A automação corporativa entra em uma nova fase. Em vez de apenas recomendar ações ou apoiar decisões, sistemas baseados em inteligência artificial passam a executar etapas completas de processos operacionais, sob supervisão humana.

A mudança afeta estruturas de custo, tempos de resposta e modelos de terceirização, especialmente em empresas com grande volume de operações e múltiplos sistemas integrados.

Nesse contexto, surge o chamado processamento agentivo: um modelo em que o software analisa demandas, define próximos passos e realiza ações em diferentes plataformas, acionando pessoas apenas quando o nível de risco ou incerteza exige intervenção. As informações foram retiradas da Forbes.

O que muda na prática

O processamento agentivo permite que sistemas analisem solicitações, exceções ou documentos, coletem dados adicionais, apliquem políticas internas e executem transações em ambientes corporativos diversos.

Diferentemente de automações baseadas apenas em regras fixas, esses sistemas operam em circuito fechado: planejam, executam, verificam resultados e registram cada etapa para fins de controle e auditoria.

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A viabilidade desse modelo está associada ao amadurecimento tecnológico dos últimos anos. Ferramentas de orquestração evoluíram, a capacidade de integração por meio de interfaces de programação cresceu e mecanismos de monitoramento tornaram-se mais robustos.

Com isso, atividades antes limitadas a testes passam a operar em ambientes produtivos.

Os primeiros casos de adoção tendem a se concentrar em áreas com alto volume de demandas e grande número de exceções, como tratamento de solicitações, disputas financeiras, atualizações cadastrais e fluxos administrativos que atravessam múltiplos sistemas.

Nessas frentes, o modelo tradicional de aumento de equipe proporcional ao volume começa a ser substituído por estruturas com maior participação de software.

Novo desenho da terceirização

A evolução do processamento agentivo também altera o modelo tradicional de terceirização de processos. Empresas especializadas passam a incorporar sistemas baseados em agentes como parte central da operação, reduzindo a dependência de estruturas intensivas em mão de obra.

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Nesse ambiente, surgem modelos que combinam execução automatizada, supervisão humana e camadas formais de controle e avaliação.

A produtividade passa a estar associada à capacidade do sistema de executar, aprender com exceções e operar sob diretrizes claras, redesenhando contratos, indicadores e estruturas de governança nas grandes organizações.

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