Falta de documentação, organização de dados e rastreabilidade ainda impede empresas de avançarem da IA assistiva para sistemas capazes de executar tarefas completas
Enquanto a inteligência artificial se consolida como uma das principais apostas das empresas para aumentar produtividade, reduzir custos e acelerar operações, um obstáculo menos visível continua limitando o avanço dos projetos corporativos. Segundo Marcus Garcia, fundador e diretor comercial da Konia Tecnologia, o principal gargalo para adoção de sistemas de IA capazes de executar tarefas de ponta a ponta não está na tecnologia em si, mas na ausência de processos internos bem estruturados.
A avaliação surge em um momento em que o mercado discute a transição das ferramentas de inteligência artificial que atuam como assistentes para modelos mais avançados, capazes de executar atividades completas com pouca intervenção humana. Para Garcia, antes de investir em agentes inteligentes, as empresas precisam resolver questões básicas relacionadas à organização de processos, documentação operacional e qualidade dos dados.
“Todo mundo quer começar pelo agente, pela parte inteligente. Mas na prática, o projeto trava ou destrava lá atrás, no mapeamento do processo e na estruturação do dado. Se ninguém sabe descrever exatamente como o processo funciona hoje, com todas as exceções, não só o caminho ideal, não tem agente que resolva. A auditabilidade também não é opcional. Cliente corporativo não aceita entregar resultado que ele não consegue explicar depois, principalmente em contabilidade e jurídico”, explica.
A observação reflete um cenário comum em muitas organizações que buscam implementar soluções avançadas de automação sem possuir uma visão clara sobre como seus próprios processos operam.
O desafio começa antes da inteligência artificial
Nos últimos anos, a popularização da IA generativa fez crescer o interesse por agentes inteligentes capazes de realizar tarefas complexas, tomar decisões operacionais e executar fluxos completos de trabalho.
No entanto, segundo Garcia, a construção desses sistemas depende de uma etapa anterior que muitas empresas ainda negligenciam: o mapeamento detalhado dos processos.
Isso inclui documentar procedimentos, registrar exceções, organizar bases de dados e transformar conhecimentos que muitas vezes estão apenas na experiência de determinados profissionais em regras estruturadas e reproduzíveis.
Para o especialista, esse trabalho preparatório costuma consumir mais tempo do que o desenvolvimento da própria solução baseada em inteligência artificial.
“Grande parte do trabalho no início de um projeto de automação está em entender como a tarefa é feita hoje. Para isso, é preciso conversar com quem executa o trabalho e transformar o conhecimento que está na experiência dessas pessoas em regras claras que possam ser seguidas pelo agente. Esse processo de mapear e estruturar o conhecimento costuma levar mais tempo do que a própria construção do agente”, afirma.
Na prática, isso significa que empresas que não possuem processos documentados enfrentam dificuldades para avançar em projetos de automação mais sofisticados, independentemente da tecnologia utilizada.
Da era do copilot para o autopilot
A análise de Marcus Garcia acompanha uma discussão que ganhou força internacionalmente após a divulgação do estudo “Services as Software” (“Serviços, o Novo Software”), publicado pela Sequoia Capital em março deste ano.
O relatório defende que a próxima grande revolução da inteligência artificial não estará apenas na venda de software, mas na entrega direta de serviços executados por IA.
Segundo o estudo, o mercado está migrando de um modelo chamado “copilot”, no qual a tecnologia auxilia profissionais humanos, para um cenário de “autopilot”, onde a inteligência artificial assume grande parte da execução do trabalho, mantendo apenas supervisão humana em atividades que exigem julgamento e tomada de decisão mais complexa.
Nesse contexto, a IA deixa de ser apenas uma ferramenta de apoio para se tornar a principal responsável pela execução operacional.
A Sequoia argumenta que essa transformação pode abrir caminho para o surgimento de empresas avaliadas em até US$ 1 trilhão, especialmente em setores onde atividades já são tradicionalmente terceirizadas.
Entre os segmentos apontados pelo estudo estão contabilidade, auditoria, recrutamento, corretagem de seguros, determinados serviços jurídicos e operações de tecnologia da informação.
Processos estruturados são condição para avançar
Para Garcia, embora a tese faça sentido, sua aplicação depende diretamente da capacidade das empresas de estruturar suas operações internas.
Segundo ele, a transformação não ocorre simplesmente com a implementação de um agente inteligente.
Antes disso, é necessário garantir que processos estejam documentados, dados organizados e regras de negócio claramente definidas.
Também é preciso estabelecer mecanismos de governança capazes de determinar quais decisões podem ser tomadas automaticamente e quais devem permanecer sob responsabilidade humana.
“Dado bagunçado a gente resolve com estruturação. Resistência interna a gente resolve com processo de mudança bem conduzido. O que mais atrasa o cronograma é a empresa não ter o processo escrito de um jeito que sobreviva à ausência da pessoa que sabe fazer aquilo de memória”, destaca.
A observação reforça um problema recorrente em muitas organizações: a dependência de profissionais específicos que concentram conhecimento crítico sem que esse conhecimento esteja formalizado.
Quando isso acontece, a automação se torna mais difícil porque o sistema não consegue reproduzir decisões que dependem exclusivamente da experiência individual.
Setores mais preparados para a transformação
Embora a adoção da IA avançada ainda esteja em fase inicial em muitos segmentos, Garcia acredita que algumas áreas já apresentam condições mais favoráveis para avançar rumo ao modelo de autopilot.
Entre elas estão atividades altamente estruturadas, baseadas em regras claras e processos repetitivos.
No Brasil, ele cita como exemplos a conciliação contábil, a análise inicial de contratos padronizados e determinadas etapas dos processos de recrutamento.
Nessas áreas, a inteligência artificial já consegue ir além do papel de ferramenta de apoio e assumir parte significativa da execução operacional.
Por outro lado, funções que dependem de negociação, interpretação subjetiva ou decisões estratégicas continuam exigindo participação humana intensa.
Essa visão coincide com a análise apresentada por Julien Bek, autor do estudo da Sequoia Capital, que argumenta que tarefas com regras bem definidas e respostas verificáveis tendem a ser automatizadas mais rapidamente.
Já atividades baseadas em julgamento, contexto e experiência permanecem mais difíceis de transferir integralmente para sistemas inteligentes.
Compliance e regulação tornam a adoção mais lenta
Apesar do potencial de transformação, Garcia acredita que o mercado brasileiro seguirá um ritmo mais cauteloso na adoção de modelos totalmente automatizados.
Questões regulatórias, exigências de compliance e necessidade de auditoria ainda representam barreiras importantes para a implementação de agentes autônomos em setores críticos.
“A leitura de que o orçamento de serviço é maior que o de software, e que é mais fácil substituir um contrato de terceirização do que reorganizar uma equipe interna, faz muito sentido e a gente vê isso na prática. A diferença é que no Brasil a regulação e a cultura de compliance em setores como jurídico e contábil impõem um ritmo mais cauteloso de adoção. A tese tem base real, mas a implementação não acontece da noite para o dia”, afirma.
Isso significa que, pelo menos no curto prazo, a tendência é de convivência entre modelos assistivos e sistemas mais autônomos, com adoção gradual à medida que empresas desenvolvem confiança e maturidade operacional.
O futuro da automação corporativa
Especialistas avaliam que os próximos anos serão marcados pela expansão dos chamados agentes de IA, sistemas capazes de executar tarefas completas, interagir com múltiplos softwares e conduzir processos com mínima intervenção humana.
Entretanto, para que essa evolução aconteça de forma consistente, será necessário investir não apenas em tecnologia, mas também em governança, documentação, qualidade de dados e gestão de mudanças.
Nesse cenário, empresas que conseguirem estruturar melhor seus processos estarão mais preparadas para aproveitar o potencial da inteligência artificial.
Mais do que uma corrida por ferramentas cada vez mais sofisticadas, a transformação digital passa a depender da capacidade de transformar conhecimento organizacional em processos claros, auditáveis e executáveis.
Para Marcus Garcia, esse é o verdadeiro diferencial competitivo na nova era da automação.
“Enquanto 2025 foi marcado pela popularização dos copilots, 2026 tende a ser o ano em que as empresas começarão a testar modelos mais autônomos. Mas para chegar lá, é preciso fazer o dever de casa primeiro. E esse dever de casa continua sendo processo, dado e governança”, conclui.
