Agentic Process Automation: o futuro da automação de processos

Atualmente, as organizações enfrentam desafios crescentes de complexidade, volumes de dados e demanda por agilidade. Nesse sentido, surge o conceito de “Agentic Process Automation” (ou APA) como uma abordagem transformadora, capaz de combinar inteligência artificial, automação e autonomia de decisão. 

A seguir, vamos explorar em detalhes o conceito, como funcionam seus principais componentes, benefícios e muito mais. Vamos lá? 

O que é agentic process automation?

Embora o termo “agentic process automation” seja recente, já é possível encontrar diversas siglas e expressões correlatas no mercado. Alternativas como APA (Agentic Process Automation), AIA (Agentic Intelligent Automation) e Agentic AI refletem nuances de um mesmo conceito: sistemas que operam com alto grau de autonomia e inteligência. 

Essas variações terminológicas surgem porque fornecedores e pesquisadores enfatizam diferentes aspectos da solução. Enquanto alguns chamam de “agentic process automation” o foco no fluxo de trabalho autônomo, outros preferem “agentic automation” ou “autonomous agents” para destacar a capacidade de aprendizado e adaptação contínuos. 

Em outras palavras, imaginemos um software que, além de replicar processos humanos, identifica padrões, antecipa exceções e propõe melhorias contínuas. 

Diferenças entre agentic process automation, RPA e workflows com IA

Embora RPA (Robotic Process Automation) execute tarefas estruturadas, lineares e repetitivas com alta precisão, carece de adaptabilidade a cenários imprevistos, devido a sua falta de consciência. Já os workflows de IA (Intelligent Workflows) incorporam modelos de linguagem e aprendizado de máquina para análise de dados, mas ainda exigem configurações manuais a cada mudança de contexto.  

Por sua vez, o agentic process automation combina: 

• Alto grau de autonomia para iniciar, pausar e ajustar processos. 
• Capacidade para interpretar dados não estruturados (textos, imagens, sinais). 
• Aprendizado contínuo, reduzindo a necessidade de intervenção humana ao longo do tempo. 

Analogamente a um “colaborador digital”, o agente identifica gatilhos em processos (e-mails recebidos, chamadas de API, etc) e decide o melhor caminho de ação. 

Características dos sistemas de agentic process automation

Sistemas de agentic process automation diferenciam-se de automações tradicionais por cinco características principais, extraídas dos estudos sobre Agentic AI de nosso Diretor de IA, Rafael Bortolini: 

1. Monitoram condições ambientais continuamente 
2. Tomam iniciativas baseadas em triggers ou padrões 
3. Mantêm objetivos de longo prazo 
4. Aprendem e se adaptam ao longo do tempo 
5. Podem operar 24/7 com supervisão mínima 

Compenentes do agentic process automation

A arquitetura típica de agentic process automation integra quatro camadas principais: 

1. Módulo de ingestão de dados e percepções (o famoso “Input/Output”), responsável por coletar dados estruturados e não estruturados.  
2. Motor de decisão e planejamento que avalia as informações, classifica, valida e decide as próximas etapas. Por exemplo, em um processo de análise de crédito, o agente processa documentos, verifica históricos e aprova ou rejeita propostas conforme políticas definidas. 
3. Execução e orquestração de tarefas, responsável por centralizar a gestão, permitindo configurar fluxos, acompanhar KPIs e intervir quando necessário. 
4. Aprendizado contínuo e feedback, que monitoriza resultados, corrige desvios e refina algoritmos. Sobretudo, esse componente garante que, com o tempo, o agente se torne mais preciso e eficiente, reduzindo retrabalhos.  

Extra: modelos fundacionais (foundation models) como GPT-4, Claude 3 e Llama 3 fornecem a base de compreensão de linguagem, imagens e até áudio. Sobre esses modelos, constroem-se os agentes de IA que interpretam instruções, validam dados de entrada e formulam planos de ação.

Sistema Multi-Agente

Em muitos cenários, um único agente não é suficiente. Nesse caso, entra em cena a arquitetura de sistemas multi-agent, na qual agentes especializados conversam entre si, dividem tarefas e chegam a consensos. Ferramentas como Microsoft AutoGen ou CrewAI implementam orquestração de agentes de IA, permitindo que processos complexos se desdobrem em etapas coordenadas, todas sob o guarda-chuva do agentic process automation. 

Benefícios do agentic process automation

Aqui, vale destacar os ganhos tangíveis e intangíveis: 

• Redução de custos ao reduzir atividades manuais repetitivas; 
• Aceleração de ciclos de decisão, com respostas em tempo real a eventos críticos; 
• Maior flexibilidade; 
• Compliance reforçado, com logs auditáveis de todas as ações dos agentes; 
• Liberação de capital humano para atividades de maior valor estratégico. 

Caso de uso: em processos de contas a pagar, por exemplo, agentes extraem dados de faturas, validam contra pedidos de compra e aprovam pagamentos sem intervenção humana. Isso reduz o ciclo de pagamento e evita multas por atrasos. Além disso, o sistema tem capacidade de aprender com exceções para lidar melhor com novos fornecedores e formatos de documento. 

Casos de uso de agentic process automation

A versatilidade do agentic process automation permite aplicações em diversos setores. 

Financeiro e trading

Nos mercados financeiros, agentes autônomos monitoram bolsas, identificam arbitragens e executam ordens em milissegundos. Além disso, ajustam estratégias com base em sinais de volatilidade, mantendo metas de risco alinhadas às políticas das instituições. 

Leia também: “Inteligência Artificial no Setor Financeiro – o futuro das operações e experiência do cliente”.

Infraestrutura e monitoramento

Em ambientes de TI, agentes monitoram temperatura, uso de CPU e tráfego de rede 24/7. Ao detectar anomalias como, por exemplo, picos de consumo ou falhas de hardware, coordenam respostas automáticas, tais como balanceamento de carga, reinício de servidores ou abertura de tickets de suporte antes que o incidente afete serviços críticos. 

Pesquisa científica e setor automotivo

Em laboratórios, agentes auxiliam pesquisadores ao orquestrar experimentos, coletar dados de sensores e ajustar protocolos em tempo real. No setor automotivo, sistemas de pilotagem avançada (ADAS) interpretam imagens de câmeras, identificam obstáculos e tomam decisões de frenagem ou desvio de rota, sem intervenção humana. 

Exemplos adicionais

• Seguro – para concessão de crédito e prevenção de fraudes. 
• Saúde e farmacêutica – na gestão de pacientes e conformidade regulatória. 
• Telecom e utilities – para monitoramento de rede e atendimento ao cliente. 
• Manufatura e logística – no controle de qualidade e orquestração de cadeia de suprimentos. 
• Varejo e e-commerce – em gestão de estoque e marketing personalizado. 

Bem como outras áreas, como recursos humanos (triagem de currículos) e jurídico (análise de contratos). 

Desafios e considerações de agentic process automation

Entretanto, apesar dos benefícios, a adoção de agentic process automation pode enfrentar barreiras. 

Gestão de dados e qualidade

Dados inconsistentes ou incompletos podem levar agentes a decisões equivocadas. Invista em governança de dados, pipelines de ETL robustos e ferramentas de data quality para alimentar seus agentes com informações confiáveis. 

Resistência cultural

Colaboradores podem demonstrar resistência ou desconfiança em automações que “pensam sozinhas”. Promova treinamentos e pilotos colaborativos para mostrar o papel híbrido entre humanos e agentes, reforçando como a tecnologia potencializa o trabalho das equipes. 

Tendências e futuro do agentic process automation

Finalmente, olhemos para o futuro do agentic process automation. A tendência é que agentes se tornem cada vez mais cognitivos, incorporando processamento de linguagem natural (PNL) e visão computacional para lidar com conteúdo não estruturados. Além disso, veremos maior uso de agentes colaborativos, que trabalham em “times digitais” com humanos e outras IAs. 

Com efeito, modelos de geração de texto e código conseguem não apenas interpretar comandos, mas também sugerir melhorias de processo, escrever relatórios e criar automações de forma semi-autônoma. Nesse sentido, a democratização de ferramentas “low-code” e “no-code” permitirá que áreas de negócio configurem agentes sem depender exclusivamente de TI. 

Por que investir em agentic process automation?

Em resumo, o agentic process automation caminha para representar a próxima revolução na automação de processos. Ao combinar autonomia, inteligência e aprendizado contínuo, esses sistemas escalam a capacidade de gerar eficiência operacional, reduzir custos e possibilitar decisões em tempo real – com um potencial ainda sem precedentes. Se preparar para investir em APA significa estar preparado para os desafios de um mercado cada vez mais dinâmico e competitivo.