Antes de investir em inteligência artificial, sua empresa já automatizou o básico?

Vivemos um momento em que inteligência artificial (IA) está no centro das atenções corporativas. Termos como agentes autônomos, modelos generativos e automação inteligente dominam conversas e estratégias. No entanto, um dado surpreendente emerge: muitas empresas ainda não automatizaram os processos básicos necessários para que a IA funcione plenamente. Antes de correr para implementar tecnologias avançadas, é fundamental entender que a estrutura básica da automação, especialmente a oferecida pela automação robótica de processos (RPA), permanece essencial para construir um ambiente confiável e eficiente.

O hiP e a realidade da adoção da inteligência artificial nas organizações

Segundo o AI Index 2026, produzido pelo Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Ser Humano da Universidade Stanford, 88% das organizações já utilizavam IA em pelo menos uma função em 2025, e 70% delas adotaram IA generativa. Esses números ilustram um cenário promissor, mas a aplicação realmente autônoma da IA, por meio de agentes que executam tarefas sem intervenção humana, permanece restrita a uma parcela mínima das operações, em faixa de dígitos percentuais.

Esse descompasso evidencia uma tendência clara: as empresas estão ávidas para experimentar o que há de mais moderno, porém ainda não consolidaram os fundamentos operacionais que sustentam esses avanços. Em outras palavras, há uma corrida pelo hype da IA, enquanto a base estrutural da automação ainda é negligenciada.

Por que a automação robótica de processos continua indispensável

Para muitas organizações, o RPA é visto como uma tecnologia ultrapassada ou limitada a tarefas repetitivas. Contudo, essa visão simplista ignora o papel fundamental que o RPA desempenha na maturação dos processos corporativos. Um projeto de RPA bem implementado vai muito além da simples eliminação de atividades manuais: envolve o mapeamento detalhado dos processos, a estruturação e limpeza dos dados, a integração entre sistemas e a padronização dos fluxos de trabalho.

Essas etapas são cruciais para que camadas mais sofisticadas, como a IA generativa e agentes autônomos, possam operar de maneira confiável. Sem essa base sólida, a inteligência artificial pode amplificar problemas existentes, transferindo gargalos de um setor para outro e aumentando, em vez de reduzir, a complexidade e os custos.

Na prática, empresas que investiram em automação com RPA têm uma vantagem estratégica. Elas não estão atrasadas na adoção da IA — pelo contrário, estão à frente, porque já construíram a fundação necessária para explorar tecnologias mais avançadas com eficácia.

Dados organizados, o verdadeiro diferencial para avançar com IA

Uma análise recente revela que o maior desafio para a adoção efetiva da IA não está nos modelos ou algoritmos, mas nos dados. Organizações que avançaram rapidamente com IA compartilhavam características importantes: bases de dados organizadas, históricos confiáveis e sistemas integrados. Isso permitiu que as ferramentas de IA fossem aplicadas com segurança e entregassem valor real.

Essa constatação reforça que a automação robótica de processos (RPA) não é um obstáculo ou uma etapa ultrapassada, mas sim o pilar que viabiliza o uso das camadas mais inteligentes da automação. Fornecedores globais de tecnologia já reconhecem esse modelo em camadas, onde o RPA coleta e organiza dados, a IA generativa interpreta solicitações e os agentes autônomos executam ações finais, como aprovar pedidos ou encaminhar tarefas.

Remover o RPA dessa cadeia não acelera a implantação de IA; pelo contrário, elimina a camada que torna todo o ecossistema operacional confiável e escalável.

Reflexões para gestores: o que considerar antes de investir em inteligência artificial

Antes de buscar qual solução de IA adquirir, as empresas deveriam fazer uma pergunta fundamental: quais processos já estão automatizados com dados limpos e sistemas integrados, e quais ainda dependem de trabalho manual, como copiar informações de uma tela para outra?

Na prática, muitas organizações se veem em uma situação onde grande parte dos processos essenciais permanece manual, apesar do discurso de inovação tecnológica. Isso indica que o avanço desenfreado em IA, sem a base adequada, pode resultar em fracasso ou em retrabalho dispendioso no futuro.

Portanto, a automação robótica de processos não deve ser vista como um passo prévio menos sofisticado, mas sim como a etapa imprescindível para garantir a confiabilidade das soluções de inteligência artificial. Ignorar essa etapa significa acelerar rumo a resultados que precisarão ser reconstruídos.

Impactos e perspectivas para o mercado de automação e inteligência artificial

Essa realidade traz importantes lições para o mercado. A pressa em adotar IA sem o preparo estrutural adequado pode gerar mais problemas do que soluções, especialmente em empresas de médio e grande porte que acumulam sistemas legados e processos complexos.

Ao mesmo tempo, o reconhecimento do papel da automação robótica de processos como base para a inteligência artificial abre espaço para maior valorização de projetos integrados, que unem RPA, IA generativa e agentes autônomos em uma arquitetura coesa.

Esse alinhamento tem potencial para aumentar a eficiência operacional, reduzir custos e abrir caminho para inovações que realmente impactam o negócio. No entanto, para isso, os líderes precisam equilibrar o entusiasmo pela tecnologia de ponta com a disciplina de organizar processos e dados de forma estruturada.

Em resumo, o sucesso da transformação digital passa por entender que a inovação tecnológica deve ser construída sobre alicerces sólidos. E esses alicerces ainda são, em grande parte, a automação básica e a qualidade dos dados.

Para aprofundar a discussão sobre tecnologia e inovação no ambiente corporativo, veja também nosso artigo sobre desafios políticos e tecnológicos em Minas Gerais, que aborda a relação entre políticas públicas e avanços digitais.

Referência: olhardigital.com.br