A Próxima Fronteira da Hiperautomação – Como as Empresas Podem Permanecer à Frente

Embora a hiperautomação ainda não seja muito popular entre as empresas, ela está evoluindo rapidamente de apenas automação de processos para um ecossistema interconectado e inteligente impulsionado por IA, aprendizado de máquina (ML) e automação de processos robóticos (RPA). Isso motiva as empresas a implementar essas soluções? Provavelmente.

De acordo com a Gartner, quase um terço das empresas automatizará mais da metade de suas operações até 2026 — um salto significativo em relação aos 10% em 2023. No entanto, enquanto a hiperautomação promete revolucionar as indústrias e o número de empresas que a adotam cresce, muitas organizações ainda têm dificuldade em escalá-la de forma eficaz. Menos de 20% das empresas dominam a hiperautomação de seus processos.

Portanto, neste artigo, vamos explorar por que a hiperautomação está evoluindo, os principais desafios de sua implementação e como as empresas podem proteger suas operações para o futuro, evitando armadilhas comuns.

Passando da Automação Básica para Sistemas Inteligentes

A hiperautomação — como o próprio termo sugere — leva a automação para o próximo nível, combinando IA, ML, RPA e outras tecnologias. Isso permite que as empresas automatem tarefas complexas, analisem grandes quantidades de dados e tomem decisões em tempo real. Enquanto a automação tradicional se concentra em tarefas individuais, a hiperautomação cria sistemas que aprendem e melhoram continuamente.

Como mencionado anteriormente, nem todas as empresas a integraram ainda, o que pode ser porque elas não entendem realmente a necessidade — elas precisam de hiperautomação para permanecer competitivas em um mundo digital. Como? Na verdade, a lista é bastante longa: reduz custos, aumenta a eficiência, minimiza erros humanos em tarefas repetitivas, otimiza operações, ajuda a cumprir regulamentações e melhora a experiência do cliente.

No entanto, como vimos na previsão da Gartner, até 2026, quase um terço das empresas terá automatizado mais da metade de suas operações, e essa mudança mostra que as empresas querem mais do que apenas tarefas automatizadas — elas precisam de sistemas que analisem, aprendam e se ajustem em tempo real.

Por exemplo, as empresas estão usando automação inteligente (IA) para melhorar a tomada de decisões. Isso envolve integrar IA geradora (GenAI) com plataformas de automação, permitindo que as empresas reduzam o trabalho manual e melhorem a eficiência. Empresas como a Airbus SE (AIR.DE ) e a Equinix, Inc. (EQIX ) implementaram com sucesso hiperautomação baseada em IA para processos financeiros, reduzindo significativamente as cargas de trabalho e acelerando os processos.

À medida que os volumes de dados crescem e a tomada de decisões em tempo real se torna essencial, a hiperautomação desempenha um papel fundamental no sucesso dos negócios.

Desafios na Execução da Hiperautomação

Embora a ideia de automação em larga escala soe atraente, seus níveis de adoção reais ainda são baixos. Além de não ser capaz de definir o objetivo da hiperautomação, a falta de recursos e a resistência à mudança podem ser um grande obstáculo. Além disso, a complexidade de integrar novas tecnologias com sistemas existentes e a necessidade de investimentos significativos no treinamento de pessoal também representam desafios significativos. Diante dessas barreiras, a maioria das empresas ainda depende fortemente de processos manuais e fluxos de trabalho operacionais desatualizados.

E os obstáculos, infelizmente, não param por aí. Outro grande motivo pelo qual poucas organizações conseguem implementar a automação de forma eficaz é devido à má cultura de dados. Sem políticas de dados estruturadas e processos bem documentados, as empresas lutam para mapear seus fluxos de trabalho com precisão, o que resulta em ineficiências que a automação sozinha não pode resolver. A ausência de um esquema forte de governança de dados também pode levar a problemas de qualidade de dados, tornando difícil garantir que os sistemas automatizados operem com a precisão e confiabilidade necessárias para impulsionar mudanças significativas.

Existe também o fato de que as equipes de TI muitas vezes operam separadamente do restante da infraestrutura empresarial, e a lacuna resultante entre as perspectivas torna a automação difícil de executar. Superar essa lacuna requer fortes facilitadores, seja consultores externos ou membros da equipe interna que acreditem na automação e tenham um interesse pessoal em torná-la realidade. Por exemplo, os funcionários podem ter seus salários (ou bônus, pelo menos) vinculados a resultados mensuráveis, caso em que impulsionar a automação está diretamente relacionado a uma maior eficiência e compensação financeira.

Prazos claros e métricas de sucesso também são cruciais, pois sem prazos definidos, os esforços de automação provavelmente estagnarão e falharão em entregar resultados significativos. E mesmo que a implementação inicial seja bem-sucedida, a manutenção constante da automação é necessária. As atualizações de software geralmente ocorrem com frequência, e é necessário acompanhá-las para garantir que os modelos de IA que você está usando permaneçam corretamente integrados aos seus sistemas.

Nesse sentido, eu recomendaria minimizar o número de fornecedores de software cujos produtos sua empresa depende. Quanto mais plataformas houver, mais difícil é manter o controle sobre todos esses produtos interconectados. A hiperautomação funciona melhor em empresas com operações diretas e protocolos claros para atualizar e manter seus sistemas automatizados.

O Futuro da Hiperautomação: Startups para Liderar o Caminho

A hiperautomação é mais eficaz para empresas com uma folha limpa. As empresas estabelecidas, embora frequentemente atoladas em sistemas legados, têm a vantagem de orçamentos grandes e podem contratar equipes extensas, o que lhes permite enfrentar desafios de maneiras que as empresas menores simplesmente não podem igualar devido à limitação de financiamento. É por isso que acredito que as startups, que estão construindo tudo do zero, impulsionarão cada vez mais a hiperautomação como uma forma de reduzir os custos operacionais.

No entanto, é importante que ambos os lados sejam conscientes das reações dos clientes. Se a automação afeta negativamente a experiência do cliente — seja devido a uma implementação ruim ou simplesmente à falta de demanda —, isso é algo a ser considerado. Por agora, os clientes olham com ceticismo para os chatbots de IA, respostas automatizadas e muitas outras coisas que o atendimento ao cliente moderno pode oferecer. Como resultado, forçar a automação onde ela não é necessária arrisca causar mais danos do que benefícios.

No final, eu recomendaria que as empresas tratem a hiperautomação como uma iniciativa transversal, envolvendo todas as suas divisões para garantir o melhor alinhamento com as necessidades reais da empresa. Em startups menores, há mais liberdade para experimentação, mas para as grandes empresas, isso significa estabelecer uma supervisão estruturada para prevenir erros caros.

É importante lembrar que a hiperautomação não é apenas sobre tecnologia — é sobre criar uma abordagem adaptável para os processos de negócios, e aqueles que têm sucesso nisso ganharão uma vantagem significativa sobre seus concorrentes. A hiperautomação é inevitável, mas sem a estratégia certa, pode criar mais problemas do que soluções.