RESUMO DO ARTIGO
Descubra como automatizar processos de negócios com IA e Agentes inteligentes para aumentar a eficiência e impulsionar resultados.
A busca por eficiência operacional nunca foi tão urgente. Em um cenário de margens comprimidas e ciclos curtos de decisão, automatizar processos de negócios com Inteligência Artificial (IA) deixou de ser um diferencial e se tornou uma necessidade competitiva.
Segundo a McKinsey, 75% das empresas já utilizam algum tipo de automação, mas apenas 14% alcançam escala real. O salto ocorre quando essas organizações combinam automação inteligente, Agentes de IA e plataformas low-code/no-code, criando fluxos autônomos de decisão — o modelo conhecido como Agentic AI.
Neste artigo, você vai entender por que a automação inteligente é inevitável, conhecer cinco processos de negócios que toda empresa deveria automatizar com IA e ainda descobrir como o Pipefy ajuda organizações a transformar os seus fluxos em operações mais ágeis, seguras e produtivas.
Por que a automação inteligente é inevitável
A automação deixou de ser apenas eficiência operacional; ela se tornou o alicerce da transformação digital.
Três fatores explicam essa mudança:
| Fator | Impacto prático |
| Custo e tempo | A automação de processos reduz ciclos de aprovação e custos administrativos em até 30% (Deloitte) |
| Complexidade regulatória | Aumento de normas e auditorias exige fluxos auditáveis e automatizados |
| Evolução tecnológica | O avanço dos Agentes de IA e da automação com IA permite decisões autônomas e aprendizado contínuo |
Empresas de serviços financeiros, seguros e bens de consumo vêm se destacando por aplicar automação de ponta nos seus processos de negócios, desde aprovações internas até gestão de clientes e fornecedores.
1. Aprovações e compliance
Fluxos de aprovação manuais ainda travam operações e ampliam riscos. Contratos, adiantamentos e solicitações de compra passam por várias etapas de verificação, o que gera atrasos e inconsistências.
Com automação empresarial, esses processos podem seguir regras configuradas por IA. Um Agente de IA valida documentos, confere políticas e dispara alertas automáticos de compliance.
Exemplo prático: setor financeiro
Um banco pode usar automação com IA para validar documentos de crédito. Assim que o cliente envia seus dados, o agente cruza informações com bases internas, detecta inconformidades e libera ou bloqueia a análise humana. O tempo de aprovação cai de horas para minutos, com rastreabilidade completa.
Principais ganhos
- Eliminação de retrabalho e gargalos;
- Redução de risco regulatório;
- Aprovação ágil e auditável.
2. Atendimento ao cliente
A experiência do cliente depende de processos fluidos. Porém, sem automação inteligente, equipes de atendimento ficam sobrecarregadas com tarefas repetitivas.
Os Agentes de IA assumem o primeiro contato, classificam tickets, sugerem respostas e encaminham solicitações complexas. Isso libera os analistas para resolver casos estratégicos e eleva a produtividade empresarial.
Exemplo prático: setor de seguros
Ao receber pedidos de reembolso, o agente de IA coleta informações do cliente, verifica o tipo de apólice, confere limites e aciona automaticamente a equipe responsável. O processo, que antes dependia de e-mails e planilhas, passa a ser rastreável em um único workflow.
Benefícios observados
- Redução do tempo médio de resposta;
- Atendimento 24/7 com consistência;
- Monitoramento em tempo real de SLA e NPS.
3. Onboarding e KYC
Em setores regulados, como serviços financeiros, o onboarding de novos clientes ainda é um dos processos mais lentos e caros. A combinação de automação de processos e IA generativa elimina etapas redundantes.
Com low-code/no-code, equipes de compliance podem desenhar fluxos que integram captura de dados, validação de identidade, análise de risco e aprovação.
Exemplo prático: serviços financeiros
Uma fintech configura um fluxo no-code para onboarding: o cliente envia documentos, o Agente de IA extrai informações, faz checagem KYC automática e dispara o contrato para assinatura digital. Todo o processo fica registrado, garantindo melhoria contínua e conformidade.
Resultados esperados
- Redução de custo por cliente;
- Onboarding 100% digital;
- Diminuição de fraudes e retrabalho.
Leitura complementar: Conheça a Risk AI Suite do Pipefy: governança com IA de ponta a ponta na análise e gestão de risco de stakeholders
4. Requisições de compras
O ciclo de aquisição é um terreno fértil para automação empresarial. Solicitações manuais geram erros, perda de prazos e baixa visibilidade.
A digitalização via gestão de workflow/case permite:
- Receber e padronizar requisições por formulários inteligentes;
- Integrar com ERP e políticas de orçamento;
- Automatizar aprovações conforme alçadas de valor;
- Notificar status em tempo real.
Exemplo prático: setor de bens de consumo
Uma fabricante de alimentos usa Agentes de IA para validar pedidos de matéria-prima. O agente cruza volumes com estoque e histórico de consumo, sugerindo ajustes automáticos. A área de compras foca na negociação, não em digitação de dados.
Principais benefícios
- Redução de 25% no tempo de ciclo;
- Maior controle e transparência;
- Custos rastreáveis e auditáveis.
5. Gestão de incidentes e manutenção
Falhas operacionais ou de TI geram paradas caras. A automação inteligente identifica incidentes, prioriza e aciona automaticamente os responsáveis.
Agentes de IA podem analisar histórico de falhas, prever recorrências e sugerir planos de correção. Com isso, as empresas podem aumentar a disponibilidade e reduzir custos de suporte.
Exemplo prático: setor de seguros
Um agente monitora sistemas internos e detecta lentidão em apólices. Ele cria um chamado, define prioridade e envia aos técnicos com contexto completo. O tempo médio de resolução cai drasticamente e o time passa a atuar de forma proativa.
Como avançar com a automação inteligente
É importante destrinchar essa adoção e os seus avanços em etapas:
- Mapeie processos e classifique os de alto volume e repetição;
- Escolha uma plataforma low-code/no-code que ofereça governança e integração;
- Combine IA e automação para fluxos de decisão — a base do modelo Agentic AI;
- Defina métricas claras: tempo de ciclo, custo por transação, erros evitados, satisfação do usuário;
- Fomente melhoria contínua com dados e feedbacks automáticos.
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