5 erros comuns em Automação de processos com IA (e como evitar)

Nem todo projeto envolvendo Automação de processos com IA dá errado por falta de conhecimento técnico — na maioria das vezes, é por repetir os mesmos erros básicos.

Nem todo processo repetitivo é um bom candidato à automação com IA — tarefas com regras claras e estáveis muitas vezes são mais bem resolvidas com automação tradicional (RPA), mais barata e previsível.

Os tropeços mais comuns

1. Ignorar que processos com regras simples e estáveis costumam se beneficiar mais de RPA tradicional do que de IA propriamente dita.
2. Ignorar que automação de tarefas que envolvem julgamento (classificar, priorizar, resumir) é onde IA generativa mais agrega valor hoje.
3. Ignorar que todo fluxo automatizado precisa de um caminho de escalonamento para humano quando a confiança do modelo é baixa.
4. Ignorar que medir o tempo economizado antes e depois da automação evita manter processos automatizados que não compensam mais.
5. Ignorar que automação mal supervisionada pode propagar um erro em escala muito mais rápido do que um processo manual.

A boa notícia é que nenhum desses erros é difícil de corrigir uma vez identificado — o problema é raramente pararem para revisar até que algo dê errado.

O padrão por trás da maioria desses erros em Automação de processos com IA não é falta de conhecimento técnico — é pressa, falta de revisão e ausência de um processo que force uma segunda checagem antes de algo ir para produção.

Esse tipo de automação costuma ser chamado de "hiperautomação" quando várias ferramentas são encadeadas: um e-mail chega, a IA extrai o pedido, verifica o estoque, gera a nota fiscal e agenda a entrega, tudo sem intervenção humana, exceto em casos de exceção. Para PMEs, os ganhos mais imediatos aparecem em áreas de back-office repetitivas: conciliação financeira, triagem de currículos, geração de relatórios recorrentes e atualização de planilhas de controle.

O ponto de atenção é escolher processos com regras relativamente estáveis e alto volume de repetição antes de automatizar; processos muito variáveis ou com poucas execuções por mês raramente compensam o investimento. A McKinsey estima, em suas pesquisas sobre automação, que boa parte das atividades administrativas atuais tem potencial técnico de automação parcial, embora a adoção efetiva dependa de custo, integração de sistemas e aceitação da equipe, tema abordado em insights da McKinsey Digital e também na cobertura do Fórum Econômico Mundial sobre IA.

Perguntas frequentes

Como evitar os erros mais comuns em Automação de processos com IA?

Processos com regras simples e estáveis costumam se beneficiar mais de RPA tradicional do que de IA propriamente dita.

Como evitar os erros mais comuns em Automação de processos com IA?

Automação mal supervisionada pode propagar um erro em escala muito mais rápido do que um processo manual.

Esta matéria faz parte da cobertura de automação de processos com ia assinada por Marina Kessler na Revista SmartWeb — acompanhe as próximas colunas sobre o tema para aprofundar cada um dos pontos levantados aqui.

Fontes e leitura complementar

• Wikipédia — Inteligência artificial
• Wikipédia — Aprendizado de máquina