IA aplicada à automação de processos operacionais: eficiência e resultados

A Inteligência Artificial está, cada vez mais, fazendo parte do nosso dia a dia e, entre as suas funcionalidades, está a automatização de processos que não são 100% determinísticos, ou seja, que possuam algum nível de flexibilidade para que o agente operador (seja um humano ou IA) possa tomar decisões que exigem alguma análise do contexto, e não somente consultar um fluxograma. Vamos entender por exemplos:

Processos onde há pouca variação nas etapas e resultados não são adequados para IA:

Não faz sentido colocar IA para comandar uma linha de produção de peças. Prever todo o conjunto de resultados possíveis é plenamente viável e, consequentemente, também é viável modelar o processo de forma determinística (se acontecer X, faça Y; depois de fazer Y, faça Z). Faz muito mais sentido ter um software com um processo bem definido e que cuide de seguir esse processo com altíssima precisão e eficiência. Aqui assume-se que a cobertura do processo é determinística: sei exatamente o que fazer em 100% dos casos.

Processos onde existe muita variância nas etapas e resultados são adequados para IA:

No atendimento ao cliente, você pode e deve ter cenários mapeados, mas é praticamente impossível prever como o cliente responderá. Nesse cenário, o ideal é fazer como se faria com um humano: apresentar um conjunto de diretrizes nas quais ele deve se basear; apresentar o máximo de simulações de cenário possíveis, mostrando como as diretrizes são aplicadas; e deixar o agente operador do processo "usar o bom senso" com base nas orientações. Nesses cenários, a cobertura dos resultados do processo é probabilística, não determinística: sei exatamente o que fazer em 70% dos casos (já com alguma flexibilidade), e confio que construí uma base de diretrizes sólida para que os 30% não previstos sejam bem resolvidos. Vale ressaltar que é exatamente assim que nossas memórias e experiências como seres humanos funcionam.

Ainda nesse ponto probabilístico, a IA em geral brilha sempre que é necessário considerar inúmeras variáveis e cenários. Da mesma forma que um ser humano consegue mudar seu “modelo mental” a depender do contexto para lidar com uma situação, em vez de seguir um algoritmo escrito em pedra; a AI faz exatamente a mesma coisa, mas podendo analisar um volume muito maior de informação e, claro, de forma 100% imparcial.

Mas vale a dica: todo e qualquer processo estritamente dependente de IA, na minha opinião, deve ter o suporte de um operador humano sob certas condições, porque sempre existe a possibilidade do resultado da IA divergir em um cenário não previsto (mesmo que mínima).

Outra funcionalidade importante para o sistema operacional de empresas que a IA pode fornecer é a facilidade para lidar com volumes grandes de dados. Dessa forma, é possível adaptar a operação de um setor/departamento a um modelo e a IA analisar tudo - e fornecer sugestões – em um tempo muito mais hábil do que um gestor faria. Por exemplo:

Pessoas (alocação de equipe)

A IA pode analisar a distribuição de tarefas, identificar gargalos e até prever quando um time ou colaborador específico vai entrar em sobrecarga. Ferramentas de workforce management já fazem isso hoje, mas tendem a ser determinísticas (usam regras fixas definidas pelo gestor, que não necessariamente as criou com base em dados). Com IA, dá para trazer contexto: considerar, por exemplo, o histórico de entregas de cada colaborador, a curva de aprendizado em novos projetos, ou até o risco de burnout detectado em padrões de jornada. Um exemplo prático: call centers usam IA para prever picos de chamadas e ajustar a escala da equipe, evitando tanto subdimensionamento (clientes insatisfeitos) quanto superdimensionamento (custo alto com ociosidade).

Estoque

Previsão de demanda é talvez o caso mais clássico. Modelos conseguem cruzar dados de vendas históricas com sazonalidade, campanhas de marketing e até fatores externos (clima, feriados, eventos locais). Isso reduz perdas com excesso de estoque e melhora a taxa de fill rate (atendimento de pedidos sem ruptura). Empresas de e-commerce e varejo físico já usam IA para otimizar quais produtos ficam em quais centros de distribuição, reduzindo custo de transporte e aumentando a velocidade de entrega.

Tempo

Tempo é um recurso transversal, está em tudo. IA pode ajudar a mapear processos e identificar etapas redundantes ou com gargalos. Usando técnicas de process mining combinadas com IA generativa, é possível simular fluxos alternativos e sugerir melhorias que economizam tempo tanto da operação quanto do cliente final. Exemplo: no setor bancário, IA aplicada a KYC (know your customer) e due diligence reduz de dias para horas a validação de documentos, liberando tempo da equipe de compliance e acelerando onboarding de clientes.

Trade-off entre recursos

O que realmente traz valor é quando a IA ajuda a balancear recursos diferentes de forma integrada. Muitas vezes, reduzir estoque significa aumentar tempo de entrega; ou diminuir carga da equipe significa aumentar custo operacional. Modelos de otimização baseados em IA conseguem simular esses trade-offs e sugerir o ponto de equilíbrio.

Vale ressaltar que, mesmo em processos em que a IA substitui ativamente uma pessoa, a ideia é sempre otimizar o uso do tempo de quem estaria executando aquela tarefa: seja para analisar os outputs do processo automatizado ou para focar em entregas de maior valor. Claro que é inevitável que algumas funções sejam 100% substituídas por IA, mas isso tem que ser encarado como um indicativo de que aquela função nunca exigiu de fato os diferenciais que uma pessoa traz para a operação. A comunicação tem que ser clara: bons colaboradores serão alavancados pela IA, não cortados, mesmo que passem a executar outra função (uma mais importante ou com mais impacto direto nos resultados da empresa).

Além disso, é necessário preparar equipes, já que trabalhar com IA não é só uma questão de “aprender a usar uma nova ferramenta”, é uma mudança de mentalidade em como se executa o trabalho. As pessoas precisam enxergar a IA como alavanca, não como muleta ou ameaça.