Muitas empresas estão criando robôs de inteligência artificial (IA) para ajudar em tarefas, mas a maioria ainda não sabe como usar essa tecnologia para realmente melhorar seus negócios. O segredo não é ter muitos robôs, mas sim fazer com que eles trabalhem juntos e estejam bem integrados aos processos da empresa. Este artigo explica por que o verdadeiro valor da IA está em repensar e melhorar a forma como o trabalho é feito, e não apenas em automatizar tarefas isoladas.
Eduardo Villela, Diretor de Dados & IA no Brasil da GFT Technologies
O debate sobre Inteligência Artificial (IA) nas empresas entra agora em uma nova fase. Nunca se construíram tantos robôs (agentes de IA), abrindo um espaço enorme para a evolução dos negócios. Chatbots, copilotos e assistentes já estão espalhados por diferentes áreas, criando uma base de capacidades que, quando conectadas aos fluxos reais de trabalho, podem transformar as operações. O próximo passo é justamente integrar e orquestrar esses robôs, permitindo sair de ganhos pequenos para uma geração de valor mais consistente e que justifique o dinheiro investido em IA.
De acordo com uma pesquisa, apenas 34% das empresas estão de fato transformando seus negócios com IA. A maioria ainda está em testes ou usando a tecnologia de forma superficial. Outro estudo mostra que só 18% das organizações conseguem medir o retorno do que investem em IA. Ou seja: o uso da IA cresceu, mas o impacto real nos resultados ainda é pequeno.
- Poucas empresas usam IA de verdade: Apenas 34% conseguem transformar seus negócios com a tecnologia.
- Dificuldade em medir o retorno: Só 18% das organizações sabem se o investimento em IA está dando resultado.
- Robôs isolados não bastam: O grande potencial está em fazer vários robôs trabalharem juntos em processos completos.
- Automatizar um processo ruim é perigoso: Se o fluxo de trabalho é desorganizado, a IA só vai aumentar os problemas.
- Governança é essencial: Apenas 30% das empresas têm um controle adequado sobre o uso da IA, o que gera riscos.
O problema não está nos robôs em si, mas na forma como estão sendo pensados e usados. A maioria das empresas ainda trata os agentes de IA como soluções individuais de produtividade, quando o verdadeiro potencial está na transformação completa dos processos. Um robô que automatiza uma etapa específica pode gerar eficiência local. Mas uma arquitetura que organiza vários robôs ao longo de toda a cadeia de valor pode multiplicar esse ganho.
A diferença entre usar e integrar a IA
Essa diferença é fundamental. No modelo atual, os robôs agem de forma isolada: executam tarefas pontuais e perdem o contexto. No modelo que está surgindo, eles passam a atuar como sistemas coordenados. A própria evolução do mercado aponta nessa direção: mais de 50% das organizações já estão testando ou implementando agentes, mas ainda de forma restrita a funções isoladas. A próxima fronteira é conectar essas iniciativas.
É preciso repensar os processos, não apenas automatizá-los
Essa transição exige uma mudança de pensamento. Não se trata de colocar IA sobre os processos que já existem, mas de redesenhá-los. Os fluxos de trabalho atuais foram criados pensando no ser humano como centro, e agora podem ser repensados com a participação de robôs autônomos. O erro mais comum hoje é automatizar um fluxo ruim, o que só aumenta as ineficiências. Se o processo é bem estruturado, o ganho é enorme; se é desorganizado, o problema também cresce.
Exemplos práticos já estão surgindo
Os exemplos práticos já começam a aparecer. No crédito, robôs podem atuar desde a coleta e validação de dados até a análise de risco e a decisão final. Em seguros, o processamento de sinistros pode ser automatizado do início ao fim. No atendimento ao cliente, vários robôs podem colaborar para resolver problemas complexos, que são justamente o ponto mais crítico das experiências atuais.
Os desafios da governança e dos dados
No entanto, essa evolução traz novos desafios. À medida que os robôs deixam de ser ferramentas e passam a operar como infraestrutura, a governança se torna essencial. Uma pesquisa aponta que apenas cerca de 30% das empresas têm maturidade adequada em governança e controle de IA. Ao mesmo tempo, riscos como imprecisão (74%) e cibersegurança (72%) já são considerados críticos.
Outro ponto importante são os dados. A nova geração de robôs depende de contexto, memória e integração. Isso exige plataformas de dados preparadas para IA, o que ainda é um gargalo. Pesquisas mostram que a qualidade e a validação dos dados são hoje uma das principais barreiras para expandir o uso de sistemas inteligentes em tempo real.
O futuro é estratégico, não tecnológico
A discussão, portanto, não é tecnológica: é estratégica. A pergunta não deveria ser quantos robôs uma empresa possui, mas quanto de sua cadeia de valor foi efetivamente transformada por eles. O próximo passo já está colocado. À medida que os ganhos iniciais de produtividade se consolidam, a pressão por escala aumenta. E essa escala não virá de mais robôs isolados, mas da capacidade de conectá-los e governá-los para que operem como um sistema integrado.
A vantagem competitiva não estará em quem constrói mais robôs, mas em quem consegue fazer com que eles trabalhem juntos. E isso não é nada fácil. Estimativas preveem que as organizações que orquestrarem agentes de IA de forma mais eficiente e resolverem os desafios e riscos podem crescer de 15% a 30% acima das projeções atuais, chegando a US$ 45 bilhões até 2030.
Mais do que um produto, o agente de IA deve ser visto como uma vantagem competitiva. A eficiência real não nasce da ferramenta em si, mas do desenho de uma jornada onde a IA é o fio que tece um novo modelo de negócio.
