A IA na automação de processos ganhou espaço nas empresas, mas nem sempre da forma que se imaginava. Profissionais usam cada vez mais ferramentas para resumir documentos, analisar informações e preparar respostas com mais rapidez, porém, ainda precisam conferir os dados, atualizar sistemas e encaminhar o trabalho para outras áreas.
Isso acontece porque incorporar IA à operação exige entender como as atividades se conectam, quais informações circulam entre elas e onde uma pessoa precisa tomar uma decisão.
71% das empresas consultadas afirmaram usar IA em seus fluxos de trabalho, mas apenas 6% disseram ter processos totalmente integrados e orquestrados de ponta a ponta pela tecnologia.
Essa distância entre o uso da ferramenta e o funcionamento da operação aparece em um levantamento divulgado pela Pipefy, em que 71% das empresas consultadas afirmaram usar IA em seus fluxos de trabalho, mas apenas 6% disseram ter processos totalmente integrados e orquestrados de ponta a ponta pela tecnologia.
Ao longo deste artigo, você vai entender o que dificulta essa integração e como começar a avaliar o processo inteiro antes de escolher onde aplicar IA.
Em que estágio está o uso de IA na sua empresa?
Ter funcionários usando ChatGPT, Copilot ou outras ferramentas já pode trazer ganhos para a rotina. Ainda assim, existe uma diferença entre ajudar uma pessoa a executar uma atividade e fazer a tecnologia participar de um processo que envolve diferentes equipes e sistemas.
A McKinsey organiza essa evolução em três estágios:
- Uso individual: profissionais recebem acesso a ferramentas de IA e as aplicam a partes do próprio trabalho.
- Automação: a IA é incorporada a fluxos existentes, assumindo atividades definidas e se conectando às demais etapas.
- Reinvenção: a empresa redesenha o trabalho, revendo processos, responsabilidades e o papel de pessoas e tecnologias em cada etapa.
Na pesquisa citada pela McKinsey, apenas 13% dos 415 respondentes estavam no estágio de reinvenção. O dado se refere à amostra analisada, mas ajuda a entender por que a ampla disponibilidade das ferramentas ainda não significa uma mudança igualmente ampla na operação.
Por que tantas iniciativas ficam limitadas a tarefas isoladas?
Uma equipe pode acelerar a leitura de documentos, enquanto outra continua copiando os dados extraídos para uma planilha. O financeiro talvez precise conferir as informações no ERP, e a aprovação ainda pode depender de uma troca de e-mails. Cada melhoria ajuda em sua etapa, mas o tempo gasto entre elas continua afetando a entrega.
Segundo uma pesquisa da Pipefy, 41% das empresas brasileiras consultadas relataram usar ferramentas e automações que resolvem tarefas isoladas sem se comunicar entre si. Esse dado ajuda a explicar por que nem sempre os ganhos de uma equipe aparecem no resultado da operação, já que quando as etapas não se conectam, as pessoas continuam fazendo manualmente a passagem de informações entre elas.
Quando o processo tem exceções que não aparecem no desenho inicial
Muitas rotinas parecem simples até serem observadas de perto. Uma solicitação pode seguir um caminho padrão na maioria dos casos, mas também chegar sem um documento, apresentar dados divergentes ou exigir a avaliação de outra área. Quem executa o trabalho conhece essas situações e sabe como resolvê-las, mesmo quando elas não estão registradas formalmente.
Por isso, mapear o processo antes da automação envolve conversar com as equipes, acompanhar as atividades e identificar também os caminhos usados para tratar exceções.
Os dados precisam circular entre sistemas
Mesmo com um processo bem compreendido, a IA terá alcance limitado se não conseguir consultar as informações necessárias ou encaminhar o resultado para a etapa seguinte. Dados de clientes podem estar no CRM, pedidos no ERP e aprovações em uma ferramenta separada. Quando essas plataformas não se comunicam, alguém precisa fazer a ligação manualmente.
A integração de sistemas permite que informações sejam consultadas, validadas e atualizadas ao longo do fluxo. Antes de conectar uma solução de IA, também é necessário verificar se os dados estão corretos, quem pode acessá-los e qual sistema deve ser considerado a fonte de cada informação.
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O que muda quando a empresa redesenha o fluxo?
Resolver problemas de acesso aos dados e integração abre espaço para uma pergunta maior: todas as etapas atuais ainda são necessárias? Se uma empresa mantém aprovações duplicadas ou confere manualmente a mesma informação em três momentos, adicionar IA a uma dessas tarefas não elimina a causa da demora.
Vamos voltar ao cadastro de fornecedores. Em vez de escolher uma ferramenta para analisar documentos e manter o restante da rotina como está, a empresa pode rever o caminho inteiro:
- Receber os documentos por um formulário com campos obrigatórios;
- Usar IA para localizar e organizar as informações enviadas;
- Aplicar regras para verificar requisitos e apontar divergências;
- Consultar sistemas por meio de integrações;
- Encaminhar exceções para avaliação humana;
- Registrar os dados aprovados no ERP.
Esse exemplo não exige que a IA execute tudo. Dependendo dos sistemas disponíveis, o fluxo pode combinar APIs, regras de negócio, workflows de aprovação e RPA para atividades repetitivas.
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Governança e resultados também fazem parte do desenho
Quando a IA começa a consultar dados e executar ações dentro de um fluxo, é necessário que a empresa defina seus limites desde o início, como quais informações ela pode acessar, em que situações pode agir, quando deve solicitar revisão e quem acompanha uma falha. A responsabilidade não pode depender apenas de quem administra a ferramenta.
Conforme o portal CIO, 52% dos líderes de TI disseram que os CIOs são responsabilizados por erros de agentes de IA, enquanto apenas 6% apontaram as áreas jurídica ou de compliance. O dado não define como cada empresa deve distribuir responsabilidades, mas mostra o risco de deixar essa decisão para depois da implantação.
O retorno também precisa ser observado além da ferramenta. Quantos documentos a IA analisou é uma medida útil, mas o processo melhorou se as solicitações passaram a ser concluídas em menos tempo, com menos correções e sem perder qualidade. Medir o fluxo completo ajuda a descobrir se o ganho de uma etapa chegou às pessoas e áreas que dependem da entrega.
Por onde começar?
O ponto de partida é escolher um processo em que atrasos, erros ou retrabalhos já estejam afetando a operação. Depois, vale observar como o trabalho acontece, identificar a causa dos gargalos e verificar quais dados, sistemas e decisões estão envolvidos. Com esse diagnóstico, fica mais fácil determinar onde usar IA, onde uma automação baseada em regras atende melhor e quais etapas precisam continuar sob avaliação humana.
Essa análise também amplia a forma de olhar para o retorno. A Gartner prevê que, até 2027, 75% das organizações que priorizarem transformar ganhos de produtividade com IA em economia de custos serão superadas por concorrentes que reinvestirem esses ganhos em inovação, modernização e capacitação. Trata-se de uma previsão, mas ela reforça a importância de avaliar o que a empresa poderá fazer melhor quando suas equipes gastarem menos tempo com tarefas repetitivas.
Na iem, automação, integração, dados e inteligência artificial podem ser combinados conforme as necessidades de cada operação. Sua empresa já usa IA, mas ainda depende de muitas etapas manuais para concluir um processo? Fale com a nossa equipe para avaliar onde estão os gargalos e qual caminho faz sentido para resolvê-los.