Por que a automação falha? Prioridades erradas travam o potencial nas empresas

A automação de processos nas empresas ainda segue uma lógica que privilegia facilidade de implementação, e não necessariamente impacto no resultado. Na prática, a maior parte das iniciativas começa por áreas mais estruturadas, enquanto processos mais complexos, onde estão ganhos maiores, ficam em segundo plano.

Apesar desse padrão, projetos conduzidos pela Roboteasy, empresa brasileira de automação de processos, mostram que áreas fora do radar inicial podem concentrar impacto financeiro mais significativo. Em um dos casos, a automação da análise de crédito gerou economia de R$342 mil em dez meses, com retorno em menos de dois meses. Na área de compras, o ganho chegou a R$589 mil no mesmo período.

“Existe uma tendência de priorizar o que é mais simples de automatizar, mas isso nem sempre está conectado ao que mais impacta o resultado. Quando a automação avança para processos mais próximos do core do negócio, o ganho deixa de ser apenas operacional e passa a influenciar diretamente decisão, risco e eficiência”, afirma Daniel Torres, CEO da Roboteasy.

A escolha inicial costuma recair sobre áreas como financeiro e fiscal, que concentram tarefas repetitivas e regras bem definidas. Processos como contas a pagar, conciliações bancárias e emissão de notas fiscais oferecem menor risco operacional e implementação mais rápida, o que explica sua prioridade.

O descompasso aparece quando se analisam áreas menos estruturadas, como análise de crédito e compras. Esses processos, mais dependentes de decisões manuais, tendem a concentrar ganhos mais relevantes, embora não estejam entre os primeiros candidatos à automação.

Na análise de crédito, o impacto está associado à consistência das decisões e à redução de risco. Em compras, a automação contribui para padronizar cotações, ampliar o controle e reduzir desperdícios.

Ainda assim, a priorização dessas áreas esbarra em entraves. Processos críticos tendem a ser menos organizados, com maior volume de exceções e forte dependência de conhecimento individual, o que eleva a percepção de risco e dificulta a adoção.

Além disso, a decisão inicial costuma privilegiar processos mais isolados, com menor dependência de integração entre sistemas. Embora isso simplifique a implementação, limita o alcance dos ganhos, já que parte relevante da ineficiência está nas falhas de integração, no retrabalho e na duplicidade de dados.

“À medida que a automação avança para processos mais integrados, o impacto deixa de se restringir à execução de tarefas e passa a influenciar a forma como a operação é estruturada, com efeitos diretos sobre escala, controle e previsibilidade”, complementa o CEO da Roboteasy.