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Automação de processos robóticos: mais produtividade e menos erros

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Nos últimos anos, a automação de processos robóticos, ou simplesmente RPA, tem ganhado cada vez mais espaço nas empresas. E não é por acaso: os “robôs de software” conseguem executar tarefas repetitivas com agilidade, precisão e sem pausa para o café.

A promessa é sedutora: mais produtividade, menos erros, redução de custos. Mas em meio a tanto entusiasmo, surge uma pergunta que nem sempre é feita: e as pessoas? Onde elas ficam nesse processo? O que sabemos é que automatizar é necessário. No entanto, há algo valioso que não pode se perder: a empatia.

Imagine um atendimento automatizado que não entende o que você está dizendo. Ou um processo de recrutamento que parece ter sido desenhado por um robô e para robôs. Sim, a tecnologia funciona, mas e a experiência? Fria, distante e desgastante.

É exatamente isso que muitos consumidores e colaboradores têm sentido e os dados mostram que essa desconexão é real.

Uma pesquisa da MindMiners revelou que apenas 12% dos consumidores brasileiros preferem ser atendidos por robôs, indicando uma forte preferência pelo contato humano no atendimento. O que isso nos diz? Que eficiência sem sensibilidade não entrega valor de verdade.

Automatizar com empatia não é algo técnico, mas é algo humano. É entender que cada processo envolve pessoas com expectativas, sentimentos, pressões e necessidades. Antes de desenhar um fluxo automatizado, é preciso se perguntar: “Como essa experiência será vivida por quem está do outro lado?”.

Automatizar é também cuidar da experiência humana em cada passo do processo (Imagem: KTStock/iStock)

Vamos pegar um exemplo simples: o processo de admissão de um novo colaborador. Do ponto de vista do RH, é um checklist de documentos, assinaturas e prazos. Mas, para quem está entrando na empresa, pode ser um momento de ansiedade, insegurança ou até entusiasmo.

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Um robô que apenas dispara e-mails e exige uploads sem qualquer cuidado com a comunicação pode gerar desconforto. Agora, se esse mesmo robô envia mensagens acolhedoras, claras, com um tom próximo e humano, a experiência muda completamente.

Outro ponto importante: empatia também é olhar para dentro, para os times da empresa. A automação não deveria ser uma ameaça e sim um apoio. Ela pode (e deve) liberar as pessoas das tarefas mecânicas para que elas tenham mais tempo para criar, pensar e se conectar com o que realmente importa.

Eficiência só gera valor quando vem com empatia (Imagem: Dilok Klaisataporn/iStock)

Quando bem usada, a RPA vira uma aliada para que os profissionais façam o que nenhum robô consegue: tomar decisões complexas, cuidar de relações, inovar, resolver problemas inesperados, ter empatia.

No fim das contas, a experiência ainda é (e sempre será) humana

Automatizar com alma é reconhecer que nem tudo pode (ou deve) ser entregue a um robô. Que há momentos, contextos e interações que pedem mais do que agilidade: pedem sensibilidade.

Mais do que nunca, as empresas que se destacam são aquelas que conseguem unir o melhor dos dois mundos: a eficiência das máquinas com a empatia das pessoas. Porque, no fim do dia, por trás de cada processo automatizado, há alguém esperando ser bem atendido, bem recebido e bem cuidado. E isso, nenhum algoritmo consegue fazer sozinho.

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Por que toda empresa vai precisar de um Chief AI Ethicist

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A inteligência artificial deixou de ser uma promessa para se tornar um elemento central das operações empresariais. Ela está presente em processos que vão desde o atendimento ao cliente até análises preditivas de mercado, passando por sistemas de recomendação, recrutamento e seleção, segurança cibernética e muito mais.

A IA já é, para muitas companhias, o que a internet foi nos anos 2000: um divisor de águas. Mas junto com esse potencial, vem uma nova camada de complexidade: a ética.

À medida que algoritmos tomam decisões com base em dados, as empresas se deparam com dilemas antes exclusivos do campo da filosofia, do direito ou das ciências sociais. É possível, por exemplo, usar dados de comportamento para prever inadimplência sem reforçar estigmas socioeconômicos?

É ético aplicar IA em entrevistas de emprego para analisar expressões faciais, sabendo que pessoas neurodivergentes ou de culturas diferentes podem ser interpretadas de forma enviesada? Qual o limite entre personalização e invasão de privacidade?

Essas não são perguntas hipotéticas. São questões reais, que já estão sendo enfrentadas diariamente por empresas ao redor do mundo e a forma como cada organização lida com elas pode afetar sua reputação, sua base de clientes, sua atratividade para talentos e até mesmo sua sustentabilidade jurídica. É nesse ponto que entra o Chief AI Ethicist — ou, em português, Diretor de Ética em Inteligência Artificial.

Ética como pilar estratégico e não mais periférico

O papel do Chief AI Ethicist vai muito além de um cargo consultivo. Essa pessoa será responsável por desenhar e implementar diretrizes éticas para o desenvolvimento, aquisição e aplicação de soluções baseadas em IA. Será sua função garantir que os algoritmos sejam justos, auditáveis, explicáveis e, principalmente, que estejam alinhados com os valores da empresa e com os princípios de direitos humanos.

Ética da IA liga tecnologia e humanidade. Imagem: Shutterstock/Beautrium

Isso envolve dialogar com desenvolvedores, líderes de produto, times jurídicos e até áreas de marketing e relacionamento com clientes. Envolve também formação contínua das equipes, construção de comitês de ética, análise de impacto social e participação ativa nas decisões estratégicas. O Chief AI Ethicist precisa transitar entre tecnologia, negócios e humanidades com empatia, autoridade técnica e visão sistêmica.

Grandes empresas já entenderam isso e esse movimento não é exclusivo das gigantes. Startups de tecnologia, empresas de serviços financeiros, varejistas e até instituições de ensino estão começando a criar áreas de governança de IA, muitas vezes dentro das diretorias de inovação ou compliance, mas com autonomia crescente.

Segundo relatório da MarketsandMarkets, o mercado global de governança de IA, que inclui soluções, consultorias e estruturas internas para ética e compliance algorítmico deverá crescer de US$ 890 milhões em 2024 para US$ 5,77 bilhões em 2029. Isso representa uma taxa de crescimento composta de 45,3% ao ano. Trata-se de um dos segmentos mais dinâmicos da economia digital atual.

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Governança de IA deve movimentar US$ 5,7 bilhões até 2029 (Imagem: gorodenkoff/iStock)

Além disso, uma pesquisa do IBM Institute for Business Value revelou que 75% dos executivos de tecnologia acreditam que a ética em IA será uma fonte de vantagem competitiva nos próximos anos. Empresas que adotam práticas responsáveis tendem a conquistar mais confiança dos consumidores, atrair melhores talentos, evitar litígios e construir reputações mais sólidas.

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Importante lembrar que a regulamentação também está batendo à porta. A União Europeia já aprovou a AI Act, uma das legislações mais completas do mundo sobre o tema, e o Brasil discute seu próprio marco legal. Em breve, ter uma estrutura interna capaz de demonstrar responsabilidade, rastreabilidade e mitigação de riscos éticos será não apenas uma boa prática, mas uma exigência legal.

O Chief AI Ethicist surge, portanto, como uma figura-chave: não para frear a inovação, mas para orientá-la rumo a um desenvolvimento tecnológico mais justo, inclusivo e sustentável.

O que está em jogo não é apenas eficiência, mas o tipo de sociedade que estamos construindo com base nos dados que coletamos e nas decisões que automatizamos. Toda empresa que deseja ser relevante e respeitada, no futuro, precisará de alguém com coragem e preparo para fazer as perguntas difíceis, defender o interesse coletivo e traduzir dilemas morais em políticas práticas.

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Do Big Data à IA autônoma: como criar uma cultura de dados nas empresas

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Nos últimos anos, o volume de dados gerados pelas empresas cresceu de forma exponencial. Mas, ao contrário do que se esperava, a maioria delas ainda não sabe o que fazer com tanta informação. É como se tivessem recebido uma biblioteca inteira sem aprender a ler.

Dados não são valor por si só. Sem contexto, sem estrutura, sem perguntas inteligentes por trás, eles são apenas ruído. E mais: sem uma cultura de dados — aquela que orienta decisões, desafia intuições e sustenta estratégias — nem o melhor algoritmo pode salvar uma organização da mediocridade.

De acordo com uma pesquisa recente da NewVantage Partners, embora 91% das empresas entrevistadas estejam investindo em iniciativas de dados e IA, apenas 26,5% afirmam ter realmente conseguido criar uma cultura orientada por dados. O número assusta, mas explica muita coisa: temos tecnologia de sobra e mentalidade de menos. E cultura, nesse caso, não se compra — se constrói.

Muita gente ainda acredita que criar uma cultura de dados é adquirir plataformas, dashboards e ferramentas de business intelligence. Mas cultura não nasce de um software. Ela nasce de comportamento.

É quando o CEO pergunta “o que os dados dizem sobre isso?” antes de tomar uma decisão estratégica. Quando o RH antecipa pedidos de demissão com base em padrões de comportamento. Quando o marketing fala em comportamento preditivo, e não apenas em campanhas de alcance. Quando o chão da fábrica entende que um dado inserido errado pode comprometer toda uma cadeia de decisões.

Cultura de dados não vem de ferramentas, mas de atitudes: nasce quando decisões em todos os níveis são guiadas pelo que os dados realmente dizem (Imagem: FAMILY STOCK/Shutterstock)

Essa mentalidade é o alicerce necessário para que a inteligência artificial possa, de fato, agir com autonomia. Porque IA autônoma — aquela que aprende, ajusta, decide e executa — precisa de dados limpos, estruturados, confiáveis e disponíveis.

E isso não se improvisa. Não adianta sonhar com uma IA estratégica se os dados ainda estão trancados em silos, espalhados em planilhas desconectadas, com má governança e baixa confiabilidade. A IA só consegue aprender com o que oferecemos — e se oferecermos um ambiente caótico, os resultados refletirão exatamente isso.

O ponto mais crítico é que muitas empresas ainda usam os dados como justificativa para decisões já tomadas. Ao invés de guiar a estratégia, os números viram apenas uma chancela do que a alta liderança já decidiu por instinto.

Esse viés de confirmação destrói qualquer chance de desenvolvimento analítico real. Uma cultura de dados de verdade exige humildade: saber ouvir o que os dados dizem mesmo quando contradizem nossas crenças mais arraigadas.

Cultura corporativa.
Em vez de guiarem decisões, os dados ainda servem como aval para escolhas intuitivas (Imagem: Gorodenkoff/Shutterstock)

E isso tem tudo a ver com o futuro. Estamos à beira de uma nova era, em que a IA não será apenas uma assistente, mas uma tomadora de decisão. Para isso, precisamos preparar o terreno agora.

Uma boa pergunta para começar: quem toma decisões na sua empresa — os dados ou os cargos? Se ainda é o cargo que pesa mais, a autonomia da IA vai continuar sendo uma promessa distante.

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Criar uma cultura de dados é uma jornada que começa no topo, mas que só se consolida quando chega na base.

E, paradoxalmente, quanto mais autônoma for a inteligência artificial, mais humana precisa ser a cultura que a sustenta. Porque, no fim das contas, dados não servem para desumanizar processos — mas para revelar padrões, entender comportamentos e melhorar a experiência de quem está na ponta.

Cultura de dados, IA
A cultura de dados começa na liderança, se consolida na base e, quanto mais sustenta a IA, mais precisa ser humana (Imagem: metamorworks/Shutterstock)

O dado mais importante ainda é o humano. E a empresa que entender isso, antes das outras, vai deixar de colecionar dados e começar a construir vantagem competitiva real. Não se trata apenas de transformação digital. Trata-se de transformação cultural.

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A arte de enxergar o que o cliente quer antes que ele diga

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A maior revolução no atendimento ao cliente hoje não é a rapidez da resposta, mas a precisão da escuta — antes mesmo que a pergunta exista.

Por décadas, o atendimento foi construído sobre a lógica da reação. O consumidor relata um problema, o sistema registra, o atendente responde. Um processo funcional, sim, mas cronicamente atrasado. Porque, enquanto a empresa age, o cliente já acumulou frustração, ruído, desconfiança. Nesse vácuo entre a necessidade e a resposta nasce a ruptura da experiência.

Agora, imagine inverter essa equação: em vez de reagir, prever. Em vez de remediar, antecipar. A análise preditiva torna isso possível. Não como mágica, mas como método. Ao ler padrões de comportamento, cruzar históricos de interação e modelar propensões de consumo, a tecnologia entrega às empresas algo muito mais valioso do que dados: contexto.

Atendimento deixa de ser reação e passa a ser antecipação, com a análise preditiva transformando dados (Imagem: Andrey_Popov/Shutterstock)

É aí que mora a virada. Porque atender bem deixou de significar simplesmente resolver o problema. Hoje, significa não deixar o problema nascer.

Dados da Salesforce apontam que 73% dos consumidores esperam que as empresas entendam suas necessidades e expectativas; 62% acreditam que as empresas deveriam antecipar suas necessidades. Os consumidores entendem que as marcas usam seus dados pessoais para entregar mensagens personalizadas e 90% deles gostariam de receber anúncios baseados em seus interesses e histórico de compras/navegação.

É um espelho cultural: o cliente contemporâneo não quer apenas ser ouvido — ele quer ser adivinhado e empresas que ignoram essa expectativa estão, silenciosamente, cavando seu próprio irrelevante.

Análise de dados.
Consumidores querem que marcas antecipem suas necessidades e personalizem interações (Imagem: amgun/Shutterstock)

Mas a análise preditiva vai além do “saber antes”. Ela permite desenhar jornadas mais fluídas, ofertas mais sensíveis, experiências mais coerentes com quem aquele cliente é — e não apenas com o que ele consome.

Um cliente que costuma acessar o aplicativo de madrugada e evita ligações longas, por exemplo, deve ser abordado de forma diferente de outro que prefere atendimento humano em horário comercial. Isso é empatia algorítmica. E está longe de ser trivial.

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Claro, existe o risco de transformar tudo em predição vazia — e aí a tecnologia se torna intrusiva, quase arrogante. Não se trata de vigiar, mas de interpretar. Não de controlar o cliente, mas de cuidar dele. A ética do dado importa tanto quanto a sua capacidade analítica. A boa análise preditiva não anula o humano — ela o refina.

Análise de dados.
Análise preditiva refina a experiência do cliente com empatia algorítmica, sem vigiar ou invadir (Imagem: NicoElNino/Shutterstock)

Mais do que nunca, personalizar não é um luxo, é uma expectativa silenciosa que define quem fica e quem desaparece no ruído do mercado. A previsibilidade, nesse caso, não mata a experiência — ela a eleva. Afinal, surpreender também pode ser atender sem que a dor seja expressa.

O desafio, claro, é técnico, estratégico e cultural. Exige investimento, sim, mas sobretudo exige uma mudança de mentalidade: parar de tratar atendimento como custo e começar a tratá-lo como alicerce da reputação. Porque o cliente esquece rápido do atendimento que deu certo — mas nunca esquece do que chegou tarde demais.

Análise preditiva.
Personalizar virou obrigação: quem antecipa necessidades constrói reputação (Imagem: Atomic62 Studio/Shutterstock)

Quem conseguir antecipar o incômodo, oferecer o caminho antes da dúvida e resolver o que ainda nem se manifestou, cria mais que satisfação. Cria confiança. E confiança, sabemos, não se compra — se conquista. Um insight por vez.

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