O mercado global de Inteligência Artificial (IA) deve crescer de cerca de US$ 189 bilhões para US$ 4,8 trilhões até 2033, segundo a Conferência das Nações Unidas sobre Comércio e Desenvolvimento (UNCTAD), órgão ligado à Organização das Nações Unidas (ONU), ampliando a participação da IA no conjunto de tecnologias de fronteira. O salto consolida a IA como componente central da infraestrutura digital das empresas, mas não elimina um problema recorrente: em operações de grande volume, a barreira para capturar valor segue sendo menos tecnológica e mais operacional, relacionada a processos, integração e governança.
A evidência aparece em dados do Massachusetts Institute of Technology (MIT), no âmbito do Project NANDA. Em levantamento sobre inteligência artificial generativa (GenAI) em negócios, 95% das organizações avaliadas permanecem sem "impacto mensurável em P&L" quando iniciativas ficam restritas a pilotos ou a usos paralelos ao fluxo de trabalho. Os resultados se concentram em uma minoria que combina foco, integração ao processo em que o trabalho acontece e execução disciplinada. A leitura é direta: sem conexão com a operação real e sem controle explícito de exceções, a IA tende a se tornar custo de experimentação e retrabalho.
Em grandes operações, como Centros de Serviços Compartilhados (CSCs), redes de saúde, serviços financeiros, indústria e backoffices com múltiplos sistemas legados, a implantação de IA costuma esbarrar em variabilidade: solicitações por canais diferentes, regras atualizadas informalmente, aprovações tratadas como "exceção permanente" e dados distribuídos em silos. "Nesses cenários, a automação tende a quebrar com frequência e, a IA pode amplificar inconsistências em vez de reduzi-las, exigindo validação humana contínua", afirma Murilo Dias, CEO da Join4.
Hiperautomação como disciplina operacional, não como ferramenta
Sem utilizar definições de consultorias com restrição de publicação, a hiperautomação pode ser descrita a partir de referências do setor. A IBM define hiperautomação como uma abordagem orientada ao negócio para identificar, avaliar e automatizar o máximo possível de processos de negócio e de tecnologia da informação (TI), combinando diferentes tecnologias para ampliar a automação em escala.
Na prática, a hiperautomação é associada menos a um produto específico e mais à combinação de desenho de processos, orquestração, integrações, automação e inteligência aplicada, sustentada por métricas e trilhas de auditoria para operar em escala. Materiais técnicos do setor também destacam que a orquestração é a camada que coordena componentes determinísticos e baseados em agentes, define roteamento e lógica de decisão, compõe integrações e garante que tarefas, dados e ações avancem pelo fluxo de forma controlada e observável.
"O ponto é que a hiperautomação só funciona quando o processo é tratado como ativo: com dono, regra definida, indicadores e governança de exceções. Sem isso, a tecnologia acelera o que já é frágil e, em ambiente regulado, o custo do erro em escala pode superar qualquer ganho de produtividade", diz Dias.
O que muda quando a empresa tenta "industrializar" IA
Relatórios e análises recentes sobre adoção corporativa de IA destacam três prioridades recorrentes para reduzir riscos e aumentar a captura de valor:
- Métrica antes da automação: estabelecer baseline (tempo de ciclo, fila, retrabalho, nível de serviço (SLA), erros por tipo de solicitação e custo operacional por transação).
- Integração ao fluxo: conectar IA e automação ao processo em que o trabalho acontece (por exemplo, suíte de gestão de processos de negócio (BPMS), gestão de serviços corporativos (ESM) e gestão de serviços de TI (ITSM)), evitando ferramentas paralelas que criam sombras operacionais.
- Governança e segurança: trilhas de auditoria, limites de autonomia e desenho explícito de exceções, especialmente em ambientes regulados.
"Essa disciplina é particularmente relevante com a evolução de sistemas multiagentes e rotinas mais autônomas. Sem governança, a promessa de produtividade se converte em risco operacional: decisões pouco rastreáveis, inconsistência de critérios e aumento do esforço de supervisão", afirma Murilo Dias.
Quando o processo vira sistema operacional, a IA deixa de ser vitrine
É nesse ponto que cresce a demanda por programas contínuos de transformação operacional, capazes de combinar mapeamento e redesenho de processos, arquitetura de automação, integração de legados e acompanhamento executivo. Para Murilo Dias, o erro mais frequente em iniciativas corporativas é "tratar IA como camada paralela". "Em operações complexas, piloto interessante não basta. Sem linha de base, integração e controles, o dia a dia não muda e, se o dia a dia não muda, o P&L não sente", afirma.
Dias acrescenta que a captura de valor depende de priorização e governança: "o primeiro passo é explicitar onde está o custo, tempo de ciclo, retrabalho, falhas e exceções, e decidir o que atacar primeiro para mexer no resultado com segurança. A IA entra como parte do fluxo, com rastreabilidade e limites de autonomia. Em enterprise, o debate sério não é só adoção; é industrialização com controle".
Ao longo de 2026, a discussão tende a se deslocar de "adotar IA" para industrializar IA com controle: medir, integrar e governar. Em grandes operações, esse é o ponto que separa iniciativas que viram vitrine de inovação daquelas que aparecem no resultado, com produtividade e previsibilidade.