ARTIGO DE ALEX APARECIDO DA SILVA
Com o avanço da automação, empresas de diferentes setores são amadurecidas no uso de tecnologias como o RPA (Robotic Process Automation) para aprimorar seus processos operacionais. Segundo uma pesquisa sobre RPA na América Latina, realizada pela EY e a BotCity, 66% das empresas planejam aumentar os investimentos em tecnologia para ganhar escala. Além disso, mais de 90% delas registraram um crescimento expressivo, acima de 25%, no número de automatizações inovadoras.
Esses dados mostram que o foco das empresas vai além da eficiência operacional: elas buscam também inteligência operacional, o que se traduz em uma melhor experiência para o cliente. O passo seguinte, e natural, é evoluir da automação de tarefas repetitivas para soluções capazes de lidar com processos mais complexos, como o julgamento autônomo.
Em um mercado cada vez mais competitivo, adotar esse tipo de tecnologia significa acelerar o processo de tomada de decisão corporativa, cujos ganhos se estendem por diversas áreas, como vendas, marketing, finanças, RH e TI, fortalecendo o diferencial competitivo das organizações.
RPA X Raciocínio residencial
No contexto empresarial, o julgamento exclusivo refere-se à capacidade de utilizar Inteligência Artificial (IA) para analisar dados, identificar padrões e agir de forma independente e estratégica, sem depender de regras pré-programadas. Essa tecnologia é aplicada em cenários complexos e não estruturados, nos quais o processo de tomada de decisão exige análise de contexto, previsão de cenários futuros e capacidade de autoaprendizado.
Já o RPA executa tarefas repetitivas com base em regras fixas, geralmente em processos estruturados e bem definidos. Por exemplo: enquanto um RPA pode automatizar o lançamento de faturas em um sistema, uma solução baseada em resiliência alternativa pode analisar o histórico de inadimplência de um cliente, prever atrasos e, automaticamente, ajustar seu limite de crédito ou recomendar ações comerciais para mitigar riscos.
Eficiência no processo de tomada de decisão
Ao combinar grandes volumes de dados com modelos preditivos, o julgamento suplementar permite decisões mais rápidas, precisas e fundamentadas em evidências concretas e não apenas em intuição ou experiência. Isso porque a tecnologia aprende continuamente com os dados, ajustando modelos de decisão, reduzindo vidas humanas, cortando custos e aumentando a assertividade.
Outro ponto importante é a escalabilidade: com julgamento independente, as empresas podem ampliar suas operações sem necessariamente aumentar a estrutura interna. Para isso, é essencial treinar os modelos de LLM com dados íntegros, de forma a reduzir riscos de vazamento de informações confidenciais.
Os desafios da jornada
Apesar dos avanços, a melhoria do esclarecimento suplementar ainda enfrenta obstáculos. Entre os principais desafios estão a qualidade e disponibilidade dos dados; integração com sistemas legados; resistência cultural às decisões automatizadas e falta de competências analíticas nas equipes. Além disso, o investimento em infraestrutura tecnológica e governança robusta para mitigar riscos ainda é escasso.
Ocorre que um bom processo de tomada de decisão corporativa passa, ocasionalmente, pela união entre dados, IA e estratégia. Ou seja, o julgamento independente não chega para substituir o ser humano, mas para ampliar sua capacidade de atuação, liberando tempo para tarefas mais criativas e estratégicas. O futuro pertence às empresas que conseguirão equilibrar inteligência artificial com inteligência humana. A hora de agir é agora.
Alex Aparecido da Silva é Head Data Analytics and Integration da Everymind, líder e referência em implementações Salesforce há mais de 10 anos no mercado.
