Hiperautomação falha quando apenas copia o processo antigo: entenda o porquê com André de Barros Faria

Projetos de IA que copiam o fluxo antigo aceleram cada etapa, mas não o resultado. Redesenhar antes de automatizar muda essa conta.

A empresa escolhe uma tarefa lenta e automatiza cada etapa exatamente como ela era feita à mão. Meses depois, o ganho é modesto e ninguém sabe explicar. André de Barros Faria, CEO da Vert Analytics e executivo de tecnologia e inovação, descreve esse padrão como um dos erros mais recorrentes em projetos de hiperautomação: tratar a IA como um operador mais rápido, e não como uma oportunidade de repensar o trabalho.

O equívoco é discreto porque o projeto parece bem-sucedido. O robô funciona, as telas são preenchidas e os relatórios saem. O problema está naquilo que ninguém questionou antes de começar.

O erro: digitalizar o fluxo em vez de redesenhá-lo

Conferências em duplicidade, aprovações em série, planilhas intermediárias que só existem para passar informação de um setor a outro. Boa parte das etapas de um processo tradicional nasceu para compensar limitações humanas, como cansaço, falta de acesso simultâneo aos dados ou dificuldade de rastrear quem fez o quê.

Quando a automação reproduz essas etapas, ela preserva justamente o que deveria eliminar. O fluxo fica mais rápido em cada ponto e continua lento no conjunto, porque as filas e os retornos permanecem no mesmo lugar. A espera que antes se distribuía entre cinco mesas passa a se distribuir entre cinco sistemas.

“Automatizar um processo ruim pode tornar o erro mais rápido. O ganho aparece quando a empresa redesenha o fluxo, define os limites da tecnologia e mede o resultado de ponta a ponta”, afirma André de Barros Faria.

Por que o erro se repete

A Gartner projetou que mais de 40% dos projetos de IA agêntica seriam cancelados até o fim de 2027 por custos crescentes, valor de negócio pouco claro ou controles de risco insuficientes. Ao divulgar a estimativa, a consultoria afirmou que repensar os fluxos desde a origem pode ser o caminho mais adequado para a implantação.

Três fatores costumam alimentar esse quadro. A pressão por um resultado rápido favorece a automação do que já está documentado. Quem desenha a solução muitas vezes não é o dono do processo. E a métrica escolhida, horas economizadas por tarefa, recompensa a cópia fiel em vez da mudança.

Como redesenhar antes de automatizar

O ponto de partida é o resultado que o processo deve entregar, não a sequência atual de passos. A partir dele, cada etapa precisa justificar a própria existência. Se ela só servia para transportar ou conferir informação, provavelmente pode desaparecer.

Só depois entra a divisão de papéis. Agentes autônomos de IA assumem o que exige consulta a várias fontes e decisões repetitivas, enquanto as pessoas ficam com julgamento, negociação e exceção. Para André Faria, cuja empresa desenvolve tecnologia própria nesse campo, a hiperautomação rende mais quando combina essas camadas a partir de um fluxo novo, em vez de encaixá-las num desenho antigo.

Que métrica revela se o redesenho funcionou?

Tempo de ponta a ponta é o indicador mais honesto. Ele mede quanto leva do pedido à entrega, incluindo esperas que nenhuma métrica por tarefa captura. Um processo pode ter cada etapa automatizada e ainda assim manter o mesmo prazo final.

Dois outros sinais completam a leitura. A taxa de exceção mostra quantos casos ainda dependem de intervenção humana e se esse número cai com o tempo. André Faria destaca que o índice de retrabalho revela se a velocidade ganha está sendo devolvida em correções posteriores, algo comum quando a inteligência analítica não acompanha a operação.

A produtividade virá de processos novos, não de ferramentas novas

A eficiência operacional prometida pela IA aplicada raramente aparece quando a tecnologia é tratada como peça de reposição. Ela surge quando a organização aceita a pergunta mais desconfortável do projeto: se este processo fosse criado hoje, com os recursos disponíveis, ele teria esta forma?.

Essa é a reflexão que André de Barros Faria propõe às lideranças antes de qualquer investimento em automação. A próxima onda de produtividade tende a favorecer quem redesenhar primeiro e automatizar depois, e não quem simplesmente automatizar mais.

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