A otimização de processos por meio da inteligência artificial está redefinindo o cenário corporativo. Ao liberar equipes de tarefas repetitivas, a automação empresarial acelera a transformação digital, resultando em redução de custos e aumento da produtividade. Contudo, o sucesso dessa implementação não se resume à aquisição de novas ferramentas.
Para alcançar bons resultados, é fundamental seguir uma abordagem estratégica. Em conversa com o InfoMoney, Adriano Silveira, fundador da Flap Tecnologia, destacou que muitas empresas falham por não cumprirem etapas prévias essenciais. O trabalho começa com um profundo conhecimento dos problemas reais e da estrutura disponível para solucioná-los.
A seguir, veja os cinco ponto importantes compartilhados pelo especialista para ter sucesso com a IA nos processos de negócio.
O equívoco mais comum ao adotar inteligência artificial é focar na ferramenta em vez do problema. Antes de considerar qualquer solução tecnológica, é preciso identificar qual é a dor central do cliente ou da organização. “Antes de pensar em IA, eu preciso saber qual é a dor do cliente ou da empresa, e em qual ponteiro devo mexer”, afirma Silveira. Ele ressalta que o esforço deve ser direcionado para questões que realmente impactam o resultado final.
Como exemplo, o especialista menciona uma equipe de vendas que enfrenta dificuldades na qualificação de leads. Se a automação conseguir reduzir o ciclo de fechamento de um negócio de dez para sete dias, a produtividade aumenta sem a necessidade de contratar mais pessoas. Isso demonstra um impacto direto no negócio.
Uma vez identificado o problema, o passo seguinte é mapear os processos como eles acontecem na prática, e não como a gestão imagina que eles sejam. Esse mapeamento precisa ser o mais detalhado possível, focando nos microdetalhes de cada etapa. “Aqui, é o micro que interessa. Tipo ‘o cliente preenche um formulário na landing page, depois cai no pipeline de vendas, depois acontece tal ação'”, explica Silveira.
Embora existam metodologias formais como o BPMN (Business Process Model and Notation), o mais importante é não complicar o processo. Uma abordagem simples, como usar post-its em uma parede para visualizar o fluxo de trabalho, já permite enxergar pontos claros onde a automação pode ser aplicada para gerar eficiência.
Com os processos mapeados, é hora de priorizar. Para esta fase, Adriano Silveira recomenda o uso do ICE Score, um framework que avalia três variáveis: Impacto, Confiança (na eficácia da solução) e Esforço de implementação. A lógica é simples: soluções com alto impacto, alta confiança e baixo esforço devem ser priorizadas.
Por outro lado, iniciativas que apresentam grande impacto, mas exigem um esforço elevado e cujo retorno é incerto, devem ser reconsideradas ou postergadas. Essa metodologia ajuda as empresas a identificar rapidamente projetos de automação que trarão resultados concretos, evitando o desperdício de recursos em iniciativas de baixa efetividade.
A escolha da tecnologia deve estar alinhada ao nível de maturidade da empresa e da sua equipe. Não existe uma solução única para todos. Silveira sugere avaliar as opções com base na complexidade da tarefa a ser automatizada.
A tecnologia RPA (Automação Robótica de Processos) é indicada para tarefas altamente repetitivas e baseadas em regras claras, como o preenchimento de formulários ou a geração de relatórios padronizados. O RPA funciona como “robôs imitando humanos”, automatizando atividades previsíveis. Ferramentas como UiPath e Automation Anywhere oferecem pacotes prontos para empresas de diferentes portes.
A etapa final é treinar o modelo de IA e monitorar seu desempenho continuamente. Para isso, é preciso criar bons prompts e estruturar uma base de conhecimento sólida. A metodologia RAG (Retrieval Augmented Generation) é uma aliada importante, pois permite que a IA consulte uma biblioteca de documentos internos da empresa (manuais, relatórios, etc.) para formular respostas precisas e evitar “alucinações”.
Adriano Silveira alerta que a configuração inicial não é suficiente. A inteligência artificial evolui rapidamente, e é necessário adotar uma rotina de acompanhamento. “É quase uma tarefa diária analisar como a IA está agindo e fazer ajustes, para que ela continue entregando valor”, finaliza.
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O primeiro passo é sempre identificar um problema de negócio real que precisa ser resolvido, antes mesmo de pensar em qual tecnologia usar.
Não necessariamente. Empresas iniciantes podem começar com soluções prontas (SaaS) que já possuem IA integrada e não exigem conhecimento de programação.
É um framework para priorização que avalia projetos com base no Impacto, Confiança e Esforço. Ele ajuda a focar em automações que trarão resultados rápidos e com menor risco.
Utilizando metodologias como a RAG (Retrieval Augmented Generation), que “ensina” a IA a consultar uma base de dados interna e confiável para formular suas respostas.
Não. Com a variedade de ferramentas disponíveis, desde soluções RPA até plataformas SaaS, empresas de todos os portes podem implementar a automação para aumentar a produtividade.