Equilibrando frameworks agênticos de IA generativa com sistemas legados de RPA

De bots "limitados" a assistentes cognitivos: entenda a revolução dos LLM Agents na automação empresarial e por que sua empresa não pode ficar de fora dessa transição.

​A automação de processos empresariais têm passado por transformações significativas nas últimas décadas. Inicialmente, a Automação Robótica de Processos (RPA) surgiu como uma solução eficaz para lidar com tarefas repetitivas e baseadas em regras, permitindo que "robôs" de software executassem atividades anteriormente realizadas por humanos. Ferramentas como UiPath e Automation Anywhere tornaram-se líderes nesse segmento, oferecendo às empresas meios para aumentar a eficiência operacional e reduzir erros.

Nos últimos anos, tais ferramentas foram agregando automação por código, em sua maioria Python, principalmente em rotinas onde uma chamada em background é necessária, e a interface gráfica de um sistema não é a melhor escolha. Esta abordagem impulsionou projetos desta natureza, no entanto, à medida que os ambientes de negócios se tornaram mais complexos, as limitações do RPA tradicional tornaram-se evidentes. Embora excelente para tarefas estruturadas, o RPA enfrenta desafios ao lidar com processos que envolvem dados não estruturados ou que requerem tomada de decisão adaptativa (que exigem uma janela de contexto maior). É nesse sentido que os agentes baseados em Modelos de Linguagem entram em cena, trazendo uma abordagem mais flexível e cognitiva para a automação. Mas qual é o diferencial aqui?

Os agentes LLMs são capazes de compreender e processar linguagem natural (mesmo em interfaces gráficas), interpretar dados não estruturados e tomar decisões contextuais. Essa capacidade permite que eles executem tarefas complexas, como análise de documentos, atendimento ao cliente e processamento de informações em tempo real. Por exemplo, no setor bancário, agentes de IA podem ser utilizados para processar contratos de crédito manuscritos, reduzindo a necessidade de intervenção humana e aumentando a eficiência. Certo, mas e os custos dessa transição?

Imagine uma empresa que, com um projeto RPA tradicional, consegue automatizar tarefas manuais de processamento de faturas e entrada de dados. Suponha que, com RPA, cada robô consiga processar cerca de 500 transações diárias, reduzindo o tempo manual em 70% e trazendo uma economia anual estimada em R$ 100 mil – considerando tanto a redução de erros quanto a liberação de mão de obra para tarefas de maior valor.

Agora, ao adotar um agente rodando a partir de uma LLM, que integra capacidades de compreensão de linguagem natural e interpretação de dados não estruturados, essa mesma empresa pode processar aproximadamente 800 transações por dia. Esse agente inteligente apresenta um erro reduzido – digamos, 0,5% em comparação aos 2% do RPA tradicional – e amplia a automação para tarefas que antes exigiam intervenção humana. Nesse cenário, a economia anual pode saltar para cerca de R$ 170 mil, aumentando o ROI de uma relação de 1:2 para aproximadamente 1:3,4. Ou seja, mesmo com um investimento inicial potencialmente mais alto para a implantação dos agentes LLM, a eficiência e a redução de custos decorrentes – tanto operacionais quanto de retrabalho – oferecem um retorno financeiro significativamente superior. Óbvio, aqui é apenas uma ilustração para termos uma ideia da ordem de grandeza no retorno do investimento. Para cada processo precisamos estruturar o Business Case (aquela planilha marota e personalizada caso a caso).

Essa comparação numérica ilustra como a incorporação de LLMs não só amplia a capacidade de processamento, mas também reduz os riscos e os custos associados a erros e intervenções manuais. A flexibilidade dos agentes LLM, aliados a frameworks como LangChain e LlamaIndex, permite que as empresas integrem de forma harmônica a automação de tarefas estruturadas e não estruturadas, resultando em ganhos expressivos de produtividade e, consequentemente, em um ROI mais atrativo. E como realizar essa transição?

Iniciar um projeto de automação híbrida que combine soluções tradicionais de RPA com recursos avançados de IA Generativa exige uma estratégia bem definida, que pode ser construída a partir de uma abordagem escalonada (mais seguro, certo?). Inicialmente, muitas empresas têm se beneficiado das ferramentas consolidadas, como Automation Anywhere e UiPath, que vêm incorporando recursos de IA Generativa em suas plataformas. Essas soluções permitem a automação de tarefas repetitivas com o suporte de algoritmos que conseguem interpretar dados não estruturados, gerar respostas contextuais e até sugerir ações corretivas de forma autônoma. Por exemplo, a UiPath recentemente integrou módulos de processamento de linguagem natural (NLP) em seu portfólio, facilitando a extração de informações de documentos e o mapeamento de fluxos de trabalho complexos e com treinamento na sua base própria - via embeddings. Link aqui.

Essa abordagem inicial com plataformas RPA permite que as organizações ganhem experiência com a automação e validem os benefícios de eficiência e redução de erros sem precisar reinventar o processo desde o início. É possível, por exemplo, automatizar a entrada de dados de sistemas legados, processar faturas e até integrar interações básicas com clientes via chatbots. O ROI nesse estágio tende a ser mais previsível, pois a automação tradicional já possui métricas consolidadas e a integração com IA se dá de forma incremental, reduzindo riscos e custos de implantação.

Contudo, à medida que as demandas de automação se tornam mais complexas – envolvendo não apenas tarefas estruturadas, mas também processos que exigem interpretação contextual e tomada de decisão autônoma – surge a necessidade de adotar uma abordagem híbrida. Aqui, frameworks de IA Generativa, como LangChain, LlamaIndex e outros, entram em cena para criar soluções mais adaptativas e customizadas. Essa abordagem híbrida combina a robustez das ferramentas RPA tradicionais com a flexibilidade dos modelos de linguagem avançados. Por exemplo, utilizando o LangChain, uma empresa pode desenvolver um agente que não apenas executa ações pré-definidas, mas também interpreta solicitações complexas de clientes, reescrevendo queries e validando as respostas geradas para reduzir alucinações – um desafio recorrente em modelos puramente generativos.

Para iniciar um projeto nessa direção, podemos seguir alguns passos estratégicos e assim evitamos alguns riscos:

1. Mapeamento e Priorização de Processos: Faça um levantamento dos processos que podem se beneficiar da automação – comece com tarefas de alto volume e baixo valor agregado, onde a redução de erros e o ganho de tempo são mensuráveis. Avalie quais fluxos podem ser automatizados usando soluções RPA, e identifique pontos onde a interpretação de dados não estruturados ou a tomada de decisão contextual são necessárias.
   

2. Implementação Piloto com Ferramentas Consolidadas: Inicie a automação utilizando plataformas como Automation Anywhere e UiPath, que já estão integrando IA Generativa. Esses sistemas permitem um piloto de baixo risco, pois oferecem interfaces familiares e integração com sistemas legados. Essa fase de "take" é essencial para demonstrar ganhos rápidos e reunir dados operacionais para justificar investimentos futuros.
   

3. Avaliação de Métricas e ROI: Durante o piloto, mensure indicadores de desempenho (KPIs) como tempo de processamento, taxa de erro e custos operacionais. Essa análise fornecerá uma base sólida para comparar os benefícios da automação tradicional versus uma abordagem híbrida que incorpore frameworks de IA Generativa.
   

4. Escalonamento para Abordagens Híbridas: Com os ganhos iniciais comprovados, passe para uma abordagem híbrida – integrando frameworks como LangChain ou LlamaIndex. Essa integração pode ser realizada em etapas, começando por processos que exigem uma compreensão mais profunda do contexto, como atendimento ao cliente avançado ou a análise de grandes volumes de dados textuais. Estudos recentes demonstram que essa combinação pode aumentar a produtividade e reduzir significativamente os custos de retrabalho, elevando o ROI para níveis superiores (Automation Anywhere Blog).
   

5. Iteração e Melhoria Contínua: Adote uma estratégia ágil para ajustar os modelos de IA com base no feedback operacional e na evolução dos processos. A personalização dos prompts e a integração contínua com APIs de dados externos podem otimizar ainda mais a solução, garantindo que a automação se adapte às mudanças do ambiente de negócios.

O futuro da automação empresarial já começou, já temos os frameworks disponíveis no mercado pelo menos – e este futuro é cognitivo, adaptativo e orientado por dados em seu mais amplo contexto. A transição dos bots tradicionais para agentes LLM não é uma questão de "se", mas de "quando". Empresas que adotarem essa evolução híbrida – combinando a robustez do RPA com a inteligência contextual dos modelos de linguagem – ganharão vantagem competitiva em eficiência, redução de custos e capacidade de inovação. Ah, e é claro, liberar as pessoas para realizarem atividades menos repetitivas, mais criativas e de expansão do negócio! Afinal de contas, sem pessoas e criatividade não existem novas ideias. 💅