Nossas soluções

A Nova Fronteira da Produtividade Corporativa

O cenário empresarial contemporâneo, profundamente remodelado pelos desafios da última década, opera sob uma nova premissa: a eficiência não é mais apenas uma meta, mas um imperativo para a sobrevivência e a competitividade. Organizações de todos os portes e setores enfrentam uma pressão sem precedentes para otimizar operações, aumentar a resiliência de suas cadeias de suprimentos e reduzir custos operacionais de forma sustentável. Nesse contexto, a transformação digital deixou de ser um jargão para se tornar a espinha dorsal da estratégia corporativa, e a automação inteligente emergiu como sua principal alavanca de valor.

O Processo de Construção de uma Solução de Automação

Implementar um projeto de RPA consistentemente no seu negócio é a nossa especialidade. Abaixo, o processo.

O Valor Tangível da Automação: ROI e Ganhos de Eficiência Comprovados

A justificativa para qualquer investimento tecnológico em um ambiente corporativo reside em sua capacidade de gerar valor mensurável. No caso do RPA, os resultados são não apenas mensuráveis, mas frequentemente rápidos e impactantes. O cálculo do Retorno sobre o Investimento (ROI) é a métrica fundamental para avaliar a viabilidade de um projeto de automação. A fórmula é direta :

Para aplicar essa fórmula de maneira eficaz, é crucial identificar todos os custos e benefícios associados ao projeto. Os   custos geralmente incluem a aquisição das licenças de software, os custos de implementação e consultoria, o treinamento da equipe e a manutenção contínua da plataforma. Os ganhos, por sua vez, podem ser divididos em duas categorias:

É necessário que todos os colaboradores envolvidos na operação dos processos automatizados estejam capacitados para utilização dos novos sistemas, garantindo que a automação seja efetiva e segura.

1. Ganhos Tangíveis: São os benefícios financeiros diretos e facilmente quantificáveis. Incluem a redução de horas de trabalho humano em tarefas automatizadas, o aumento da produtividade (mais transações processadas no mesmo período), a diminuição de custos com retrabalho devido à redução de erros, e a eliminação de multas e penalidades por falhas de conformidade.

2. Ganhos Intangíveis: Embora mais difíceis de quantificar financeiramente, são igualmente importantes para o negócio. Entre eles estão a melhoria na satisfação e retenção de clientes devido a processos mais rápidos e precisos, o aumento da moral e do engajamento dos funcionários, que são liberados de tarefas monótonas para se dedicarem a atividades mais estratégicas e criativas, e o fortalecimento da governança e da capacidade de auditoria dos processos.

As métricas de eficiência alcançadas com a implementação de RPA são expressivas. Estudos de caso e análises de mercado demonstram consistentemente ganhos significativos em diversas frentes. Empresas relatam uma redução de mais de 70% no tempo de processamento de tarefas específicas e um aumento de até 80% na eficiência geral de execução de processos. A capacidade de operar 24 horas por dia, 7 dias por semana, sem interrupções, e a redução de erros humanos a níveis próximos de zero em atividades automatizadas são outros benefícios frequentemente citados.

Resultados de uma automação de qualidade

Uma automação instalada e utilizada da forma correta pode gerar resultados consistentes e melhorar vários aspectos da sua empresa, tais como: redução dos custos, aumento da eficiência, melhoria da qualidade, mais segurança e maior capacidade para análise da crescimento.

A tabela a seguir consolida esses e outros exemplos, transformando os benefícios teóricos em resultados de negócio comprovados e servindo como uma prova irrefutável do valor da automação.

Esses números demonstram que a automação via RPA não é um investimento de longo prazo com retorno incerto. Pelo contrário, é uma iniciativa capaz de gerar valor tangível em um curto espaço de tempo, justificando sua rápida expansão e priorização nas agendas estratégicas das empresas.

RPA na Prática: Casos de Sucesso em Grandes Empresas Brasileiras

No Brasil, gigantes de diversos setores já colhem os frutos de implementações maduras, consolidando a automação não como um projeto piloto, mas como uma capacidade organizacional estratégica. A análise de casos de sucesso em setores-chave da economia brasileira revela como a tecnologia está sendo aplicada para resolver desafios específicos e gerar vantagens competitivas.  

Análise Setorial Aprofundada

A adoção de RPA e estratégias de automação mais amplas não é uma tendência restrita a mercados internacionais. No Brasil, gigantes de diversos setores já colhem os frutos de implementações maduras, consolidando a automação não como um projeto piloto, mas como uma capacidade organizacional estratégica. A análise de casos de sucesso em setores-chave da economia brasileira revela como a tecnologia está sendo aplicada para resolver desafios específicos e gerar vantagens competitivas.  

Setor de Energia

• Petrobras: A maior empresa de energia do país utiliza a automação em uma escala impressionante e diversificada. A companhia investe em robôs físicos, como o ANYmal X, para realizar inspeções autônomas em áreas de risco, aumentando a segurança e a eficiência das equipes de manutenção. Em suas operações de perfuração, a Petrobras projeta economizar até US$ 100 milhões por ano até 2030 com a automação de sondas, o que também contribui para a redução de emissões de CO2. Além das operações de campo, a empresa aplica a hiperautomação em seus processos corporativos, em parceria com empresas como Wipro e ServiceNow, para agilizar a tomada de decisões e alinhar a infraestrutura de TI ao negócio. O case divulgado pela Automation Anywhere, que cita uma economia de US$ 120 milhões em três semanas com o uso de automação e IA generativa, ilustra o impacto financeiro massivo dessas iniciativas.

   

• Vibra Energia: A antiga BR Distribuidora implementou uma parceria estratégica para desenvolver e implantar RPA em mais de 40 áreas da empresa, resultando em uma economia estimada de 380 mil horas de trabalho por ano. A automação na área de compras, por exemplo, reduziu o prazo médio do processo de 41 para 28 dias, otimizando a relação com fornecedores. A empresa também utiliza a automação para controlar processos de abastecimento e realizar a gestão automatizada de estoques, garantindo maior eficiência e confiabilidade na entrega de produtos.  

Setor Financeiro

• Bradesco: O banco é protagonista de um dos casos mais emblemáticos de aplicação de IA no Brasil com a BIA (Bradesco Inteligência Artificial). O que começou como uma ferramenta interna para que os funcionários tirassem dúvidas sobre produtos e serviços, evoluiu para uma assistente virtual robusta que interage com milhões de clientes via aplicativo e WhatsApp, respondendo a milhares de perguntas diariamente e realizando transações como consultas, pagamentos e transferências. A maturidade da iniciativa levou à criação da   BIA Tech, uma plataforma desenvolvida em parceria com a Microsoft que atua como um "copiloto" para mais de 2.000 desenvolvedores do banco, reduzindo o tempo de escrita de código em até 40%. No âmbito da Bradesco Seguros, o RPA é amplamente utilizado para automatizar processos de back-office, análise de sinistros e portabilidade de planos de previdência.  

• Itaú Unibanco: O maior banco privado do país trata a automação e a IA como pilares de sua transformação digital, investindo pesadamente em pesquisa e desenvolvimento através de parcerias com universidades e do seu próprio Instituto de Ciência e Tecnologia Itaú (ICT). Embora detalhes específicos de ROI sejam confidenciais, a escala do investimento é um indicador do valor estratégico. Um levantamento apontou que o banco aumentou em 120% os gastos com IA nos primeiros meses de 2023, demonstrando um compromisso com a tecnologia. As iniciativas visam desde a modernização de sistemas legados, migrando para plataformas mais ágeis, até a criação de um ecossistema tecnológico que sustenta a inovação em produtos e serviços.  

• SulAmérica: A seguradora é frequentemente citada como uma empresa líder na adoção de práticas de automação e hiperautomação, integrando-as com metodologias ágeis como DevOps e Lean para otimizar suas operações. Um foco claro da empresa é a automação dos processos de sinistros, buscando maior agilidade e precisão na análise e pagamento de indenizações.  

Varejo e Indústria

• Magazine Luiza: A gigante do varejo tem na tecnologia seu principal motor de crescimento, centralizado no Luizalabs. Este hub de inovação, que conta com mais de 2.500 profissionais, é responsável por iniciativas que vão desde a automação completa da cadeia logística até a integração de processos físicos e digitais. Um dos projetos mais conhecidos reduziu o tempo de uma compra em loja física de 40 minutos para apenas 5 minutos. Atualmente, o foco está no desenvolvimento de IA generativa para potencializar a "Lu", a influenciadora virtual da marca, transformando-a em uma assistente de compras inteligente capaz de fazer recomendações personalizadas e complexas.  

• Ambev: A maior cervejaria do mundo está construindo a "cervejaria do futuro" com base nos conceitos da Indústria 4.0. A empresa utiliza uma combinação de automação, sensores e Internet das Coisas (IoT) para monitorar toda a linha de produção em tempo real. Essa abordagem permitiu uma redução de 15% no consumo de energia e uma diminuição significativa de desperdícios. A estratégia de automação da Ambev é tão central que a empresa criou braços de inovação dedicados, como a   Ambev Tech e a Z-Tech, para digitalizar todo o ecossistema, desde o relacionamento com o produtor no campo até a experiência do consumidor final.

A análise desses casos revela um padrão claro: as empresas brasileiras mais maduras em sua jornada de automação transcenderam a visão de projetos departamentais isolados. Elas estabeleceram estruturas organizacionais dedicadas, como Centros de Excelência (CoE) ou hubs de inovação (Luizalabs, Ambev Tech, BIA Tech, ICT Itaú), para governar e escalar suas iniciativas. Essas estruturas não se limitam a implementar bots; elas definem a estratégia de automação, padronizam ferramentas, gerenciam o ciclo de vida dos projetos e disseminam o conhecimento por toda a organização. Para qualquer média ou grande empresa que almeja escalar seus esforços de automação, a criação de um CoE não é uma opção, mas um pré-requisito para o sucesso sustentável.

Além do Básico: As Limitações do RPA e a Necessidade de Evoluir

Apesar de ser uma porta de entrada poderosa para a automação, com retornos rápidos e implementação relativamente simples, a estratégia de automação baseada exclusivamente em RPA tradicional frequentemente encontra um "muro" de complexidade. Muitas organizações, após colherem os frutos iniciais automatizando as tarefas mais simples, descobrem que o verdadeiro desafio é escalar a automação para processos de negócio mais complexos e de maior valor. Essa dificuldade não reside em uma falha da tecnologia em si, mas em suas limitações inerentes quando confrontada com a natureza dinâmica e imprevisível do mundo corporativo real.

As principais limitações técnicas do RPA tradicional são:

• Dependência de Dados Estruturados: O RPA, em sua forma pura, é essencialmente "cego". Ele opera com base em regras e depende de dados apresentados de forma consistente e estruturada. Ele não possui a capacidade nativa de ler, interpretar ou extrair informações de fontes de dados não estruturadas, como o texto de um e-mail, o conteúdo de um contrato em PDF ou os campos de uma fatura escaneada cujo layout varia de um fornecedor para outro. Isso restringe severamente seu campo de aplicação, uma vez que a maior parte dos dados de uma empresa está contida nesses formatos.  

• Fragilidade a Mudanças e Exceções: Os bots de RPA são programados para seguir um roteiro rígido. Eles são como atores que só sabem recitar um script. Se qualquer elemento do cenário muda — como a posição de um botão em uma página web, uma alteração na interface de um sistema ou uma nova etapa no processo — o bot "quebra" e para de funcionar, exigindo intervenção e manutenção manual constante. Da mesma forma, processos de negócio que possuem muitas exceções ou caminhos alternativos são difíceis de automatizar com RPA, pois cada variação exigiria uma regra de programação específica, tornando o bot excessivamente complexo e difícil de manter.

• Automação de "Ilhas" de Tarefas: O RPA é extremamente eficaz para automatizar tarefas individuais e discretas. No entanto, os processos de negócio de ponta a ponta (end-to-end) — como "da compra ao pagamento" (procure-to-pay) ou "do pedido ao recebimento" (order-to-cash) — são cadeias de valor complexas que envolvem múltiplos sistemas, departamentos e pontos de decisão. Tentar automatizar um processo tão complexo usando apenas RPA resulta na criação de "ilhas de automação" desconectadas, onde tarefas específicas são aceleradas, mas o fluxo de trabalho geral continua fragmentado e ineficiente.

A principal barreira para o RPA, portanto, não é a tecnologia, mas a realidade dos processos de negócio, que são inerentemente complexos, variáveis e repletos de dados não estruturados. O RPA tradicional funciona perfeitamente em um ambiente controlado, com regras fixas e dados limpos. Contudo, o ambiente de negócios real é "sujo": faturas chegam em dezenas de formatos, clientes se comunicam de maneiras imprevisíveis e os processos são repletos de exceções que exigem julgamento humano. O RPA tradicional falha nesses cenários porque não possui a capacidade cognitiva para interpretar o contexto, adaptar-se a variações ou tomar decisões.  

Isso leva a uma conclusão estratégica crucial: uma estratégia de automação que se apoia unicamente em RPA está fadada a atingir um platô de valor rapidamente. As empresas automatizarão as "tarefas fáceis" e de baixo retorno e ficarão presas, incapazes de avançar para a automação dos processos mais complexos, que são justamente aqueles que podem gerar o maior impacto transformacional. Essa constatação cria a necessidade imperativa de evoluir para uma abordagem mais sofisticada e holística.

Bem-vindo à Hiperautomação: A Estratégia para a Automação de Ponta a Ponta

A resposta para as limitações do RPA e o desafio de escalar a automação em toda a empresa é a hiperautomação. É fundamental entender que a hiperautomação não é simplesmente uma versão mais avançada do RPA ou uma nova tecnologia. Analistas de mercado como o Gartner a definem como uma "disciplina de negócios" e uma   "abordagem estratégica" que as organizações adotam para identificar, analisar e automatizar o maior número possível de processos de negócio e de TI. O objetivo final é ir além da automação de tarefas isoladas e alcançar a automação de processos de ponta a ponta.  

A hiperautomação alcança esse objetivo ambicioso ao orquestrar um ecossistema de tecnologias avançadas que trabalham em conjunto. Nesse ecossistema, o RPA continua sendo um componente essencial, atuando como a "mão de obra digital" que executa as tarefas. No entanto, ele é potencializado por um conjunto de outras ferramentas que lhe conferem as capacidades cognitivas que lhe faltam. O RPA é uma peça do quebra-cabeça, mas a hiperautomação é a imagem completa.

Essa mudança de uma ferramenta tática (RPA) para uma estratégia de transformação (hiperautomação) é um passo crucial na jornada de maturidade de uma organização. Ela justifica a necessidade de investir não apenas em bots, mas em uma plataforma de automação integrada que possa suportar processos mais complexos e dinâmicos. A tabela a seguir detalha as diferenças fundamentais entre as duas abordagens, esclarecendo essa evolução de paradigma.