Da automação à autonomia: o novo turnaround operacional das empresas brasileiras

A automação tem sido um dos pilares da transformação das empresas nas últimas décadas, revolucionando tanto o chão de fábrica quanto as áreas de suporte. Inicialmente, a automação se concentrou nos processos produtivos, introduzindo robôs industriais, máquinas controladas por CNC (comando numérico computadorizado) e sistemas de automação que aumentaram a eficiência e a precisão das operações fabris.

Com o passar do tempo, essa evolução expandiu-se para os setores administrativos e de suporte, impulsionada pelo advento de sistemas de gestão empresarial (ERP, na sigla em inglês) na década de 1990. Esses sistemas trouxeram integração e padronização para funções como finanças, logística e recursos humanos, criando uma base sólida para processos mais inteligentes. Na última década, ferramentas de automação robótica de processos (RPA, na sigla em inglês) surgiram para automatizar tarefas repetitivas e baseadas em regras, como processamento de pedidos e reconciliações financeiras.

Agora, com a ascensão da inteligência artificial (IA), a automação alcançou um novo patamar, permitindo análises preditivas, decisões autônomas e a transformação de dados em insights estratégicos para o negócio.

A automação nas operações fabris ocorreu principalmente na era chamada Indústria 4.0 – quarta etapa da revolução industrial. O conceito, introduzido na Alemanha em 2011 durante a Feira da Indústria de Hannover, integrou tecnologias avançadas como internet das coisas (IoT), big data e IA. Essas tecnologias conectam máquinas, sistemas e dados em uma rede integrada, criando um ambiente produtivo mais inteligente, eficiente e interconectado.

No início, a indústria 4.0 se concentrou no chão de fábrica, permitindo que máquinas conectadas monitorassem seu próprio desempenho, previssem falhas e ajustassem os processos produtivos automaticamente. Esse avanço trouxe ganhos significativos de produtividade para as indústrias, além de melhorar a qualidade dos produtos e otimizar a eficiência operacional dos processos.

No entanto, o potencial dessas tecnologias rapidamente ultrapassou os limites dos processos de produção das indústrias. Com a evolução da inteligência artificial, um novo caminho foi aberto para as chamadas “operações autônomas”, uma abordagem que não se restringe apenas ao controle e monitoramento de máquinas, mas se expande para todas as áreas da empresa. O conceito de operações autônomas aplica os mesmos princípios de conectividade, inteligência artificial e automação a funções críticas do negócio, como gestão financeira, planejamento da cadeia de suprimentos, atendimento ao cliente e até à formulação de estratégias empresariais.

Essa transição reflete uma visão mais ampla da automação, na qual a integração de tecnologias inteligentes não apenas melhora a execução de tarefas, mas também otimiza processos decisórios em tempo real. Assim, as operações autônomas estão transformando a maneira como as empresas operam e competem, promovendo uma nova era de agilidade, eficiência e inovação que conecta cada aspecto do negócio em um sistema hiperautomatizado, holístico e autônomo.

O “de-para” da migração do modelo operacional

As empresas brasileiras apresentam um cenário diversificado em termos de maturidade digital e adoção de tecnologias avançadas como automação, uso de dados e inteligência artificial, refletindo diferenças significativas entre as grandes corporações e as micro e pequenas empresas (MPEs).

Nesse cenário, a adoção de operações autônomas no Brasil pode representar muito mais do que um avanço tecnológico; ela sinaliza uma transformação empresarial ampla, capaz de redefinir modelos de negócio e processos internos. À medida que as empresas avançam da automação tradicional para um modelo mais integrado e autônomo, as oportunidades de impacto estratégico se tornam evidentes, especialmente na gestão empresarial.

Onde estamos: as empresas brasileiras e a maturidade digital

Ainda existe uma disparidade significativa entre o Brasil e outros países líderes na adoção de tecnologias digitais que constituem as operações autônomas. Enquanto o Brasil dá passos importantes em direção à transformação digital, os investimentos e a infraestrutura tecnológica ainda estão muito aquém do que se observa em economias desenvolvidas.

A desigualdade de maturidade digital entre as empresas é um dos problemas. Enquanto as grandes empresas concentram a maior parte do faturamento nacional, elas representam apenas 22% dos empregos formais, segundo o Mapa da Digitalização das MPEs Brasileiras 2023, da Agência Brasileira de Desenvolvimento Industrial (ABDI). Por outro lado, as MPEs, que são responsáveis por 78% das vagas formais e contribuem com aproximadamente 30% do PIB nacional, enfrentam desafios muito maiores para avançar na digitalização e implementação de tecnologias inovadoras.

Um exemplo dessa disparidade: ainda segundo o estudo da ABDI, a média de maturidade digital das MPEs é de 48,25 pontos em uma escala de 0 a 100. Embora esse número represente um progresso em relação aos anos anteriores, ele ainda é insuficiente para garantir competitividade em um mercado global cada vez mais digitalizado. Nesse cenário, apenas 4,5% das MPEs alcançaram o nível de “líder digital”, enquanto a maior parte ainda opera em estágios intermediários da transformação digital.

Mesmo assim, apesar de todas as diferenças na maturidade digital, tanto grandes empresas quanto MPEs têm experimentado avanços em automação e operações autônomas. Esses avanços variam desde a automação de tarefas básicas até o uso de inteligência artificial para decisões complexas, transformando processos produtivos e funções de suporte ao negócio.

No setor industrial brasileiro, por exemplo, grandes montadoras têm implementado sensores conectados em suas linhas de produção para prever falhas e reduzir o tempo de inatividade de suas plantas, enquanto sistemas de IA otimizam os pedidos de componentes com base em flutuações de mercado. No agronegócio, o uso de drones e sensores inteligentes permite monitorar colheitas e gerenciar irrigação de forma autônoma, reduzindo desperdícios e aumentando a produtividade por meio de conexões 5G e redes privadas de telecomunicações.

Além dessas aplicações mais comumente conhecidas, as funções de suporte ao negócio também estão avançando significativamente com o uso de tecnologias de automação e operações autônomas. Na área financeira, por exemplo, empresas estão utilizando inteligência artificial para analisar o scoring de crédito de possíveis clientes e otimizando a gestão de fluxo de caixa, enquanto ferramentas de automação estão acelerando processos como conciliação bancária e fechamento contábil. No setor de recursos humanos, plataformas baseadas em machine learning ajudam a identificar talentos com base em competências específicas, melhorar a experiência dos funcionários e gerenciar benefícios de maneira mais eficiente.

Outras áreas também apresentam exemplos notáveis de automação. Em logística, algoritmos estão sendo usados para otimizar rotas de transporte e prever demandas de estoque, reduzindo custos operacionais e melhorando o tempo de entrega dos produtos aos clientes finais. No varejo, sistemas de precificação dinâmica ajustam preços em tempo real com base em variáveis como concorrência e comportamento do consumidor, enquanto em vendas e atendimento, chatbots equipados com IA estão tornando o relacionamento com os clientes mais ágil e personalizado, propiciando uma experiência de contato mais positiva.

Vale mencionar que, nas economias mais avançadas, operações autônomas já estão integradas em uma ampla gama de setores, com ênfase em manufatura, saúde e serviços financeiros. Por exemplo, fábricas na Alemanha operam com sistemas quase totalmente autônomos, utilizando IoT e IA para gerenciar toda a cadeia produtiva, desde o fornecimento de matérias-primas até a entrega final. No Japão, o uso de robôs colaborativos (cobots) não apenas otimiza a produção, como preenche lacunas causadas pela escassez de mão de obra.

Países como Coreia do Sul, Israel, China, Alemanha e Austrália estão entre os mais avançados. Não à toa. Eles investem de 2% a 5% de seu PIB em tecnologia e inovação – no Brasil, esse índice é inferior a 1%, segundo dados do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI). Essa diferença é resultado não apenas dos desafios estruturais do País, mas há também a necessidade de políticas públicas mais robustas e estratégias de incentivo para fomentar a transformação digital em larga escala.

E, além disso, digitalização não é apenas uma questão de tecnologia, mas de estratégia e colaboração. Empresas que adotam um modelo de inovação aberta, compartilhando conhecimento e recursos com parceiros estratégicos, conseguem acelerar significativamente sua transformação digital e capturar novas oportunidades de crescimento e competitividade. [No quadro abaixo, você pode conferir os principais desafios a vencer no Brasil.]

Para onde vamos: operações autônomas e seu papel estratégico

As operações autônomas possibilitam que funções essenciais, como finanças, recursos humanos, vendas, logística e atendimento ao cliente, tornem-se mais ágeis e eficientes. Imagine uma cadeia de suprimentos que se ajusta automaticamente aos níveis de estoque com base em previsões de demanda em tempo real, ou sistemas de atendimento ao cliente que utilizam inteligência artificial para prever e resolver problemas antes mesmo de serem relatados pelos consumidores. Esses cenários já não são futurísticos para grandes corporações brasileiras, mas ainda está distante para a amplo espectro empresarial das micro e pequenas empresas.

Além disso, a transformação promovida pelas operações autônomas não se limita à eficiência operacional. Elas também oferecem suporte na tomada de decisões estratégicas, ajudando empresas a responder rapidamente às mudanças de mercado e a adaptar-se a novos cenários econômicos. Essa capacidade é especialmente valiosa no contexto brasileiro, onde a volatilidade econômica e as mudanças regulatórias trazem uma pitada a mais de desafio para a gestão empresarial.

Para que essas transformações se concretizem, no entanto, é fundamental que as empresas vejam as operações autônomas como parte de um plano de sobrevivência e evolução dos negócios. Só permanecerão existentes os negócios que caminharem nessa direção; quem não se adaptar não terá capacidade e fôlego para competir em um cenário global cada vez mais dinâmico, onde o custo e a satisfação do cliente são as alavancas de perenidade.

Para alcançar todo o potencial das operações autônomas, as empresas precisam ir além de adotar tecnologias isoladas, como automação de processos, big data e inteligência artificial. É crucial desenvolver ecossistemas digitais integrados, onde dados, processos e decisões fluam de maneira sincronizada entre todas as áreas da organização. Esse modelo não apenas otimiza e traz eficiência operacional, mas também impulsiona a inovação, capacitando as organizações a se adaptarem rapidamente às mudanças do mercado e a consolidarem sua competitividade.

Ao trabalhar esses pilares elementares, as empresas brasileiras poderão avançar na implementação de operações autônomas e posicionar-se como líderes em um mercado cada vez mais competitivo e dinâmico. O caminho de uma operação automatizada para uma operação autônoma é, sem dúvida, um desafio, mas também uma das maiores oportunidades para transformar o cenário empresarial no Brasil.

Alinhando operações autônomas com estratégias de negócios, as empresas poderão moldar um novo padrão de resiliência e agilidade, pavimentando o caminho para uma economia mais dinâmica e globalmente relevante. O futuro da competitividade empresarial no Brasil depende disso.

Um framework para implementar

Como o leitor já deve ter entendido, a migração para operações autônomas vai muito além da simples automação de processos. Ela transforma o modo como as empresas operam, tomam decisões e se posicionam estrategicamente no mercado. Para que essa transição seja bem-sucedida, é essencial trabalhar os pilares de estratégia e governança, cultura e liderança, infraestrutura e tecnologia e evolução contínua. Destaco a seguir cinco pilares e um processo de quatro passos “de-para” da migração do modelo operacional.

Passo #1 – Em estratégia e governança, migre de automação isolada para inteligência operacional

O primeiro passo para a implementação de operações autônomas é garantir que essa transição esteja alinhada aos objetivos estratégicos do negócio. Empresas que fazem isso com sucesso não enxergam a automação apenas como um meio para reduzir custos, mas sim como uma ferramenta para impulsionar a inovação e criar vantagem competitiva. Para isso, a governança digital precisa ser reforçada, garantindo que as decisões tomadas por sistemas autônomos estejam alinhadas às diretrizes da organização e que haja transparência e controle sobre os processos automatizados.

Além disso, a evolução para operações autônomas exige uma mudança nos indicadores de desempenho organizacional. Métricas tradicionais de eficiência, como tempo de execução de tarefas ou custo por operação, melhoria da experiência do cliente, passam a ser complementadas por indicadores que medem a capacidade da empresa de tomar decisões preditivas, adaptar-se a mudanças e gerar impacto estratégico a partir da autonomia operacional. Com uma governança bem-estruturada, as organizações garantem que a automação não seja apenas um suporte tecnológico, mas um pilar estratégico da competitividade empresarial.

Passo #2 – Em cultura e liderança, migre de supervisão para empoderamento digital

A automação tradicional exige supervisão humana constante, garantindo que os processos operacionais ocorram conforme planejado. Já nas operações autônomas, esse modelo muda radicalmente. Agora, as equipes deixam de ser operadores de processos automatizados e passam a atuar como facilitadores da inteligência operacional, garantindo que os sistemas aprendam, ajustem e otimizem continuamente as operações. Isso demanda o desenvolvimento de uma cultura organizacional voltada para a autonomia e a inovação, eliminando hierarquias rígidas e promovendo maior descentralização na tomada de decisões.

Essa mudança cultural também impacta diretamente a liderança dentro das organizações. Empresas que adotam operações autônomas com sucesso investem na formação de líderes digitais, que não apenas compreendem as novas tecnologias, mas também sabem como gerenciar equipes em um ambiente altamente automatizado.

O papel do líder passa a ser o de orientar e capacitar os times para que saibam interagir com a automação, em vez de simplesmente supervisionar a execução de tarefas. Além disso, a forma como os profissionais são avaliados e promovidos precisa mudar. Em vez de recompensar apenas eficiência e cumprimento de metas operacionais, as empresas precisam valorizar habilidades como análise crítica, capacidade de adaptação e interação estratégica com os sistemas autônomos.

Essa transição cultural não acontece de modo imediato e requer programas contínuos de capacitação. Empresas que adotam treinamento em inteligência artificial, analytics e automação avançada preparam suas equipes para atuar de maneira mais estratégica, garantindo que a autonomia operacional seja um motor de crescimento sustentável, e não apenas um substituto de processos manuais.

Passo #3 – Em infraestrutura e tecnologia, migre do que é legadas para novas arquiteturas de TI, redes e algoritmos

A implementação de operações autônomas depende de uma infraestrutura tecnológica robusta, capaz de suportar a interconectividade de sistemas e o processamento avançado de dados. Empresas que desejam migrar para esse modelo precisam modernizar suas arquiteturas de TI, priorizando computação em nuvem, plataformas integradas de análise de dados, que permitam o funcionamento contínuo dos sistemas autônomos sem depender de interações humanas para tomada de decisões operacionais.

Outro fator essencial para essa evolução é a conectividade de alto desempenho. A expansão das redes 5G e das redes privadas industriais está permitindo que máquinas e sistemas troquem informações em tempo real, reduzindo latências e garantindo que os processos autônomos ocorram de maneira sincronizada. Setores como manufatura, agronegócio e logística já começam a colher os benefícios desse avanço, com máquinas que ajustam seus próprios parâmetros operacionais, otimizam fluxos de produção e até antecipam falhas antes que elas aconteçam.

Além disso, a implementação da inteligência artificial e do machine learning desempenha um papel central na transição para operações autônomas. Com o uso de algoritmos avançados, as empresas podem identificar padrões ocultos nos dados, prever tendências de mercado e tomar decisões baseadas em análises preditivas, elevando a automação a um novo nível de inteligência e eficiência. No entanto, para que isso aconteça, é fundamental que os dados corporativos sejam tratados como um ativo estratégico, garantindo qualidade, governança e segurança na sua utilização.

Passo #4 – Preveja a evolução contínua do “de-para”, com aprendizagem e melhoria contínuas

A transformação para operações autônomas não termina na implementação das tecnologias. Para garantir que a automação continue gerando valor no longo prazo, as empresas precisam adotar um modelo de aprendizado contínuo e melhoria progressiva, garantindo que os processos evoluam e se adaptem às novas demandas do mercado.

Uma abordagem eficaz para isso é a criação de centros de excelência (CoEs) dedicados à automação e à inteligência operacional. Esses centros atuam como hubs internos de inovação, monitorando o desempenho das operações autônomas, ajustando algoritmos de aprendizado de máquina e garantindo que os insights gerados pelos sistemas sejam traduzidos em melhorias concretas para o negócio. Empresas que adotam essa estratégia conseguem transformar suas operações em um ciclo contínuo de aprendizado, inovação e diferenciação.

Além disso, a análise de dados em tempo real se torna um dos principais motores dessa evolução. Empresas que utilizam dashboards inteligentes e sistemas preditivos conseguem monitorar tendências e ajustar seus processos antes mesmo que problemas aconteçam.

A migração para operações autônomas, portanto, não pode ser tratada como um projeto com início, meio e fim. Empresas que realmente desejam capturar o valor total da autonomia precisam criar mecanismos internos para garantir a evolução contínua de suas operações, transformando a automação em um pilar central da estratégia empresarial e da inovação organizacional.

O futuro está redefinindo os negócios

Estamos convencidos: as empresas que abraçarem a mudança de operações automatizadas para operações autônomas não apenas reduzirão custos ou apenas ganharão produtividade; elas reconstruirão suas cadeias operacionais para serem mais ágeis, inteligentes e adaptáveis às dinâmicas do mercado. No horizonte, a vantagem competitiva não estará mais na automação isolada, mas na autonomia operacional, na capacidade de antecipar tendências, responder com precisão e tomar decisões estratégicas em tempo real.

De imediato, a transição representa, sim, um salto para maximizar eficiência, reduzir custos e tomar decisões mais inteligentes e ágeis. Dados da NTT Data mostram que empresas que adotam o conceito de operações autônomas, combinando automação com tomada de decisão baseada em inteligência artificial, podem alcançar ganhos de produtividade de até 30%. E esse avanço só é possível quando a automação deixa de ser um suporte operacional isolado e passa a ser integrada a sistemas autônomos que aprendem, ajustam e otimizam processos em tempo real.

A implementação de operações autônomas também eleva o impacto das estratégias de redução de custos, permitindo que empresas reduzam despesas operacionais em até 15% e alcancem economias no ebitda de 8% a 10%. Isso ocorre porque os sistemas autônomos não apenas automatizam tarefas repetitivas, mas também identificam ineficiências, antecipam falhas e otimizam a alocação de recursos de maneira contínua e inteligente.

Além disso, a capacidade de tomada de decisão das empresas melhora significativamente com a introdução de operações autônomas. Empresas que utilizam analytics e IA para aprimorar a gestão de suas operações já registram aumento de até 5% na lucratividade, reforçando o impacto financeiro direto da autonomia operacional. Atualmente, 45% das empresas latino-americanas já adotam processos de tomada de decisão baseados em dados, e a tendência é que esse número cresça conforme mais organizações migram para modelos de operação inteligente e autônoma.

Porém significa redefinir a forma como as organizações operam, aprendem e se adaptam na transição promete colocar as empresas no futuro. As operações autônomas representam, na verdade, um novo modelo de eficiência, no qual dados, inteligência artificial e tomada de decisão integrada criam um ciclo contínuo de otimização e inovação.

Então, ao terminar de ler este artigo, sua pergunta provavelmente não mais será se sua empresa deve, ou não, evoluir para operações autônomas, mas o quão rápido ela conseguirá implementar essa transformação – e quais, entre suas lideranças, estarão preparadas para conduzir s nova era das operações inteligentes.

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