RPA + IA: A Nova Fronteira da Automação Inteligente
Durante anos, RPA (Robotic Process Automation) foi sinônimo de automação de tarefas repetitivas e baseadas em regras. Clique aqui, copie ali, cole acolá. Funcionava bem para processos previsíveis, mas travava diante de qualquer variação. Isso mudou radicalmente com a chegada da IA — e as implicações para operações empresariais são profundas.
O problema fundamental do RPA tradicional
Quem já implementou RPA conhece as limitações na pele. O robô faz exatamente o que foi programado para fazer — nem mais, nem menos. Qualquer mudança no ambiente, por menor que seja, pode quebrar todo o processo.
Os cenários que todo time de RPA conhece:
Um botão muda de lugar na interface? O robô para de funcionar. Alguém precisa reprogramar as coordenadas, testar, revalidar.
Documento vem em formato diferente? O robô não consegue extrair os dados. Cada variação precisa de uma regra nova.
Exceção não prevista? O processo trava e acumula na fila até alguém intervir manualmente.
Segundo a Gartner, até 2023 cerca de 30% dos projetos de RPA falhavam ou eram abandonados — principalmente por causa dessa fragilidade inerente e do alto custo de manutenção que ela gera.
O que muda com IA no meio da equação
A combinação de RPA com modelos de IA (especialmente LLMs e visão computacional) cria o que o mercado está chamando de "automação inteligente" ou "hiperautomação". A diferença é fundamental: o robô passa a entender contexto, não apenas seguir regras fixas.
Compreensão de documentos
LLMs entendem o contexto e significado de um documento, não apenas extraem campos de posições fixas. Uma nota fiscal pode vir em qualquer formato.
Tratamento de exceções
IA pode classificar e rotear casos não previstos com base em padrões aprendidos, não em regras explícitas. Menos travas, mais fluxo.
Interação em linguagem natural
Robôs podem "conversar" com sistemas via chat, e-mail ou voz. Não precisam mais de interfaces programáticas estruturadas.
Adaptação a mudanças
Visão computacional permite identificar elementos de interface mesmo quando o layout muda. O robô "enxerga" como um humano.
Casos de uso que agora são viáveis
Com IA no jogo, processos que antes eram considerados "não automatizáveis" por terem muita variabilidade passaram a ser candidatos. Aqui estão os que mais vemos funcionando bem na prática:
📋 Processamento de faturas e notas fiscais
O caso clássico que ganhou nova vida. Antes, cada fornecedor com layout diferente exigia configuração específica. Agora, a IA aprende a extrair informações independentemente do formato.
📧 Triagem de e-mails e tickets
E-mails são imprevisíveis por natureza — pessoas escrevem como querem, com erros de digitação, linguagem informal, assuntos misturados. LLMs lidam com isso naturalmente.
💰 Conciliação financeira
Um dos processos mais dolorosos em operações financeiras: comparar extratos bancários com lançamentos internos, identificar divergências, investigar. A IA transforma isso.
Os números do mercado
O mercado de automação inteligente está em crescimento acelerado, impulsionado justamente por essa convergência entre RPA e IA. Os investimentos refletem a expectativa de transformação:
Os principais players — UiPath, Automation Anywhere e Microsoft Power Automate — já integraram recursos de IA generativa em suas plataformas. Segundo Gartner, a automação inteligente é uma das tendências estratégicas para 2026, com foco em agentes autônomos e hiperautomação.
Por onde começar
Se você já tem automações RPA rodando, o caminho natural é adicionar camadas de IA nos pontos de fragilidade, onde as exceções acontecem, onde os formatos variam, onde o robô trava. Se está começando do zero, a recomendação é:
Mapeie processos com maior volume e variabilidade
Esses são os candidatos onde a combinação RPA+IA mais brilha.
Identifique onde exceções consomem mais tempo
Se 20% dos casos geram 80% do trabalho manual, comece aí.
Escolha plataforma com IA nativa ou integrações prontas
Construir do zero é caro. As plataformas modernas já trazem muito pronto.
Comece com piloto e meça antes de escalar
Prove o valor em escopo pequeno, depois expanda com confiança.
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