Resumo/lead: Empresas têm perguntado como aplicar inteligência artificial (IA) aos processos existentes. Especialistas e estudos indicam que a questão correta é outra: é preciso reconstruir os processos em função da IA, não apenas encaixá-la em fluxos projetados para humanos.

O que mudou

Desde a chegada dos grandes modelos de linguagem (LLMs), a reação comum foi acelerar e automatizar etapas já estabelecidas — adicionar assistentes, copilotos e camadas de automação para aumentar produtividade. Essa abordagem, contudo, mostrou-se limitada: colocar IA sobre processos antigos não resolve um desalinhamento estrutural entre tecnologia e organização.

Referências históricas e tecnológicas

Na década de 1990, a reengenharia de processos de negócios (BPR) propôs redesenhar empresas a partir dos sistemas de informação, em vez de apenas empilhar tecnologia sobre fluxos de trabalho. À época, os resultados foram mistos, em parte porque os sistemas eram rígidos e incapazes de reagir em tempo real. Hoje, com sistemas capazes de gerar, avaliar, coordenar e agir, a promessa da BPR volta a ser viável.

Por que os processos atuais não funcionam com IA

Relatórios recentes, como a pesquisa da McKinsey sobre adoção de IA e a análise da Deloitte sobre agentes de IA, mostram que o impacto real está ligado ao redesenho do trabalho, não apenas à introdução de ferramentas. A maior parte dos processos empresariais segue características que os tornam incompatíveis com sistemas inteligentes: são fragmentados entre ferramentas e silos de dados; sequenciais, com repasses e atrasos; pobres em contexto, exigindo que pessoas reconstruam o estado das tarefas; lentos para decidir e concebidos assumindo que cognição e coordenação são limitadas.

Ao aplicar IA a esses fluxos, as limitações ficam mais evidentes: falta de dados, regras inconsistentes, responsabilidades pouco claras, retrabalho e ciclos de feedback demorados. Em muitos casos, o que a IA revela é a diferença entre a operação pretendida e a operação real da empresa, razão pela qual muitos pilotos não avançam — não por falha dos modelos, mas por incapacidade do processo em absorver o que os modelos geram.

De processos para sistemas

A próxima etapa da IA corporativa não será apenas automatizar tarefas, mas projetar sistemas onde a inteligência esteja integrada desde o início. Em vez de perguntar “como automatizo esta etapa?”, as organizações terão de examinar por que a etapa existe, onde as decisões devem ocorrer, como manter contexto contínuo e quais restrições aplicar automaticamente.

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Empresas que redesenharem seus fluxos em torno de sistemas dinâmicos — que preservam histórico, integram dados, operam sob restrições e se adaptam continuamente — deverão obter vantagens: decisões mais próximas dos dados, menos repasses, ciclos de feedback reduzidos, execução contínua e funções orientadas a sistemas em vez de tarefas. O Índice de Tendências de Trabalho da Microsoft já aponta movimentos nessa direção, descrevendo organizações mais dinâmicas em que humanos e IA colaboram por objetivos, não por papéis fixos.

O desafio organizacional

O ponto central é organizacional: a transformação exigirá redesenho estrutural, não apenas melhores modelos. A pergunta relevante deixa de ser “como usamos IA?” para virar “estamos dispostos a reconstruir nossa empresa para que a IA funcione de fato?”. Se a resposta for negativa, a consequência prevista é que não será a IA a falhar, mas os processos que permanecerem inalterados.

Com informações de Fastcompanybrasil