Hiperautomação: o que é, como funciona e como está evoluindo com agentes de IA

A automação tem sido uma parte essencial das operações de negócios há décadas. Mas, com o avanço da tecnologia, uma nova abordagem está ganhando destaque: a hyperautomation! 

Pensando em trazer mais informações aos nossos leitores, neste artigo, exploraremos o conceito de hyperautomation, suas diferenças em relação à automação tradicional, estratégias de implementação, benefícios e sua visão de longo prazo. 

Siga a leitura! 

O que é a hiperautomação? 

Primeiramente, a hiperautomação (ou Hyperautomation) é uma abordagem avançada que combina tecnologias complementares para criar um ambiente operacional inteligente e adaptável.

• Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML): atuam como o "cérebro" da operação, responsáveis por identificar padrões, prever cenários e permitir a tomada de decisões com base em dados complexos.
• Automação robótica de processos (RPA): tecnologia que executa as tarefas repetitivas e volumosas, interagindo com as interfaces dos sistemas exatamente como um humano faria.
• Mineração de processos (Process Mining): é a etapa de inteligência prévia. Essa tecnologia mapeia os processos reais da empresa, identificando gargalos e apontando exatamente o que deve ser automatizado para gerar o maior retorno possível.
• Processamento inteligente de documentos (IDP): o recurso que permite aos sistemas lerem dados não estruturados, como contratos em PDF, imagens e e-mails, extraindo informações vitais de forma automatizada.
• Automação de processos de negócios (BPA) e integração (iPaaS): a espinha dorsal que conecta sistemas legados às novas aplicações, garantindo que a informação flua sem atrito.

Diferente da automação tradicional, que se concentra na execução de tarefas específicas e isoladas, a hiperautomação visa orquestrar workflows complexos e dinâmicos de ponta a ponta.

Segundo o Gartner,  a hiperautomação inclui a utilização de IA para aumentar as capacidades dos trabalhadores. Em outras palavras, permite que as empresas automatizem processos end-to-end e melhorem a tomada de decisões em tempo real.  

O Forrester complementa essa visão, apontando que grande parte das empresas investirá em IA generativa para aprimorar a criatividade e a produtividade dos funcionários.

Qual a diferença entre automação tradicional, RPA e hiperautomação?

Quando o objetivo é escalar a eficiência operacional, é comum que os termos tecnológicos acabem se misturando. No entanto, compreender a fronteira entre essas abordagens é o primeiro passo para direcionar a estratégia de TI corretamente.

Para facilitar essa visualização, podemos dividir a evolução desses conceitos em três estágios:

• Automação tradicional: é o modelo mais rígido. Geralmente, depende de integrações no nível do código (via APIs) para fazer com que dois ou mais sistemas conversem entre si. Requer forte envolvimento de desenvolvedores e atende a gargalos pontuais, executando processos estritos que não lidam bem com mudanças imprevistas.
• RPA (Robotic Process Automation): o RPA atua na camada de interface (UI), imitando as ações humanas diárias, como cliques, cópia e cola de dados ou preenchimento de formulários. Ele é focado em tarefas repetitivas e baseadas em regras claras. É uma excelente ferramenta para ganhar velocidade em operações previsíveis, mas encontra seu limite quando se depara com dados não estruturados ou processos que exigem tomada de decisão.
• Hiperautomação: a hiperautomação (hyperautomation) expande o RPA ao combinar os robôs com outros recursos tecnológicos, ganhando a capacidade de interpretar PDFs, classificar e-mails, tomar decisões com base em padrões e até mesmo identificar novos processos que devem ser otimizados.

Ou seja, enquanto a automação tradicional integra e o RPA executa, a hiperautomação pensa, aprende e orquestra a transformação digital de forma contínua.

Como implementar a hiperautomação?

Portanto, para implementar a Hyperautomation, as organizações devem adotar uma abordagem estratégica que envolve: 

• Identificação de processos: Avaliar e mapear os processos empresariais que podem se beneficiar da automação. 
• Ferramentas e tecnologias: Integrar tecnologias como RPA (Robotic Process Automation), IA, ML e BPM (Business Process Management) para criar uma solução coesa. 
• Equipe multidisciplinar: Formar equipes de fusão que combinam conhecimentos de TI e negócios para garantir uma compreensão holística e implementação eficaz. 

Os desafios incluem a necessidade de superar barreiras culturais dentro das organizações, a integração de sistemas legados e a garantia da segurança e conformidade dos dados.  

Além disso, a mesma pesquisa do Forrester destaca que a adoção de novas tecnologias como a IA generativa pode enfrentar resistência inicial, mas é essencial para melhorar a experiência do cliente e a eficiência operacional.

Quais são os benefícios da hiperautomação?

Os benefícios da Hyperautomation são significativos, incluindo o aumento da eficiência com automação de tarefas repetitivas e complexas, liberando, assim, recursos humanos para atividades estratégicas. 

Segundo a pesquisa da Mordor Intelligence 2024-2029, a integração de IA e ML permite respostas mais rápidas e precisas às necessidades dos clientes, resultando em maior satisfação e fidelização.

Case prático dos benefícios de hyperautomation 

De acordo com a mesma pesquisa mencionada acima: 

"A UPMC Health Plan, um sistema de saúde internacional que opera em mais de 40 hospitais, fez a implementação de ferramentas assistidas por NLP (Processamento de Linguagem Natural), demonstrando um aumento significativo na eficiência dos trabalhadores. 

Estas ferramentas permitiram que os analistas de dados trabalhassem cerca de 38 vezes mais rápido ao analisar dados não estruturados de prontuários eletrônicos de saúde.  

Essa automação avançada ajudou na melhor compreensão dos dados, o que levou a avaliações mais precisas da qualidade e das medições de saúde da população. Como resultado, a UPMC Health Plan não apenas aumentou sua eficiência operacional, mas também melhorou a precisão dos seus processos de avaliação, demonstrando o impacto positivo da Hyperautomation no setor de saúde." 

Quais são as expectativas para evoluçãod a hiperautomação?

A Hyperautomation está em constante evolução. No futuro, espera-se que continue a integrar novas tecnologias emergentes, como a IA generativa e o aprendizado profundo, para proporcionar soluções ainda mais inteligentes e adaptáveis.  

O Gartner prevê que, até 2028, mais de 75% das equipes de engenharia de software e operações de tecnologia utilizarão assistentes baseados em IA e agentes autônomos de forma integrada em suas rotinas.

Esse nível de adoção demonstra que a hiperautomação não é mais apenas sobre conectar sistemas, mas sim o motor definitivo que transforma a maneira como as empresas operam, aceleram suas entregas e tomam decisões estratégicas em tempo real.

Além disso, a tendência é que as empresas invistam cada vez mais em plataformas de low code e no-code. Permitindo que profissionais de negócios sem conhecimentos técnicos avancem na automação de processos complexos. 

Em resumo, a Hyperautomation representa um passo significativo em direção a um futuro mais eficiente e ágil. Isto é, onde a tecnologia trabalha lado a lado com os humanos para transformar processos empresariais e melhorar a experiência do cliente.  

As empresas que adotarem essa abordagem estarão melhor posicionadas para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades do mercado em constante mudança. 

Hiperautomação e a nova geração de agentes especializados

A hiperautomação surgiu unindo RPA, IA e gestão de processos para automatizar fluxos inteiros.

Esse conceito continua válido, mas a forma como é executado passa por uma nova mudança com a geração de agentes de IA que interpreta contexto, aplica critérios e apoia decisões dentro de um processo.

Essa mudança traz um requisito que a automação tradicional não exigia com a mesma intensidade:

• governança sobre o que o agente pode decidir,
• quais evidências ficam registradas;
• quem responde pelo resultado.

Automatizar mais rápido deixou de ser suficiente e o diferencial está em ter contexto, critério e supervisão.

É esse o próximo estágio da automação: mas a combinação entre agentes especializados e profissionais que definem os limites de atuação de cada um.

Saiba mais sobre essa abordagem com o Vericode.ai.

Perguntas frequentes sobre hiperautomação