Automatizar um processo ruim apenas produz erros em maior velocidade, e essa é talvez a lição mais repetida, e menos praticada, entre empresas que iniciam projetos de hiperautomação. Rolando Bonaccorsi, especialista em gestão de operações de TI e excelência em serviços, observa que boa parte das iniciativas de RPA falha não por limitação tecnológica, mas por tentar automatizar processos jamais devidamente padronizados.
A hiperautomação se diferencia da automação tradicional pela ambição de escala: em vez de tratar processos isoladamente, busca conectar fluxos inteiros, combinando RPA, inteligência artificial e integração de sistemas em uma malha operacional contínua. Essa abordagem promete ganhos expressivos de eficiência, mas introduz riscos que raramente aparecem nos materiais de venda das plataformas.
O erro de automatizar antes de padronizar
Projetos de automação costumam começar pelo lugar errado: a ferramenta. Equipes se empolgam com a capacidade técnica de um robô de software e partem direto para a implementação, sem mapear com rigor exceções e regras informais que existem em qualquer processo real. O resultado é uma automação frágil, que funciona bem no cenário ideal, mas quebra na primeira exceção não prevista.
Tal como evidencia Rolando Bonaccorsi, o trabalho de padronização que precede a automação é, muitas vezes, mais valioso do que a automação em si. Ao documentar exceções e simplificar decisões antes de codificá-las em um robô, a empresa frequentemente descobre que parte do ganho de eficiência já poderia ter sido obtida apenas com a reorganização do processo.
Governança: o elo que falta na maioria dos projetos
À medida que o número de automações cresce, cresce o risco de criar uma malha de robôs sem dono claro, sem documentação atualizada e sem visibilidade centralizada. Esse fenômeno, semelhante ao shadow IT, se manifesta em soluções criadas de forma descentralizada, que funcionam isoladamente, mas comprometem a governança geral quando o ambiente muda.
Conforme observa Rolando Bonaccorsi, as empresas de alta maturidade tratam cada automação como um ativo de produção, com dono definido, monitoramento próprio e critérios claros de desativação. Sem essa disciplina, o portfólio de automações se transforma, em poucos anos, em uma dívida técnica silenciosa, tão difícil de gerenciar quanto o processo manual que pretendia substituir.
Eficiência real versus eficiência aparente
Reduzir o tempo de execução de uma tarefa específica é apenas parte da equação. Se a automação gera mais exceções para tratamento manual, ou apenas desloca o trabalho para outra etapa sem eliminá-lo, o ganho registrado em relatórios pode não se traduzir em benefício real para a operação como um todo. Medir eficiência exige olhar o processo de ponta a ponta.
Na avaliação de Rolando Bonaccorsi, sendo diretor de operações da Vert Analytics, os indicadores mais confiáveis não medem velocidade isolada, mas acompanham a taxa de exceção ao longo do tempo e o esforço humano total dedicado ao processo, antes e depois da automação. Quando essa taxa sobe, é sinal de que a automação está mascarando um problema estrutural, em vez de resolvê-lo.
Autonomia tecnológica e supervisão humana
Quanto mais uma operação se aproxima da autonomia total, maior a necessidade de mecanismos de supervisão bem desenhados. Isso pode parecer contraditório, mas decisões automatizadas em escala têm potencial de amplificar erros com a mesma velocidade com que amplificam ganhos. Um processo que toma uma decisão errada repetidamente, sem intervenção, pode causar mais dano em horas do que um erro humano causaria em semanas.
Rolando Bonaccorsi recomenda que toda iniciativa de hiperautomação inclua, desde o início, pontos de checagem humana proporcionais ao risco da decisão automatizada. Processos de baixo impacto podem operar com supervisão mínima, enquanto decisões que afetam clientes ou dados sensíveis devem manter camadas de validação, mesmo abrindo mão de parte da velocidade prometida.
A promessa da hiperautomação é real, mas seu sucesso depende menos da sofisticação das ferramentas escolhidas e mais da disciplina organizacional que a antecede e a acompanha. Empresas que tratam automação como projeto de tecnologia, isolado das discussões sobre processo e governança, tendem a colecionar robôs desconectados em vez de construir uma operação verdadeiramente mais eficiente.
Por fim, o paradoxo central permanece: quanto mais uma empresa automatiza, mais precisa investir em governança e supervisão inteligente. Ignorar esse equilíbrio transforma a eficiência prometida em uma nova fonte de complexidade, exatamente o problema que a automação deveria resolver.
