A corrida pela IA ignora a fundação

O entusiasmo em torno da Inteligência Artificial (IA), especialmente a generativa, tem levado muitas empresas a uma corrida desenfreada por adoção. Contudo, uma análise mais aprofundada revela que a maioria das organizações ainda não possui a infraestrutura básica necessária para que a IA opere de forma eficaz. A Automação Robótica de Processos (RPA), frequentemente relegada a um segundo plano como tecnologia ultrapassada, é, na verdade, a pedra angular que sustenta o sucesso de implementações de IA. Sem uma base sólida de processos automatizados, dados organizados e fluxos de trabalho padronizados, a IA corre o risco de se tornar uma solução ineficiente, apenas replicando ou até mesmo amplificando os problemas existentes em vez de resolvê-los.

O cenário atual mostra uma disparidade significativa entre o hype da IA e a realidade operacional das empresas. Embora levantamentos indiquem alta adoção de IA em diversas funções, o uso de agentes de IA, capazes de executar tarefas de forma autônoma, permanece em percentuais baixos. Essa lacuna evidencia que muitas organizações estão experimentando com a tecnologia sem ter estabelecido os fundamentos operacionais essenciais. A pressa em adotar a IA, sem o devido redesenho de processos, estruturação de dados e governança, pode resultar em complexidade e custos maiores do que os benefícios gerados, transformando o gargalo de um setor para outro.

O RPA como alicerce da IA

A automação robótica de processos, quando bem implementada, vai além da simples eliminação de tarefas repetitivas. Ela impõe a disciplina necessária para mapear processos, estruturar dados, conectar sistemas e padronizar fluxos de trabalho. Essa organização prévia é crucial para que qualquer projeto de IA possa operar com confiabilidade e escalabilidade. Empresas que já investiram em RPA, muitas vezes sem a intenção explícita de preparar terreno para IA, encontram-se em uma posição vantajosa, com uma base mais sólida para suas iniciativas de inteligência artificial.

A evolução do mercado de automação reconhece essa lógica de empilhamento técnico. A automação inteligente moderna é vista como uma composição em camadas, onde o RPA organiza e extrai dados, a IA generativa interpreta solicitações e os agentes de IA tomam decisões. Remover o RPA dessa estrutura não acelera a adoção de IA; pelo contrário, compromete a confiabilidade das camadas superiores. A disparidade entre empresas que apenas testam IA agêntica e aquelas que a utilizam ativamente reflete diretamente a solidez de suas fundações de automação.

A pergunta essencial antes de investir

Diante desse cenário, a pergunta fundamental para qualquer empresa que considera investir em IA não deveria ser "qual IA adotar?", mas sim "quais processos da minha operação já estão verdadeiramente automatizados?". A honestidade na resposta a essa questão revela a extensão dos processos manuais que ainda persistem, muitas vezes escondidos sob o discurso de inovação. O RPA não é uma etapa anterior à IA por ser menos sofisticado, mas sim por construir a confiabilidade indispensável para o bom funcionamento de qualquer sistema de inteligência artificial.

Ignorar essa base significa correr mais rápido em direção a um resultado que, inevitavelmente, exigirá refação. A verdadeira eficiência e o potencial completo da IA só podem ser alcançados quando os processos subjacentes são robustos e bem definidos. Investir em IA sem antes garantir a automação básica é como construir um arranha-céu sobre areia movediça: uma base frágil que compromete a integridade de toda a estrutura.

Com reportagem de Brazil Valley

Source · Olhar Digital