecnologias, modelagem, desenvolvimento, testes, implantação, monitoramento e otimização contínua. Fale com a nossa equipe e descubra como combinar RPA, inteligência artificial e integração entre sistemas nos processos da sua empresa.

Perguntas frequentes

Qual é a diferença entre RPA e agentes de IA?

A RPA executa tarefas a partir de regras e sequências previamente definidas. Já os agentes de IA conseguem interpretar informações, lidar com variações e escolher ações dentro de determinados limites. As duas tecnologias podem trabalhar juntas em um mesmo processo.

A inteligência artificial substitui a RPA?

A RPA continua indicada para atividades repetitivas, transacionais e que exigem previsibilidade. A inteligência artificial pode complementar esses fluxos em etapas que envolvem documentos, linguagem natural, análise de contexto ou tratamento de exceções.

Quais processos podem combinar RPA e inteligência artificial?

Processos financeiros, atendimento ao cliente, cadastro de fornecedores, análise de documentos, onboarding de colaboradores e tratamento de solicitações internas são alguns exemplos. A escolha depende do volume, das regras, dos dados disponíveis e dos riscos envolvidos.

Como saber se um processo está pronto para receber um agente de IA?

O processo deve ter um objetivo definido, responsáveis identificados e dados confiáveis. Também é necessário conhecer suas regras e exceções, determinar quais ações exigem revisão humana e estabelecer indicadores para acompanhar os resultados.

Os agentes de IA precisam de supervisão humana?

Sim. O nível de supervisão varia conforme o risco e a complexidade do processo. A empresa deve definir quando o agente pode agir, quais decisões precisam de aprovação e quem será responsável por analisar falhas ou situações fora dos parâmetros estabelecidos.