André de Barros Faria aplica na Vert Analytics jurimetria da CyndIA para decidir entre acordo e disputa judicial

Especialista em inteligência artificial e hiperautomação mostra por que a maioria das organizações brasileiras ainda confunde automação de tarefas com redesenho real de operações, e o que muda quando essa distinção é feita corretamente.

Existe uma ilusão confortável que se instalou em boa parte das organizações brasileiras nos últimos anos: a de que automatizar tarefas isoladas é o mesmo que transformar operações. Não é. Empresas que implementaram RPA para processar faturas mais rápido, que conectaram chatbots ao atendimento ou que criaram dashboards automáticos de indicadores fizeram algo útil. Mas não fizeram hiperautomação. Fizeram automação pontual com outro nome.

André de Barros Faria, CEO da Vert Analytics, pensa sobre essa diferença todos os dias. A empresa desenvolve tecnologia própria de automação avançada, integrada aos processos reais de cada cliente. “Automação torna uma tarefa mais rápida. Hiperautomação elimina a necessidade de a tarefa existir da forma como existe. São intervenções diferentes, com impactos diferentes e com exigências completamente diferentes de diagnóstico, dados e governança.”

O mito da automação completa que nunca se completa

A história da automação empresarial no Brasil tem um padrão repetido que qualquer executivo de tecnologia reconhece. Uma organização identifica processos repetitivos, implementa robôs para executá-los, colhe ganhos iniciais de eficiência e logo descobre que os robôs quebram quando o sistema muda, que as exceções ainda dependem de intervenção humana, e que a escalabilidade que parecia óbvia no projeto não se materializou na prática.

O padrão não é falha de execução. É consequência de uma arquitetura equivocada. Automação de tarefas isoladas cria ilhas de eficiência desconectadas que não se comunicam entre si. Hiperautomação parte de um princípio diferente: em vez de automatizar o que existe, redesenha o fluxo inteiro para que a tecnologia gerencie a jornada completa. O Gartner estima que essa abordagem pode reduzir até 40% do tempo gasto em atividades operacionais, mas esse resultado pressupõe exatamente o redesenho completo, não o remendo sobre o processo existente.

Como a CyndIA aplica esse princípio ao jurídico?

Um exemplo concreto dessa lógica está na CyndIA, tecnologia própria da Vert Analytics para o jurídico. A plataforma usa jurimetria para estimar, a partir de dados reais de milhares de processos anteriores, a força de uma tese, a probabilidade de um desfecho e o valor ideal de um acordo, decisão que antes dependia quase inteiramente da experiência de quem acompanhava o caso. A CyndIA também identifica divergências entre documentos e movimentações processuais e mantém integração com 96 tribunais para captar automaticamente cada atualização, o que elimina uma camada inteira de trabalho manual que a automação tradicional nunca resolveu.

Para André de Barros Faria, essa é a diferença entre automatizar uma tarefa e transformar um processo inteiro. “Automatizar a busca por uma informação no processo é útil. Redesenhar o fluxo inteiro, da captura da movimentação à decisão sobre fechar ou não um acordo, é hiperautomação. A diferença aparece no resultado financeiro, não na demonstração.”

O que separa quem chegou lá de quem ainda está tentando?

As organizações brasileiras que conseguiram transformar operações com hiperautomação têm em comum algo que não aparece nas apresentações de tecnologia: desenvolveram catálogo de processos, governança, observabilidade e integração profunda com sistemas legados antes de implementar qualquer solução. Sem essa base, qualquer promessa nesse sentido permanece apenas no papel.

A Vert Analytics, com mais de 130 profissionais especializados em dados, presença em seis estados e mais de 100 projetos entregues, parte sistematicamente desse diagnóstico antes de qualquer decisão tecnológica. No jurídico, por exemplo, é esse tipo de diagnóstico que permite que uma ferramenta como a CyndIA chegue a uma estimativa de acordo confiável, e não a um número genérico sem sustentação nos dados do processo. “O diagnóstico correto é mais lento no início e mais rápido no resultado. O diagnóstico incorreto é mais rápido no início e nunca termina no resultado”, afirma André de Barros Faria.

Em 2026, o mercado de automação já é mais pragmático. A pergunta que executivos estão fazendo mudou de “qual tecnologia usar” para “qual problema resolver” e “qual arquitetura sustenta esse processo nos próximos cinco anos”. “Hiperautomação não é uma compra. É uma capacidade que se constrói ao longo do tempo, sobre dados bem governados, processos bem mapeados e tecnologia calibrada para o contexto específico de cada operação.”

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