Muitos processos de negócios empresariais envolvem um nível de complexidade que não pode ser totalmente gerenciado apenas com fluxos de trabalho tradicionais baseados em regras. A automação de fluxos de trabalho de IA ajuda as organizações a simplificar esses processos enquanto apoia a tomada de decisões humanas em escala.
Conversamos com especialistas para criar um guia para qualquer pessoa que esteja avaliando plataformas de automação de fluxos de trabalho de IA ou procurando implementar um criador de fluxos de trabalho de IA em uma organização. Abordamos as tecnologias subjacentes, os casos de uso e as práticas de governança necessárias para implementar com sucesso a automação de fluxos de trabalho de IA.
Principais conclusões
- Muitas organizações investem mais em recursos de IA do que na qualidade dos dados dos quais esses sistemas de IA dependem. No entanto, o sucesso de qualquer automação de fluxo de trabalho de IA depende, em grande parte, da prontidão dos dados. Qualquer iniciativa de IA requer dados atualizados e ricos em contexto.
- Os fluxos de trabalho de IA devem minimizar o esforço manual apresentando resultados úteis em uma ou duas interações. Em vez de adicionar mais recursos ou capacidades, priorize a redução ao máximo do tempo até a primeira percepção de valor para os funcionários. Quanto mais rapidamente os usuários experimentarem o valor da automação de IA, maior a probabilidade de eles a usarem ao longo do tempo.
- A IA agêntica é mais eficaz quando complementa, em vez de substituir, a automação existente. Uma abordagem em fases oferece um caminho mais escalável para a adoção corporativa.
- A automação de fluxos de trabalho com IA apresenta um novo desafio de governança; ao contrário da automação tradicional, que muitas vezes falha com um erro visível, a IA pode produzir resultados plausíveis, mas incorretos, sem sinalizar um problema. Como resultado, as organizações devem alocar pessoas para validar os resultados.
O que é automação de fluxos de trabalho de IA?
A automação de fluxo de trabalho com IA é o uso da inteligência artificial (IA) para automatizar processos de negócios. Ao contrário da automação tradicional, que segue regras fixas, a automação de fluxo de trabalho com IA envolve fluxos de trabalho que podem interpretar dados, usar contexto para tomar decisões e adaptar suas ações. Os membros da equipe continuam envolvidos sempre que revisão, aprovação ou julgamento humano são necessários.
Como a automação de fluxo de trabalho com IA difere da automação tradicional
A principal diferença entre a automação tradicional e a automação de fluxo de trabalho com IA é que a automação tradicional segue instruções, enquanto a automação de fluxo de trabalho com IA interpreta contexto e informações.
A automação de fluxo de trabalho tradicional depende de regras predefinidas para mover o trabalho de uma etapa para a próxima. Por exemplo, um relatório de despesas pode ser enviado automaticamente a um gerente quando o valor total das despesas excede um nível definido.
A automação de fluxo de trabalho com IA, por outro lado, acrescenta a capacidade de interpretar o contexto e apoiar decisões quando um processo não pode ser reduzido a uma lógica simples de “se-então”. Ela também pode trabalhar com informações não estruturadas, como contratos, imagens, notas de reunião e e-mails. Por exemplo, uma automação poderia analisar o conteúdo de um e-mail recebido de um cliente, determinar a urgência e a intenção da solicitação, encaminhá-la para a equipe certa e elaborar uma resposta sugerida.
Veja uma visão geral das diferenças entre a automação de fluxo de trabalho tradicional e com IA.
A automação de fluxo de trabalho tradicional… | A automação de fluxo de trabalho com IA… |
Segue regras e condições predefinidas | Usa modelos para interpretar o contexto e selecionar ações |
Funciona melhor com entradas previsíveis e estruturadas | Pode processar textos, documentos, imagens e outras entradas não estruturadas |
Exige que as regras sejam atualizadas manualmente | Pode usar padrões, feedback ou saídas de modelo atualizadas para melhorar decisões |
Envia casos inesperados para uma pessoa ou fila de erros | Pode classificar algumas exceções e encaminhá-las adequadamente |
Produz resultados em grande parte determinísticos (ou seja, a mesma entrada sempre gera exatamente a mesma saída) | Pode produzir resultados probabilísticos (ou seja, resultados baseados em probabilidade, em vez de regras fixas) |
Essas duas abordagens não são mutuamente exclusivas. A maioria das equipes as usa em conjunto. Saiba mais sobre como abordar melhor a automação de fluxo de trabalho neste guia.
Principais tecnologias por trás dos fluxos de trabalho com IA
Os fluxos de trabalho com IA consistem em vários tipos de tecnologia que ajudam o software a entender informações, tomar decisões e agir.
Veja as principais tecnologias por trás dos fluxos de trabalho com IA:
- Machine Learning e modelos preditivos: esses sistemas encontram padrões nos dados e os usam para fazer previsões. Por exemplo, eles podem sinalizar projetos que correm risco de atraso ou identificar solicitações de clientes que podem ser urgentes.
- Processamento de linguagem natural (NLP): o NLP ajuda o software a entender e trabalhar com a linguagem humana. Ele pode identificar o assunto de um e-mail, extrair detalhes importantes de um documento, traduzir texto ou detectar se uma mensagem é positiva ou negativa.
- Grandes modelos de linguagem (LLMs): os LLMs podem entender e gerar texto. Ferramentas como ChatGPT e Claude usam LLMs para resumir documentos, elaborar conteúdo e interpretar solicitações complexas.
- IA generativa: a IA generativa cria novos conteúdos, incluindo texto, imagens, áudio, vídeo e código. LLMs são um tipo de IA generativa porque geram texto.
- Orquestração de fluxos de trabalho e integrações: essas tecnologias conectam ferramentas de IA aos aplicativos, sistemas e dados que uma empresa já usa. Elas também podem acionar outras ferramentas de automação, incluindo bots de automação robótica de processos (RPA), para concluir ações predefinidas, como criar uma tarefa a partir do envio de um formulário ou solicitar aprovação.
- Agentes de IA: as empresas podem conectar agentes de IA baseados em LLMs aos fluxos de trabalho. Esses agentes podem interpretar uma meta, decidir quais etapas seguir e usar integrações para executar ações. Por exemplo, um agente pode analisar uma solicitação, decidir qual equipe deve lidar com ela, coletar informações de vários sistemas e elaborar uma resposta para aprovação.
“Um chatbot responde quando você envia um comando”, diz Lauren Stein, chief of staff fracionária que assessora empresas em estágio inicial em crescimento de startups e transformação com IA. “Um agente de IA é mais proativo: ele pode monitorar um evento, iniciar um fluxo de trabalho e executar etapas sem esperar que uma pessoa envie um comando a cada vez.”
O que são fluxos de trabalho agênticos — e em que eles diferem da RPA?
Os fluxos de trabalho agênticos usam agentes de IA para trabalhar para alcançar uma meta ao longo de várias etapas. Diferentemente da automação robótica de processos (RPA), que segue um conjunto fixo de regras e etapas, os fluxos de trabalho agênticos podem ajustar suas ações com base no contexto, em novas informações e nos resultados das etapas anteriores.
Por exemplo, um bot de RPA pode copiar dados aprovados de um sistema para outro. Um agente de IA poderia analisar uma solicitação mais complexa, reunir informações ausentes, decidir para onde ela deve ser encaminhada e enviá-la à pessoa adequada para aprovação.
"O modelo antigo lidava com os 80% dos casos que eram semelhantes", diz Meryll Dindin, vice-presidente de produto e engenharia na Parallel Learning. "Os agentes finalmente assumem os 20% que antes voltavam diretamente para uma pessoa."
As duas tecnologias também podem trabalhar juntas. Um agente de IA pode interpretar uma solicitação e decidir o que precisa acontecer, enquanto o RPA conclui uma ação de rotina.
Como os agentes de IA tomam decisões
"A automação tradicional segue um caminho que você define antecipadamente", diz Dindin. "Os fluxos de trabalho agênticos raciocinam em meio à ambiguidade, em vez de falhar quando a realidade já não corresponde ao fluxograma."
Por exemplo, um agente de IA que lida com uma solicitação de um cliente pode ler a mensagem, verificar a conta do cliente, identificar o problema e elaborar uma resposta. Se a solicitação chegar a um ponto que exija aprovação ou saia do escopo das ações permitidas ao agente, ele poderá pausar o fluxo de trabalho e enviar o caso a uma pessoa para análise.
Por que as equipes corporativas estão migrando da RPA para a automação agêntica
As equipes corporativas estão recorrendo à automação agêntica porque muitos processos de negócios são variáveis demais para serem gerenciados apenas com regras fixas. A automação robótica de processos (RPA) funciona bem quando uma tarefa segue sempre as mesmas etapas, mas pode ter dificuldades quando um fluxo de trabalho envolve informações não estruturadas ou exceções.
Os fluxos de trabalho agênticos podem assumir uma parte maior desse trabalho variável. Isso os torna úteis para processos que abrangem várias ferramentas ou departamentos e que, de outra forma, exigiriam transferências humanas frequentes.
O interesse na automação agêntica é alto, mas a adoção em toda a empresa ainda está em desenvolvimento. Em uma pesquisa de 2025 do IBM Institute for Business Value, os pesquisadores descobriram que 86% dos executivos de operações entrevistados esperavam que os agentes de IA melhorassem a automação de processos e a reinvenção de fluxos de trabalho até 2027.
Como funciona a automação de fluxo de trabalho com IA
Em linhas gerais, a automação de fluxos de trabalho de IA segue o mesmo padrão básico. Primeiro, algo aciona o fluxo de trabalho. Em seguida, a IA reúne as informações necessárias e decide qual ação tomar. Por fim, ela conclui a tarefa ou a encaminha para a pessoa adequada com base em controles de aprovação predefinidos.
Embora cada fluxo de trabalho seja diferente, a maioria segue esta mesma sequência de etapas:
Gatilhos, decisões e ações
Um fluxo de trabalho de IA começa com um gatilho, como um formulário enviado, um e-mail recebido ou uma alteração no status do projeto. Em seguida, o fluxo de trabalho recupera informações relevantes de sistemas conectados, como um CRM ou uma plataforma de gerenciamento de projetos. Usando esse contexto, juntamente com suas instruções e regras de negócios, a IA determina a próxima ação. Essa ação pode incluir a elaboração de uma resposta, a atualização de um registro ou a geração de um relatório.
Supervisão humana e controles de aprovação
Os fluxos de trabalho de IA empresariais usam controles de aprovação para determinar quando uma pessoa deve revisar ou autorizar uma ação. Essas salvaguardas ajudam as organizações a equilibrar velocidade com precisão e responsabilidade.
"Uma automação tradicional falha de forma evidente e gera um erro visível, enquanto um agente falha silenciosamente e com confiança, entregando a você uma resposta incorreta plausível sem sinalizar nada", diz Dindin. "A função passa de conferir se foi executada para conferir se estava correta."
"A IA pode levar você até 95% do caminho, o que tira uma enorme quantidade de trabalho das mãos das pessoas. Mas ela ainda precisa de revisão humana para garantir que o resultado final seja preciso, apropriado e tenha a voz da organização."
–Lauren Stein, chief of staff em regime fracionário
Por exemplo, um agente de IA pode ser capaz de categorizar automaticamente solicitações de suporte ou redigir atualizações de projeto, mas talvez não consiga emitir um grande reembolso, alterar um orçamento, atualizar dados confidenciais de funcionários ou enviar comunicações externas sem aprovação. As organizações também podem definir proteções, como permissões baseadas em funções, limites de gastos, requisitos de confiança e escalonamento automático para solicitações incomuns ou de alto risco.
"Eu não deixaria um agente de IA publicar conteúdo, entrar em contato com um cliente ou enviar algo a um parceiro sem que uma pessoa revisasse primeiro", diz Stein. "A tecnologia ajuda as equipes a avançar muito mais rápido, mas os seres humanos ainda precisam lidar com essa camada final de julgamento."
Como a IA aprende com os dados do seu fluxo de trabalho existente
As plataformas de fluxo de trabalho com IA normalmente não "aprendem" com os dados do fluxo de trabalho da mesma forma que uma pessoa aprende com a experiência. Em vez disso, elas usam os dados e o contexto disponíveis para entender uma solicitação e escolher a próxima ação. À medida que as organizações conectam dados de fluxo de trabalho mais relevantes, a IA passa a ter um contexto mais rico para cada decisão. Então, ela produzirá recomendações e ações mais relevantes.
Exemplos de contexto incluem registros de CRM, planos de projeto, e-mails, tíquetes de suporte, bases de conhecimento ou políticas da empresa. Por exemplo, um fluxo de trabalho com IA que lida com uma solicitação de suporte pode analisar a conta do cliente, conversas anteriores e a documentação do produto antes de redigir uma resposta para revisão.
A maioria das plataformas não melhora automaticamente após cada tarefa. As equipes melhoram o desempenho ao longo do tempo refinando instruções, atualizando fluxos de trabalho, conectando fontes de dados melhores e incorporando o feedback dos usuários. Consulte a biblioteca de prompts do Smartsheet MCP para ver exemplos de prompts que oferecem suporte a tarefas comuns de gerenciamento de projetos e automação de fluxo de trabalho.
Principais benefícios da automação de fluxos de trabalho com IA para equipes corporativas
Os principais benefícios da automação de fluxo de trabalho com IA para equipes empresariais incluem menos coordenação manual, trabalho mais rápido entre sistemas conectados e processos mais consistentes em escala. A automação de fluxo de trabalho com IA pode acelerar tarefas rotineiras, como o encaminhamento de informações e aprovações, dando aos funcionários mais tempo para trabalhos que exigem julgamento, colaboração e interação com clientes.
Redução de repasses manuais e acompanhamento de status
A automação de fluxo de trabalho com IA reduz a necessidade de os funcionários encaminharem trabalhos manualmente, acompanharem aprovações ou atualizarem status. Ela pode atribuir tarefas, enviar notificações, atualizar registros e muito mais com base em regras predefinidas e contexto em tempo real.
Por exemplo, quando um membro da equipe envia uma solicitação de projeto, o fluxo de trabalho pode identificar o proprietário adequado, coletar informações de apoio, enviar solicitações de aprovação e atualizar o plano do projeto automaticamente. Isso permite que a equipe passe menos tempo coordenando, e as tarefas têm menos probabilidade de serem esquecidas. O resultado é uma execução mais rápida como um todo.
Coordenação do trabalho entre sistemas
O trabalho empresarial raramente acontece em um único aplicativo. Em vez de fazer com que os funcionários copiem informações entre sistemas ou alternem entre aplicativos, a automação de fluxo de trabalho com IA conecta informações e ações entre as ferramentas que as equipes já usam. Isso pode incluir plataformas de CRM, software de gerenciamento de projetos, aplicativos de colaboração ou repositórios de documentos.
Por exemplo, fechar uma oportunidade de vendas em um CRM poderia gerar um projeto, notificar a equipe de implementação, criar tarefas de integração e atualizar painéis de relatórios sem exigir coordenação manual.
Esses tipos de aplicação são uma das maiores áreas de oportunidade em IA empresarial. Sistemas individuais, como Salesforce ou ServiceNow, podem ter IA incorporada, mas as empresas ainda precisam trabalhar em vários sistemas de registro. A capacidade de entender o que acontece nas lacunas entre esses sistemas é onde a inteligência de fluxo de trabalho se torna particularmente valiosa.
Ao reduzir processos desconectados e trabalho duplicado, as organizações podem movimentar informações com mais eficiência e, ao mesmo tempo, dar aos funcionários uma visão mais completa do trabalho em andamento. Além disso, com construtores de fluxo de trabalho low-code e no-code, as equipes podem configurar muitas dessas integrações sem desenvolvimento personalizado.
Saiba mais sobre gerenciamento de trabalho inteligente e os recursos de IA do Smartsheet.
Melhoria da consistência e da governança em escala
A automação de fluxo de trabalho com IA ajuda as organizações a aplicar as mesmas regras, caminhos de aprovação e padrões operacionais entre as equipes. Em vez de depender dos funcionários para interpretar cada solicitação de forma independente, os fluxos de trabalho podem padronizar a forma como o trabalho é categorizado, encaminhado, documentado e escalado.
Essa consistência se torna especialmente importante à medida que a IA se expande por uma empresa. No relatório State of AI de 2025 da McKinsey, os pesquisadores descobriram que 57% das organizações que usam IA centralizam totalmente riscos e conformidade, enquanto 46% centralizam totalmente a governança de dados para IA — tornando esses os dois elementos mais centralizados da implementação de IA.
É importante observar, no entanto, que a automação de fluxo de trabalho com IA apresenta riscos. A padronização deve ser combinada com monitoramento contínuo. Caso contrário, uma regra ou saída de IA com falha pode ser aplicada de forma consistente em escala.
Desafios e considerações para a adoção empresarial
Os maiores desafios para a adoção da automação de fluxos de trabalho com IA nas empresas incluem preparar dados prontos para IA, gerenciar mudanças organizacionais, estabelecer controles de governança e conformidade e reprojetar fluxos de trabalho para escalar além dos projetos piloto. As organizações que consideram esses fundamentos operacionais e técnicos desde o início têm maior probabilidade de alcançar uma adoção bem-sucedida e gerar valor a longo prazo.
A preparação dos dados é a barreira mais comum
A automação de fluxos de trabalho com IA só é tão eficaz quanto os dados e sistemas em que se baseia. “As empresas geralmente se concentram em trazer ferramentas de IA antes de terem a base certa implementada”, diz Stein. “Se os dados estiverem desorganizados ou os sistemas não se conectarem corretamente, colocar um agente por cima não resolverá o problema.”
Muitas organizações ainda não aprenderam essa lição. O Gartner prevê que, até 2026, as organizações abandonarão 60% dos projetos de IA que não tiverem suporte de dados prontos para IA. Essa constatação é consistente com a experiência de Dindin. “A maioria das equipes investe demais no agente e pouco nos dados por trás dele”, diz ele. “Um agente só é tão bom quanto o contexto que consegue acessar.”
A preparação para a automação de fluxos de trabalho com IA deve começar pela melhoria da qualidade dos dados e pela criação de sistemas para coletar e manter esses dados.
O gerenciamento de mudanças impulsiona a adoção
Os funcionários têm maior probabilidade de adotar a automação de fluxos de trabalho com IA quando entendem como ela afetará seu trabalho. Quando as organizações introduzem a IA sem explicar seu papel, os trabalhadores podem se preocupar com a segurança no emprego, com mudanças em suas responsabilidades ou com a forma como as decisões geradas pela IA serão usadas. Essas preocupações podem retardar a adoção, mesmo quando a tecnologia é capaz de melhorar a produtividade.
O gerenciamento de mudanças ajuda as organizações a lidar com essa incerteza antes que ela se transforme em resistência. Os líderes devem explicar quais tarefas a IA automatizará, em quais áreas os funcionários continuarão responsáveis e como as funções poderão evoluir. “As empresas não devem dizer aos funcionários que a IA fará o trabalho por eles”, recomenda Stein. “Eles devem explicar que vai funcionar com eles. O objetivo é complementar o trabalho humano, não simplesmente terceirizá-lo.”
O Future of Jobs Report 2025 do Fórum Econômico Mundial constatou que muitos empregadores esperam que a IA remodele empregos e aumente a demanda por novas habilidades, ressaltando a importância da requalificação e da transição da força de trabalho à medida que a adoção da IA se expande. As organizações têm maior probabilidade de alcançar uma adoção duradoura da automação de fluxos de trabalho com IA quando se comunicam com transparência, realizam treinamentos específicos por função para os funcionários e oferecem oportunidades para que eles desenvolvam novas habilidades.
Riscos de governança e conformidade
A automação de fluxos de trabalho com IA pode ajudar as organizações a avançar mais rapidamente, mas também introduz novas responsabilidades relacionadas à governança e ao gerenciamento de riscos de conformidade. Fluxos de trabalho que podem acessar dados confidenciais — ou tomar decisões que afetam clientes ou funcionários — exigem controles de governança, especialmente no nível corporativo.
Em seu relatório de fim de ano de 2024 sobre IA generativa empresarial, a Deloitte constatou que a regulamentação e o risco haviam se tornado uma das principais barreiras ao desenvolvimento e à implantação da IA generativa. A proporção de organizações que relataram preocupações com regulamentação e risco aumentou de 28% para 38% ao longo do ano. Em vez de sugerir que as organizações devem desacelerar a adoção da IA, essa tendência ressalta a importância de incorporar governança às iniciativas de IA desde o início.
O primeiro passo é entender o nível de risco associado a cada fluxo de trabalho que a organização deseja automatizar com IA. Antes de implementar qualquer ferramenta de IA, devem existir políticas formais para acesso a dados, permissões de usuário, registro de auditoria, gerenciamento de fornecedores e conformidade regulatória. Fluxos de trabalho de maior risco podem exigir salvaguardas adicionais, como revisão humana, ou controles de acesso mais rigorosos.
Como escalar a IA por meio do design de fluxos de trabalho
Muitas organizações veem resultados promissores em seu primeiro piloto de IA, mas têm dificuldade para escalar essas ferramentas com sucesso por toda a empresa. A McKinsey constatou que apenas cerca de um terço das organizações estava escalando iniciativas de IA por toda a empresa. Em seu relatório de 2026, a Deloitte também constatou que, embora o acesso autorizado dos funcionários à IA tenha aumentado substancialmente em 2025, menos de 60% dos funcionários com acesso usavam essas ferramentas em seus fluxos de trabalho diários.
Para muitas empresas, escalar exige mais do que implementar IA em equipes adicionais. Também exige redesenhar fluxos de trabalho para que a IA seja integrada a equipes e sistemas, em vez de funcionar como uma ferramenta de produtividade isolada.
Grande parte de como uma empresa realmente opera está nas lacunas entre seus sistemas de registro. A IA incorporada a aplicativos individuais pode melhorar a produtividade dentro desses sistemas, mas as organizações muitas vezes conseguem gerar mais valor de negócio quando a IA oferece suporte a fluxos de trabalho multifuncionais que os abrangem.
O design de fluxos de trabalho é igualmente importante do ponto de vista do funcionário. “Os fluxos de trabalho de IA são adotados quando o usuário final consegue chegar ao valor em uma ou duas etapas”, diz Stein. “Se as pessoas precisarem fazer trabalho demais antes de verem um resultado útil, o fluxo de trabalho será abandonado. Esse trabalho precisa acontecer antes que o fluxo de trabalho chegue ao usuário. Quando for implantado, ele deve ser simples o suficiente para que alguém obtenha valor em uma ou duas etapas.”
Em última análise, escalar a IA tem menos a ver com implantar mais modelos e mais com redesenhar a forma como o trabalho é realizado.
Casos de uso de automação de fluxos de trabalho de IA de alto impacto para equipes empresariais
Equipes empresariais usam a automação de fluxos de trabalho de IA para agilizar o gerenciamento de projetos, as operações de TI, o marketing, o suporte ao cliente, as finanças, o RH e outros processos de negócios multifuncionais. Casos de uso comuns incluem encaminhar trabalhos, gerar resumos, coordenar aprovações, atualizar registros entre sistemas e reduzir tarefas administrativas manuais.
Os exemplos a seguir ilustram alguns dos casos de uso mais comuns de automação de fluxos de trabalho de IA empresarial e como eles podem melhorar a coordenação e a execução. Você também pode saber mais sobre IA para gerenciamento de projetos.
Gerenciamento de projetos e PMO
As equipes de gerenciamento de projetos usam a automação de fluxos de trabalho de IA para reduzir a coordenação manual e manter o trabalho em andamento entre pessoas, projetos e sistemas.
Veja alguns casos de uso comuns da automação de fluxos de trabalho de IA:
- Resumir atualizações de status de projetos a partir de reuniões, e-mails e ferramentas de colaboração
- Identificar riscos de cronograma, tarefas bloqueadas e trabalhos atrasados
- Gerar relatórios de status executivos e resumos de projetos
- Criar tarefas e atribuir responsáveis a partir de notas de reunião ou itens de ação
- Atualizar planos de projeto e sincronizar informações entre sistemas de negócios conectados
Exemplo de fluxo de trabalho: Após uma reunião semanal de projeto, a IA resume a discussão, identifica novos itens de ação, cria tarefas para cada responsável, atualiza o plano do projeto, elabora um relatório de status para a liderança e encaminha quaisquer alterações de orçamento ou escopo para o aprovador adequado. Depois que as aprovações são concluídas, o fluxo de trabalho de IA notifica automaticamente as partes interessadas e atualiza os registros do projeto.
Descubra como o gerenciamento de projetos com IA difere do gerenciamento de projetos tradicional e funciona em conjunto com ele e encontre o software certo de gerenciamento de projetos com IA para sua organização.
Gerenciamento de serviços e operações de TI
As equipes de TI usam a automação de fluxos de trabalho de IA para melhorar a entrega de serviços, reduzir o processamento manual de chamados e acelerar processos operacionais de rotina.
Estes exemplos de casos de uso demonstram como as equipes de TI e operações podem usar fluxos de trabalho automatizados de IA:
- Classificar, priorizar e encaminhar solicitações de serviço recebidas
- Resumir detalhes de incidentes e recomendar etapas de solução de problemas
- Automatizar tarefas de integração e desligamento de funcionários
- Coordenar o provisionamento de software e as solicitações de acesso
- Gerar documentação a partir de incidentes resolvidos e chamados de suporte
- Encaminhar solicitações de mudança e escalonamentos por meio de fluxos de trabalho de aprovação
Exemplo de fluxo de trabalho: Um novo funcionário entra na empresa e envia uma solicitação de integração. A IA verifica a solicitação, cria tarefas de integração, provisiona software padrão e acesso a sistemas, encaminha quaisquer solicitações de permissões elevadas para aprovação dos gerentes de TI, notifica o funcionário à medida que cada etapa é concluída e atualiza os registros.
Operações de marketing e conteúdo
As equipes de marketing usam a automação de fluxos de trabalho de IA para agilizar o planejamento de campanhas, a produção de conteúdo e a colaboração criativa. “Um agente de IA pode transformar notas de reunião, especificações de engenharia e documentos de produto em rascunhos de materiais de vendas, recursos de sucesso do cliente e perguntas frequentes”, diz Stein. “Em vez de passar semanas criando um único ativo, a equipe pode revisar e refinar vários em um período muito mais curto.”
Veja outros casos de uso da automação de fluxos de trabalho de IA em operações de marketing e conteúdo:
- Gerar briefings criativos, planos de campanha e esboços de conteúdo
- Encaminhar conteúdo e ativos criativos por fluxos de trabalho de revisão e aprovação
- Resumir o feedback dos revisores e recomendar revisões
- Reaproveitar conteúdo aprovado para diferentes canais e públicos
- Agendar conteúdo para publicação e atualizar registros de campanha em sistemas de marketing conectados
Exemplo de fluxo de trabalho: Um gerente de marketing envia um briefing de campanha para o lançamento de um novo produto. A IA elabora o plano do projeto e o briefing criativo, atribui o trabalho a redatores e designers, encaminha o conteúdo por revisões jurídicas e de marca, resume o feedback dos revisores para a equipe de conteúdo, agenda os ativos aprovados para publicação e atualiza o status do projeto no painel da campanha.
O que procurar em plataformas de automação de fluxos de trabalho com IA
Ao avaliar uma plataforma empresarial de automação de fluxos de trabalho de IA, as organizações devem buscar segurança e governança de nível empresarial, acessibilidade low-code com personalização por desenvolvedores, integrações com sistemas de negócios existentes e recursos de design de fluxos de trabalho e IA. A plataforma certa deve se adequar aos fluxos de trabalho, aos dados e à estratégia de automação de longo prazo da organização.
Descubra como um software de automação de fluxos de trabalho pode ajudar a promover a produtividade na sua organização.
Veja os principais fatores a considerar ao selecionar uma solução de automação de fluxos de trabalho de IA para sua organização:
1. Segurança e governança de nível empresarial
As plataformas empresariais de automação de fluxos de trabalho de IA costumam processar informações comerciais confidenciais, incluindo dados de clientes, registros financeiros e documentos proprietários. Antes de selecionar uma plataforma de automação de fluxos de trabalho de IA, as organizações precisam verificar se ela atende aos seus requisitos de segurança e governança.
“Antes de avaliar o que uma ferramenta de IA pode fazer, verifico se ela passa no teste de segurança”, diz Stein. “Analiso sua documentação de segurança, suas práticas de dados e seus controles. Se o fornecedor não tiver feito esse trabalho fundamental, não levo a ferramenta para dentro da empresa.”
Procure recursos como controles de acesso baseados em função, criptografia, logs de auditoria, certificações de conformidade, controles de retenção de dados e supervisão administrativa para ajudar a garantir que os fluxos de trabalho de IA estejam alinhados às políticas e obrigações regulatórias da organização.
2. Acessibilidade low-code e personalização por desenvolvedores
Tanto usuários de negócios quanto desenvolvedores devem conseguir usar a plataforma de automação de fluxos de trabalho de IA e automatizar fluxos de trabalho. Ferramentas low-code permitem que usuários não técnicos criem e gerenciem fluxos de trabalho por meio de interfaces visuais, enquanto recursos pro-code permitem que desenvolvedores ampliem fluxos de trabalho com integrações personalizadas, APIs, lógica de negócios e aplicativos especializados. O objetivo é ajudar as organizações a escalar a automação sem criar gargalos entre as equipes de negócios e a TI.
Ao avaliar uma plataforma, procure criadores visuais de fluxos de trabalho que facilitem a automação de processos comuns. As plataformas low-code mais eficazes permitem que as organizações equilibrem velocidade, governança e extensibilidade — ou a capacidade de expandir ou personalizar uma plataforma de software além de seus recursos integrados — conforme os requisitos evoluem.
3. Ecossistema de integração e escalabilidade
A capacidade de se conectar aos sistemas de negócios existentes é uma das considerações mais importantes ao avaliar uma plataforma de automação de fluxos de trabalho de IA. Isso inclui ferramentas de gerenciamento de projetos, plataformas de CRM e ERP, software de colaboração, repositórios de documentos, sistemas de identidade e aplicativos específicos do setor.
A plataforma deve oferecer suporte ao crescimento do volume de fluxos de trabalho, a usuários e departamentos adicionais, à administração centralizada, ao monitoramento de uso e à governança consistente à medida que a adoção se expande. Ao entrevistar um fornecedor, confirme se os fluxos de trabalho podem ser reutilizados, padronizados e gerenciados em toda a empresa sem criar complexidade desnecessária nem perder visibilidade sobre como as decisões automatizadas são tomadas.
As plataformas mais robustas permitem começar com um caso de uso focado e expandir ao longo do tempo sem reconstruir a arquitetura subjacente de fluxos de trabalho.
4. Design de fluxos de trabalho e recursos de IA
Antes de comparar plataformas de automação de fluxos de trabalho de IA, as organizações devem identificar os processos de negócios que desejam melhorar. Mapear como o trabalho se move entre pessoas, sistemas e decisões ajuda as equipes a priorizar casos de uso de alto valor e determinar se uma plataforma consegue oferecer suporte à complexidade de seus fluxos de trabalho.
A autoconsciência e o autoconhecimento do caso de uso são importantes. As organizações devem entender e mapear seus próprios fluxos de trabalho antes de avaliar fornecedores e, em seguida, considerar se os recursos de fluxo de trabalho, a arquitetura de dados e o ecossistema de integração de uma plataforma estão alinhados aos seus processos e objetivos de negócios específicos.
Além dos recursos individuais de IA, avalie como a plataforma orquestra fluxos de trabalho de ponta a ponta. Procure recursos como lógica condicional, tratamento de exceções e suporte à decisão com tecnologia de IA. A plataforma também deve ser capaz de automatizar fluxos de trabalho em vários sistemas de negócios, e não em um único aplicativo.
Introdução à automação de fluxos de trabalho com IA
Para começar a usar a automação de fluxos de trabalho com IA, primeiro identifique um processo de negócios bem definido que envolva trabalho repetitivo e manual e resultados mensuráveis. Em seguida, mapeie o fluxo de trabalho existente, avalie a qualidade dos dados e teste a IA em um caso de uso de baixo risco. Meça os resultados em relação às metas de negócios e refine o fluxo de trabalho antes de expandir a automação de IA para outros processos.
Criando seu primeiro fluxo de trabalho com tecnologia de IA
A automação bem-sucedida de fluxos de trabalho com IA começa com a compreensão do trabalho em si. "Eu sempre começo com uma auditoria", diz Stein. "Onde estão os gargalos? Onde as pessoas estão perdendo tempo? O que precisa avançar mais rápido? Em seguida, determino se a IA deve fazer parte desse processo agora ou se a organização precisa corrigir outra coisa primeiro."
Depois de identificar os gargalos, escolha um fluxo de trabalho com valor de negócio claro e resultados mensuráveis. Bons candidatos são processos de alto volume e baseados em regras que exigem que os funcionários coletem informações, encaminhem solicitações ou coordenem o trabalho entre sistemas. Em vez de reprojetar todos os processos de uma só vez, teste a IA em um único fluxo de trabalho e reúna feedback dos usuários finais.
Medindo o impacto e iterando
As organizações devem medir o sucesso de um fluxo de trabalho com tecnologia de IA por seu impacto nos resultados de negócios, não pela frequência com que ele é usado. Estabeleça o desempenho de referência antes da implementação, acompanhe os indicadores-chave de desempenho (KPIs) após a implantação e refine regularmente os fluxos de trabalho com base nos dados de desempenho e no feedback dos usuários.
"O sucesso depende da meta", diz Stein. "A questão é se a equipe consegue alcançar essa meta mais rapidamente e com mais eficiência combinando software com pessoas."
As métricas relevantes variam de acordo com o fluxo de trabalho e a função. As equipes podem medir o tempo de ciclo, o tempo de resposta, o volume processado, as taxas de erro, a conformidade com SLA, a satisfação do cliente ou a produtividade dos funcionários, dependendo do problema que o fluxo de trabalho foi projetado para resolver. "Para a engenharia, isso pode significar entregar mais rapidamente", explica Stein. "Para vendas, pode significar melhorar o comparecimento às reuniões ou responder aos clientes em potencial mais rapidamente. A métrica deve corresponder ao problema que o fluxo de trabalho foi criado para resolver."
Em vez de tratar a implantação como a linha de chegada, as organizações podem revisar continuamente o desempenho do fluxo de trabalho, incorporar o feedback dos usuários e refinar prompts, regras de negócios, aprovações e integrações para melhorar os resultados ao longo do tempo.