Quando o Gartner incluiu a hiperautomação entre as principais tendências tecnológicas estratégicas, o termo parecia mais um rótulo de mercado. André de Barros Faria, CEO da Vert Analytics e líder em hiperautomação e agentes autônomos de IA, considera que o conceito envelheceu bem justamente porque descreve uma mudança de lógica, e não uma ferramenta específica.
A automação tradicional resolve tarefas. Um robô preenche formulários, outro gera relatórios, um terceiro envia e-mails de cobrança. Cada um funciona bem no seu espaço, mas o processo como um todo continua fragmentado, com pessoas fazendo a ponte entre as partes. A hiperautomação nasce para resolver essa fragmentação. Para compreendê-la, vale olhar o que a palavra significa e quais peças a compõem.
O que a palavra quer dizer?
O Gartner define hiperautomação como uma abordagem disciplinada, orientada pelo negócio, para identificar, avaliar e automatizar o maior número possível de processos de negócio e de tecnologia. A ênfase está em três pontos: disciplina, prioridade dada ao negócio e visão de processo completo.
O conceito também carrega uma ideia de continuidade. André Faria, nesse ínterim, elucida que a hiperautomação não é um projeto com data para terminar, e sim uma prática permanente de revisar processos, medir resultados e decidir o próximo ponto a automatizar.
O prefixo engana um pouco. Não se trata de automatizar tudo a qualquer custo, e sim de combinar várias tecnologias para que um fluxo inteiro, do pedido à entrega, funcione de forma coordenada. Uma automação isolada que economiza cinco minutos numa etapa vale pouco se o pedido continua parado três dias na etapa seguinte.
As peças que compõem a hiperautomação
Nenhuma tecnologia sozinha dá conta da tarefa. A mineração de processos analisa os registros dos sistemas e mostra onde o trabalho trava. A automação robótica de processos, conhecida pela sigla RPA, executa tarefas repetitivas em telas e sistemas. Camadas de integração conectam aplicações que antes não conversavam. Modelos de machine learning e de IA generativa interpretam documentos, classificam pedidos e estimam riscos.
O que diferencia a hiperautomação é a orquestração entre essas peças. Na explicação de André Faria, a inteligência analítica cumpre aqui um papel duplo: indica onde automatizar primeiro e, depois, mede se a automação de fato reduziu prazo, custo ou erro no processo inteiro.
Onde entram os agentes autônomos de IA?
As primeiras gerações de hiperautomação ainda dependiam de regras fixas. Quando surgia um caso fora do previsto, o fluxo parava e alguém precisava intervir. Essa limitação restringia a abordagem a processos muito padronizados.
Agentes autônomos de IA mudam esse quadro. Eles recebem um objetivo, escolhem quais ferramentas acionar e ajustam o caminho conforme o resultado de cada etapa, o que permite lidar com variações que antes exigiam decisão humana. Segundo André Faria, é essa camada de decisão que transforma um conjunto de automações em uma operação capaz de se adaptar, desde que haja limites claros sobre o que o agente pode fazer sozinho e registros de cada ação.
O que muda para quem trabalha no processo?
Com a hiperautomação, a unidade de medida deixa de ser a tarefa e passa a ser o resultado entregue ao cliente ou ao cidadão. Isso muda as conversas internas. A pergunta deixa de ser quantos robôs a empresa tem e passa a ser quanto tempo um pedido leva do início ao fim. Indicadores de ponta a ponta tornam visíveis gargalos que nenhuma área enxergava sozinha, porque cada uma media apenas a própria etapa.
André de Barros Faria salienta que, para as equipes, a mudança costuma aparecer na natureza do trabalho. Sai a função de transportar informação de um sistema para outro e entra a de tratar exceções, revisar decisões sensíveis e melhorar o próprio processo. É um deslocamento menos visível do que a tecnologia em si, mas é nele que a eficiência operacional se converte em valor duradouro.
