Antes de investir em IA, sua empresa já automatizou o básico? A maioria ainda não

Toda semana escuto alguma conversa em que RPA (Automação Robótica de Processos) é tratada como tecnologia do passado, algo que “já passou”, agora que todo mundo fala de agentes de IA, modelos generativos e automação autônoma.

Entendo de onde vem essa percepção.

Mas os dados mais recentes sobre adoção de inteligência artificial nas empresas contam uma história bem diferente: a maioria das organizações ainda não construiu a base que permitiria à IA entregar o que promete e é exatamente essa base que o RPA, bem implementado, já resolve há anos.

O hype está na frente da operação real O AI Index 2026, do Instituto de Inteligência Artificial Centrada no Ser Humano da Universidade Stanford, mostra que 88% das organizações pesquisadas já utilizavam IA em pelo menos uma função do negócio em 2025, e que a adoção de IA generativa chegou a 70%.

São números expressivos.

Mas o mesmo levantamento revela o dado que realmente importa para quem decide onde investir: o uso de agentes de IA, a camada que de fato executa tarefas de forma autônoma, permaneceu em um dígito percentual na maioria das funções empresariais analisadas.

Essa distância entre “testamos IA generativa” e “temos IA operando de forma autônoma e confiável dentro do processo” não é um detalhe.

É o retrato de um mercado que correu para experimentar antes de resolver o que sustenta qualquer experimento dar certo em escala.

A pressa que sai car a Uma reportagem publicada em setembro deste ano descreve bem o que venho observando na prática: empresas adotando inteligência artificial em ritmo acelerado, mas sem redesenhar processos, sem estruturar dados e sem governança (o resultado, segundo a matéria, não é eficiência, é a automação apenas transferindo o gargalo de um lugar para outro, criando mais complexidade e mais custo do que havia antes).

Isso confirma algo que vejo há dez anos cuidando de projetos de automação para empresas de médio e grande porte: tecnologia nova aplicada sobre processo mal desenhado não resolve problema, ela amplifica o problema com mais velocidade.

O verdadeiro gargalo não é o modelo de IA — é o dado Uma análise recente sobre o que mudou na adoção de IA em 2026 chega a uma conclusão que considero a mais subestimada do mercado hoje: o dado, não a ferramenta, é o gargalo real.

As empresas que avançaram mais rápido com IA tinham algo em comum antes mesmo de escolher qualquer modelo: bases de dados organizadas, histórico confiável e sistemas integrados entre si.

E é exatamente aqui que o RPA nunca deixou de ser relevante.

Um projeto de automação robótica de processos bem implementado não é só sobre eliminar tarefas repetitiva, é sobre criar a disciplina de mapear processo, estruturar dado, conectar sistema e padronizar fluxo.