Além da demonstração: o que os CoEs de automação realmente esperam ver da IA agêntica

Você já assistiu a demonstrações de IA suficientes até agora. Recursos impressionantes? Sim. Alegações ousadas de tomada de decisão autônoma? Sem dúvida.

O que está te impedindo? Você não está disposto a abrir mão do ROI conquistado com tanto esforço em troca de incertezas. Antes de se comprometer com a transformação agêntica, você precisa de respostas:

• O que acontece com seus investimentos atuais em automação?
• Como é a transição para um CoE agêntico?
• Quais recursos da plataforma determinam o sucesso da empresa (em comparação com o sucesso da demonstração)?
• Como você saberá que está funcionando?

A resposta à primeira pergunta é a base: seus investimentos em automação existentes se tornam MAIS valiosos, não obsoletos. Veja os motivos.

Como a automação agêntica potencializa seus investimentos existentes

As automações criadas pelo seu CoE, cada uma resolvendo um caso de uso específico (processamento de faturas, gerenciamento de dados de fornecedores, entrada de pedidos, geração de relatórios), exigiram tempo de desenvolvimento, testes, documentação e aprovação da governança. Esta era a equação linear: mais casos de uso exigiam proporcionalmente mais tempo de desenvolvimento.

A automação agêntica elimina essa limitação. Em vez de os desenvolvedores codificarem cada novo fluxo de trabalho, os agentes geram fluxos de trabalho potencialmente ilimitados, orquestrando componentes de automação e recombinando-os com base no contexto de negócios.

Ou seja, sua biblioteca de automação é um componente essencial e inestimável da automação agêntica. As organizações que estão iniciando a jornada de automação hoje não podem pular etapas, pois não terão componentes suficientes para os agentes trabalharem.

A cobertura da automação se expande e o tempo de retorno do investimento diminui

Normalmente, os programas de automação proporcionam um bom retorno sobre o investimento nos primeiros anos. Mas você já deve ter percebido que os ganhos fáceis ficaram para trás. As oportunidades restantes tendem a ser mais complexas, mais variáveis e mais difíceis de justificar com a economia tradicional da RPA.

A automação agêntica permite estender a cobertura da automação exatamente aos processos que você considerava complexos demais; ela é perfeita para lidar com exceções, decisões subjetivas e dados não estruturados. Os primeiros usuários estão alcançando uma expansão relevante da cobertura sem aumentos proporcionais de custos, lidando com casos especiais e trabalhos baseados em julgamento que a RPA tradicional não conseguia realizar.

Com uma base de CoE, os agentes de IA podem operar imediatamente. O verdadeiro risco para o ROI reside em ver suas capacidades de automação estagnarem enquanto os outros avançam.

A experiência da sua equipe se acumula, não se reinicia

As equipes que criaram seu programa de RPA entendem como a automação empresarial realmente funciona na produção. Elas sabem quais integrações falham, como as exceções surgem, o que a governança realmente exige e por que processos que parecem simples nas demonstrações falham no seu ambiente.

Todo esse entendimento de processos, conhecimento de integração e disciplina de governança torna-se mais valioso quando agentes estão criando fluxos de trabalho, e não menos. Os novos elementos (design de instruções para agentes, protocolos de validação, supervisão baseada em riscos) complementam a experiência da sua equipe, que levou anos para ser desenvolvida.

A automação agêntica redireciona esse conhecimento da codificação para o desenvolvimento de padrões de orquestração de nível superior e para a validação do que os agentes geram. O trabalho deixa de ser “construir essa automação específica” e se transforma em “estabelecer as estruturas nas quais os agentes operam”.

Como isso se aplica ao seu CoE

Em vez de distribuir recursos finitos de desenvolvedores por uma lista cada vez maior de oportunidades para criar automações úteis, seu CoE passa a selecionar o kit de ferramentas que os agentes utilizam e a manter a supervisão e a validação. Os agentes geram novos fluxos de trabalho a partir de componentes que você já criou e validou.

Na Cargill, o Centro de Excelência em Automação Inteligente Global criou 236 automações ao longo de cinco anos, gerando uma economia de US$ 19 milhões. Cada automação resolveu problemas específicos: desativação de fornecedores, entrada de pedidos, processamento de faturas. A governança e a estrutura do CoE que a empresa estabeleceu a posicionou para multiplicar esse valor em novos casos de uso que até agora não conseguia abordar.

Para a Sumitomo Rubber, a automação agêntica ingere dados, otimiza o enchimento de contêineres e aplica regras em todos os pedidos. O tempo de alocação manual caiu 98%, passando de 20 dias para metade de um dia.

Esses resultados mostram a multiplicação de valor quando os agentes podem aproveitar sua biblioteca de automação existente no ambiente real da sua empresa. No entanto, essa última parte, “seu ambiente empresarial real”, é onde as alegações da IA agêntica são realmente testadas.

Separando a magia das demonstrações da realidade empresarial

Considere um cenário de processamento de faturas. Um agente de IA precisa extrair dados de um PDF, validar o fornecedor no seu sistema ERP, verificar o pedido de compra na sua plataforma de compras, encaminhar aprovações pelo seu sistema de fluxo de trabalho e acionar o pagamento no seu aplicativo financeiro.

São cinco sistemas diferentes: o ERP é executado no local por motivos de conformidade. Sua plataforma de compras é antiga e tem acesso limitado à API. Sua ferramenta de fluxo de trabalho é um SaaS baseado em nuvem. Além disso, seu aplicativo financeiro requer protocolos de segurança específicos.

As soluções pontuais funcionam bem porque todos os dados residem em um único sistema que elas controlam. No entanto, elas tendem a apresentar deficiências na navegação por infraestruturas híbridas, sistemas legados, limites de segurança em torno de dados financeiros e requisitos de conformidade que determinam para onde os dados podem ser transferidos.

Plataformas como ServiceNow e Salesforce oferecem governança e segurança empresarial, mas suas capacidades agênticas são projetadas para operar dentro de seus ecossistemas. Ou seja, os agentes podem coordenar os módulos do ServiceNow ou as nuvens do Salesforce de maneira eficiente, mas quando os dados das faturas ficam no SAP, o cadastro de fornecedores fica no Oracle e as aprovações passam por um aplicativo personalizado, eles não conseguem preencher essas lacunas.

O valor é real, mas limitado a domínios específicos, efetivamente tornando obsoletos os investimentos em automação que você fez fora dessas plataformas.

O que a orquestração empresarial realmente exige

Quando um agente coordena um fluxo de trabalho, ele sequencia e gerencia a execução em sistemas desconectados. O agente determina o caminho de processamento e aciona cada automação em sequência (para uma fatura: extração de OCR, validação de fornecedores, recuperação de ordens de compra, encaminhamento de aprovações, processamento de pagamentos) e coordena diferentes modelos de segurança, ambientes de implantação e padrões de acesso.

Seus desenvolvedores criaram essas automações individuais. Você precisa de agentes que possam coordená-los em sistemas com diferentes arquiteturas e requisitos.

Para agregar valor à empresa, as plataformas agênticas devem estar preparadas para a realidade empresarial:

• Orquestração da automação de agentes: os agentes devem chamar e coordenar sua biblioteca de automação atual como ferramentas executáveis, independentemente de onde elas sejam executadas.
• Conectividade empresarial: conectores pré-construídos para sistemas centrais e capacidade de integração com aplicativos legados que não possuem APIs modernas, incluindo sistemas locais.
• Governança de produção: trilhas de auditoria para cada ação do agente em vários sistemas, com controles sobre o acesso aos dados e acompanhamento das decisões.
• Flexibilidade na implantação: a capacidade de operar onde seus sistemas realmente estão, seja na nuvem, no local ou em um ambiente híbrido, com base nos requisitos de segurança e conformidade.
• Arquitetura de segurança: gerenciamento de credenciais em sistemas com diferentes requisitos de segurança e proteções contra acesso não autorizado.

A maioria dos fornecedores afirmará que cumpre esses requisitos. Sua função exige que eles comprovem isso com seus sistemas, seu modelo de segurança e seus requisitos de conformidade, não apenas com o ambiente de demonstração.

Os agentes conseguem orquestrar as automações existentes em todo o seu ecossistema empresarial atual? A governança monitora as ações dos agentes em todos os seus sistemas? Você pode implantar onde os requisitos de segurança exigem?

A disciplina de avaliação que seu CoE já construiu, ou seja, as estruturas que impedem a automação não oficial e garantem a confiabilidade da produção, permite separar a capacidade agêntica real das promessas da IA e protege a organização contra o acúmulo de dívidas técnicas disfarçadas de inovação.

Como é a transformação do seu CoE agêntico?

Os recursos que tornam o CoE eficaz (disciplina de processos, estruturas de governança, arquitetura de integração, relacionamentos com as partes interessadas) continuam sendo sua base. O que muda é a forma como o trabalho é feito e onde a equipe investe mais tempo.

Para fluxos de trabalho que utilizam componentes de automação existentes, sua equipe passa da codificação para a validação. Mas você ainda criará automações onde os componentes ainda não existem. Ou seja, é preciso alternar entre a construção e a validação, o que exige um certo ajuste.

A outra mudança é a engenharia de prompts, mas não do tipo criativo. Os agentes precisam de instruções estruturadas que produzam um comportamento consistente. Os desenvolvedores compreendem a lógica do processo; traduzir isso em instruções que os agentes executam de maneira confiável é um trabalho diferente.

Papéis em evolução

Formar uma equipe de especialistas experientes em automação agêntica consiste, em grande parte, em desenvolver sua equipe atual.

Seu líder de orquestração agêntica provavelmente é seu arquiteto de automação mais sênior ou um desenvolvedor com profundo conhecimento dos processos de negócios. Essa pessoa projeta estruturas de instrução, estabelece padrões de orquestração e soluciona problemas quando o comportamento do agente não corresponde à intenção. A combinação de habilidades é rara: profundidade técnica, experiência em negócios e capacidade de pensar em instruções para agentes, em vez de códigos procedimentais.

Os validadores de fluxo de trabalho de IA são provenientes de sua equipe de controle de qualidade ou de desenvolvedores seniores. Eles validam se os fluxos de trabalho gerados pelos agentes atendem aos padrões de produção, o que envolve tanto uma revisão técnica quanto uma verificação da lógica de negócios. A mudança fundamental é avaliar fluxos de trabalho que eles não escreveram e agentes lógicos gerados, não código escrito por desenvolvedores.

Os especialistas em fluxo de trabalho agêntico são desenvolvedores de RPA prontos para trabalhar em um nível mais alto: projetando padrões de orquestração, validando resultados de agentes e criando componentes quando necessário. Embora não se trate de uma simples troca de habilidades, instruir e validar é diferente de desenvolver.

O restante da sua equipe também evolui. Os analistas de processos, as equipes de governança e a equipe de suporte se adaptam, mas mantêm seu trabalho principal. Os analistas identificam oportunidades, mas agora trabalham com os líderes de orquestração no design de instruções, em vez de entregar especificações aos desenvolvedores. A governança analisa os fluxos de trabalho gerados por agentes juntamente com o código dos desenvolvedores. O suporte se expande de “por que isso falhou” para “por que o agente tomou essa decisão”.

Novos requisitos de governança

Monitorar as decisões dos agentes é mais difícil do que monitorar a automação tradicional. Quando um agente processa uma fatura e a sinaliza para revisão humana, sua estrutura de governança precisa registrar o motivo. Limite excedido? Anomalia nos dados de fornecedores? Pontuação de confiança baixa? Algum outro motivo?

Isso requer instrumentos que você provavelmente não possui no momento. Seu monitoramento atual de automação de RPA rastreia sucesso/falha, tempo de execução e registros de erros. O monitoramento do agente requer transparência no nível da decisão: qual caminho o agente escolheu, qual era seu nível de confiança, quais dados informaram a decisão, em que ponto da orquestração ele determinou que era necessária uma revisão humana?

A infraestrutura de monitoramento fará parte da plataforma selecionada, mas definir o que monitorar é uma decisão de governança. Seu CoE precisa responder: quais decisões dos agentes exigem registro e revisão? Quais limites de confiança geram o escalonamento? Quem tem acesso para revisar o raciocínio do agente? Os protocolos de validação para fluxos de trabalho e estruturas de escalonamento gerados por agentes exigem as mesmas decisões de governança.

Essas não são perguntas que sua plataforma responde por você. Você precisa decidir com base na sua tolerância ao risco, nos requisitos de conformidade e na cultura organizacional.

Tenha em mente que obter o alinhamento das partes interessadas normalmente leva mais tempo do que a implementação técnica, portanto, é útil estabelecer esses protocolos durante os testes-piloto para preparar o terreno para a expansão.

Como medir o impacto agêntico

A economia de tempo e a redução de custos ainda são importantes, mas não indicam se a transformação está funcionando. Acompanhe métricas que mostram se os agentes estão ampliando com eficácia os recursos do seu CoE:

• Qualidade do fluxo de trabalho gerado por agente: acompanhe a porcentagem de fluxos de trabalho que são aprovados na primeira revisão. Baixas taxas de aprovação indicam que as estruturas de instrução precisam ser aprimoradas ou que os fluxos de trabalho com os quais os agentes estão lidando são complexos demais para a capacidade atual.
• Tempo desde a oportunidade até a produção: para fluxos de trabalho que utilizam componentes de automação existentes, procure por redução de cronograma, por exemplo, de semanas para dias. Se isso não estiver acontecendo, talvez os agentes estejam tendo dificuldades para coordenar com eficácia, a validação seja um gargalo ou você esteja aplicando a coordenação de agentes aos casos de uso errados.
• Complexidade de orquestração: você está expandindo a cobertura para fluxos de trabalho complexos, com vários sistemas e etapas, ou apenas facilitando um pouco as automações? Se os agentes estão apenas orquestrando com sucesso fluxos de trabalho de 2 a 3 etapas, você não está obtendo o valor esperado.
• Alocação do tempo dos desenvolvedores: isso ajuda a avaliar se sua equipe está saindo da fase de construção para a de validação. Assim, deve haver uma redução nas horas de desenvolvimento tradicional à medida que as horas de design e validação da orquestração aumentam. Se houver muito tempo dedicado às três etapas, isso pode indicar que a transformação está estagnada e você está apenas aumentando a carga de trabalho.

O ponto principal é que a mudança para a automação agêntica não é um recomeço, mas também não é uma mudança trivial. Os CoEs que estão alcançando o sucesso com a IA agêntica usam a base existente como um impulso para a transformação.

Inicie a transformação do seu CoE

Seu CoE de automação está posicionado para se tornar cada vez mais valioso. A questão agora é o momento.

Seus investimentos existentes, a experiência da equipe e o histórico representam vantagens que você já construiu. O que você fizer nos próximos 90 dias determinará se você escolherá seu caminho de transformação ou se ele será escolhido por você sob pressão competitiva.

Converse conosco sobre o caminho de transformação do seu CoE, ou conheça a plataforma que permite aos agentes orquestrar a biblioteca de automação que você já criou.