Toda semana alguém me pergunta se a IA generativa vai "revolucionar a automação de processos", como se o tema fosse novidade . Ferramentas para ler documentos, orquestrar fluxos de trabalho e automatizar tarefas têm décadas de maturidade. O que a IA generativa fez foi tornar esse conjunto de tecnologias mais acessível e mais poderoso para um grupo muito maior de profissionais e empresas.

Na Stoque, acompanho esse movimento de dentro há mais de duas décadas. O que observo nos últimos dois anos não é uma mudança no que a tecnologia consegue fazer — é uma mudança no que agora é viável implementar. Algumas barreiras que historicamente limitavam a adoção caíram ao mesmo tempo.

O que mudou na prática

Por muito tempo, desenhar um processo de negócio exigia um profissional treinado em notação BPM (Business Process Management), uma linguagem técnica de modelagem que poucos dominam. Mesmo para casos simples, as empresas precisavam contratar esse especialista para um trabalho que podia levar dias. O retorno dessas iniciativas ficava limitado a processos complexos e volumosos, deixando de fora grande parte das empresas de pequeno e médio porte.

Hoje, um usuário de negócios descreve como o processo funciona em texto, por voz ou com uma foto de um fluxograma desenhado à mão, e a IA interpreta e estrutura automaticamente. Áreas que nunca tiveram acesso a especialistas técnicos agora conseguem mapear e automatizar seus próprios processos.

O mesmo padrão aparece no trabalho com documentos. Num projeto com bancos brasileiros para análise de crédito, o desafio era lidar com milhares de templates emitidos por cartórios, cada um com seu layout. Com OCR tradicional, precisávamos treinar cada modelo separadamente, pois qualquer variação quebrava o processo. Com a IA generativa, o modelo lê o documento e identifica o campo pelo contexto, sem depender de posição pré-definida. Processos que antes não fechavam a equação de retorno passaram a fechar.

A mudança mais recente é o uso de agentes dentro de processos corporativos. Diferente de automações tradicionais, que executam scripts fixos, os agentes recebem um objetivo, leem o contexto e executam múltiplas etapas de forma autônoma. O Zeev é a plataforma de automação de processos da Stoque, com cerca de 350.000 usuários. Usamos a plataforma internamente — somos o "cliente zero" — e isso nos força a avaliar com mais rigor o que realmente funciona. No início de 2025, aceleramos essa utilização e o número de atividades realizadas por agentes cresceu quase três vezes entre janeiro e dezembro. O que antes dependia de uma pessoa recebendo uma informação de um sistema e repassando para outro agora roda de forma autônoma.

A mesma lógica se aplica aos times que desenvolvem e implementam essas soluções. Ferramentas de IA já fazem parte do cotidiano da maioria dos times de tecnologia — para escrever código, documentar, testar e integrar sistemas. O ganho mais consistente não está na velocidade de digitação, mas na redução do tempo e do custo das fases que historicamente atrasam projetos: análise de requisitos, documentação, criação de testes. Para empresas avaliando adotar novas tecnologias, a barreira de entrada para um projeto de automação ficou menor em prazo e em investimento.

Uma janela que se abre agora

O Brasil enfrenta um problema crônico de produtividade. De acordo com a FGV, a produtividade por hora trabalhada no setor de serviços, que concentra mais de 70% das horas trabalhadas e quase 69% do valor adicionado, cresceu apenas 0,2% ao ano entre 1995 e 2024. Para uma economia que encerrou o bônus demográfico, crescer a partir daqui depende de fazer mais com os mesmos recursos.

É nesse contexto que a queda das barreiras descritas neste artigo ganha relevância para as empresas brasileiras. Processos que antes precisavam de especialistas, sistemas padronizados e intermediários humanos agora podem ser automatizados com muito menos esforço e custo. Isso não resolve o problema de produtividade sozinho. Mas, para empresas com alto volume de tarefas repetitivas, muitas regras de negócio e grande quantidade de documentos processados manualmente, a equação mudou. O que antes não fechava em termos de retorno, agora fecha.

Empresas que agirem primeiro constroem uma capacidade operacional que concorrentes vão levar tempo para replicar. Para qualquer líder avaliando por onde começar, minha sugestão é olhar para os processos onde hoje existe uma pessoa conectando sistemas — recebendo, interpretando, encaminhando. São esses os casos com melhor relação entre facilidade de implementação e retorno.