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Automação

RPA + IA: A Nova Fronteira da Automação Inteligente

18 Dezembro 2025
9 min de leitura

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.

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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.

90-95%
precisão na extração
-80%
tempo de processamento
formatos suportados

📧 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.

LLM classifica intenção, urgência e departamento responsável
RPA executa a ação correspondente (abrir chamado, encaminhar, responder automaticamente)
Funciona mesmo com português informal, siglas internas e contexto implícito

💰 Conciliação financeira

Um dos processos mais dolorosos em operações financeiras: comparar extratos bancários com lançamentos internos, identificar divergências, investigar. A IA transforma isso.

Identifica correspondências mesmo com descrições diferentes ("PGTO FORN XPTO" vs "Pagamento Fornecedor X")
Detecta anomalias e padrões suspeitos automaticamente
Reduz fechamento contábil de dias para horas

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:

$7,01B
Projeção do mercado de RPA para 2025 (Gartner)
$14,3B
Mercado de AI in RPA projetado para 2025-2029, CAGR de 33% (Technavio)

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:

1

Mapeie processos com maior volume e variabilidade

Esses são os candidatos onde a combinação RPA+IA mais brilha.

2

Identifique onde exceções consomem mais tempo

Se 20% dos casos geram 80% do trabalho manual, comece aí.

3

Escolha plataforma com IA nativa ou integrações prontas

Construir do zero é caro. As plataformas modernas já trazem muito pronto.

4

Comece com piloto e meça antes de escalar

Prove o valor em escopo pequeno, depois expanda com confiança.

Quer saber se seus processos são candidatos a automação inteligente?

A Codecortex tem experiência em combinar RPA com IA para criar automações que realmente funcionam no mundo real, com a variabilidade, exceções e complexidade que processos reais têm.

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