7 Tarefas de BPM que a IA Já Executa com maestria + Exemplos Práticos

Falar sobre inteligência artificial em gestão de processos já não é novidade. Ainda assim, para muitos gestores a aplicação prática da IA continua pode parecer distante ou abstrata.

No entanto, para muitos gestores de BPM e operações, a IA ainda parece distante da prática. Ela aparece em apresentações estratégicas, mas raramente se traduz em mudanças concretas no dia a dia.

Enquanto isso, a rotina segue pressionando. Logo, podemos ver processos atrasados, gargalos recorrentes, formulários preenchidos de forma incorreta e aprovações que travam sem explicação clara continuam consumindo tempo e energia das equipes.

Segundo a McKinsey & Company, até 30% do tempo operacional das empresas é desperdiçado com retrabalho, correções e atividades que não agregam valor. Na maioria dos casos, o problema não está na falta de tecnologia, mas na dificuldade de aplicar inteligência aos processos já existentes.

Este artigo mostra, de forma prática, quais tarefas de BPM a IA já executa hoje, com exemplos reais de automação de processos com IA aplicados no Zeev. 

Não se trata de promessas futuras, mas de funcionalidades ativas que reduzem gargalos, aumentam previsibilidade e tornam a gestão de processos mais inteligente e eficiente graças à Inteligência Artificial nativa do BPMS Inteligente Zeev.

1. Detecção automática de gargalos e anomalias em processos

A detecção automática de gargalos vai além dos dashboards tradicionais. Em vez disso, a IA analisa ativamente os padrões históricos de execução dos processos ao longo do tempo. Assim, ela identifica variações anômalas, reconhece comportamentos fora do esperado e aponta exatamente onde o fluxo começa a perder eficiência.

O que é e como funciona

A detecção automática de gargalos vai além de dashboards tradicionais. Isso quer dizer que em vez de apenas indicar que um processo está lento, a IA analisa padrões de execução e identifica comportamentos fora do esperado.

Como a Inteligência Artificial nativa do Zeev executa essa tarefa

A IA do Zeev analisa milhares de instâncias de processos, compara tempos médios, identifica desvios estatísticos, bem como aponta anomalias recorrentes. Assim, ela não apenas sinaliza o atraso, mas indica a provável causa do problema.

Exemplo prático no dia a dia

Um processo de aprovação de compras costumava levar dois dias. De repente, passou a levar cinco dias, sempre às terças-feiras. A IA do Zeev identificou que o volume de solicitações se concentrava nesse dia por causa do fechamento semanal de requisições, sobrecarregando um aprovador específico.

Benefício mensurável

Com essa informação, a empresa redistribuiu demandas e reduziu o tempo médio de resolução de gargalos, sem aumentar a equipe.

2. Roteamento inteligente de tarefas baseado em contexto

Distribuir tarefas de forma justa e eficiente é um desafio constante. Quando o roteamento é fixo ou feito por rodízio, gargalos humanos tendem a surgir rapidamente.

O que é e como funciona

O roteamento inteligente considera contexto, não apenas regras estáticas. Ele avalia quem está mais apto a executar uma tarefa naquele momento específico.

Como a Inteligência Artificial nativa do Zeev executa essa tarefa

A IA do Zeev analisa histórico de performance, especialização, assim como a carga de trabalho atual e urgência da demanda. A partir disso, direciona cada tarefa para o responsável mais adequado.

Exemplo prático no dia a dia

Uma solicitação de reembolso internacional é automaticamente direcionada ao analista com maior taxa de sucesso em casos complexos e menor fila no momento.

Benefício mensurável

O resultado é redução do tempo de primeira resposta, melhor equilíbrio de carga entre a equipe e menos atrasos acumulados, fortalecendo o conceito de BPM inteligente.

3. Preenchimento assistido e validação inteligente de formulários

Formulários mal preenchidos são uma das principais causas de retrabalho em processos administrativos. Pequenos erros geram devoluções em cascata e atrasam todo o fluxo.

O que é e como funciona

O preenchimento assistido utiliza IA para apoiar o usuário durante a entrada de dados, evitando erros antes que eles aconteçam.

Como a Inteligência Artificial nativa do Zeev executa essa tarefa

A IA do Zeev sugere campos automaticamente, valida informações por contexto e aprende padrões corretos a partir de dados históricos, indo além de simples validações de formato.

Exemplo prático no dia a dia

Ao digitar “compra de notebook” no campo de descrição, a IA sugere automaticamente categoria orçamentária, centro de custo e fornecedores homologados com base em compras similares.

Benefício mensurável

Redução significativa do retrabalho, gerando escala e otimização de recursos, por conseguinte.

4. Previsão dinâmica de prazos baseada em histórico e contexto

SLAs fixos raramente refletem a realidade dos processos. Cada solicitação tem características próprias que impactam o tempo de execução.

O que é e como funciona

A previsão dinâmica de prazos utiliza dados históricos e contexto atual para estimar tempos mais realistas de conclusão.

Como a Inteligência Artificial nativa do Zeev executa essa tarefa

A IA do Zeev analisa processos semelhantes, sazonalidades, complexidade da demanda e disponibilidade de aprovadores para prever prazos ajustados à realidade.

Exemplo prático no dia a dia

Um processo de CAPEX abaixo de R$ 50 mil recebe previsão de três dias. Já solicitações acima desse valor, que exigem análise financeira detalhada, recebem previsão de oito dias.

Benefício mensurável

A empresa melhora o planejamento, reduz promessas irreais e aumenta a confiança dos stakeholders nos prazos informados.

5. Respostas automatizadas a dúvidas sobre processos

Grande parte do tempo das equipes é consumido respondendo perguntas repetitivas sobre status de processos, responsáveis e prazos. Onde está meu processo? Quem precisa aprovar agora? Qual é o prazo? Embora essas dúvidas sejam legítimas, o volume constante acaba gerando sobrecarga operacional e uma sensação permanente de microgestão.

Além disso, quando a informação não está acessível de forma clara, gestores e analistas passam a atuar como intermediários de status, interrompendo o foco em atividades estratégicas. 

Esse cenário não escala e, com o tempo, transforma a gestão de processos em um esforço reativo, baseado em respostas manuais, e não em controle real e visibilidade estruturada.

O que é e como funciona

A automação de respostas utiliza IA para fornecer informações contextuais sobre processos em tempo real.

Como a Inteligência Artificial nativa do Zeev executa essa tarefa

A IA do Zeev atua como assistente integrada ao BPMS, entendendo a pergunta e acessando diretamente a instância correta do processo.

Exemplo prático no dia a dia

Ao perguntar “onde está minha solicitação de férias?”, o usuário recebe status, responsável atual e tempo médio esperado para aprovação.

Benefício mensurável

Redução de chamados internos, agilidade, transparência e governança. 

6. Sugestão automática de melhorias de processo com IA (process mining)

Melhorar processos continuamente exige dados, não apenas percepção. Process Mining é uma tecnologia aplicada à gestão de processos que analisa dados reais dos sistemas corporativos para mostrar como os processos acontecem na prática dentro da empresa.

Ao utilizar registros de eventos de ferramentas como ERP, CRM e sistemas de workflow, o Process Mining identifica gargalos, desvios, retrabalho e ineficiências operacionais. Diferentemente do mapeamento tradicional, que descreve como o processo deveria funcionar, essa abordagem revela como ele realmente funciona, criando uma base confiável para automação de processos, melhoria contínua e BPM orientado por dados.

O que é e como funciona

A sugestão automática de melhorias utiliza análise comparativa de desempenho para identificar etapas ineficientes ou redundantes.

Como a Inteligência Artificial nativa do Zeev executa essa tarefa

A IA do Zeev compara variações de processos, identifica padrões de aprovação automática e sugere ajustes baseados em evidência real.

Exemplo prático no dia a dia

A IA identificou que 78% das aprovações intermediárias em um processo de contratação eram sempre aprovadas sem ajustes. A sugestão foi eliminar a etapa, reduzindo o ciclo em 1,5 dia.

Benefício mensurável

A empresa alcança melhoria contínua sem depender de consultorias externas e com ROI claro.

Leitura complementar: Workflow com agentes de IA: a nova era da automação inteligente no BPMS Zeev

7. Aprovações automáticas baseadas em regras cognitivas

Nem toda decisão exige análise humana. Isso é possível porque muitas solicitações seguem padrões previsíveis, logo podem ser muito bem executadas com IA.

O que é e como funciona

A automação cognitiva permite decisões baseadas em múltiplas variáveis, e não apenas regras fixas. Esse tipo de tarefa costuma ser muito bem feita por inteligência artificial.

Como a Inteligência Artificial nativa do Zeev executa essa tarefa

A IA do Zeev avalia valor, histórico do solicitante, orçamento disponível, contexto do processo e risco antes de decidir se aprova automaticamente ou escala para análise humana.

Exemplo prático no dia a dia

Solicitações de adiantamento dentro da média histórica, com orçamento disponível e sem pendências são aprovadas instantaneamente. Casos fora do padrão seguem para aprovação manual, já com contexto analisado.

Benefício mensurável

Solicitações de baixo risco são aprovadas automaticamente, liberando gestores para decisões estratégicas.

Leitura complementar: Agentes de IA e substituição de tarefas humanas

Resumo: tarefas de BPM que a IA já executa na prática

Para consolidar os exemplos apresentados ao longo do artigo, a tabela abaixo reúne tarefas de BPM que a Inteligência Artificial já executa com alto grau de eficiência, dessa forma, fica mais claro visualizar rotinas operacionais reais.

IA em BPM é acessível e necessária para empresas de todos os portes

Quando se fala em inteligência artificial e automação de tarefas com IA, é comum surgir a impressão de que essa tecnologia está restrita a grandes corporações, com times robustos de TI e projetos longos de implementação. Ainda assim, no contexto de BPM, essa percepção já não corresponde mais à realidade.

Hoje, com o BPMS Zeev, por exemplo, fluxos, regras e automações podem ser configurados em um ambiente low-code, ou seja, sem a necessidade de escrever código ou depender de projetos extensos conduzidos pela área de TI. Ao mesmo tempo, a IA da Zeev atua nos bastidores, analisando padrões operacionais, identificando exceções e apoiando decisões de forma automática e contínua.

Para aprofundar no tema, Conheça os 5 principais benefícios de ter um BPMS low-code.

Dessa maneira, a tecnologia deixa de ser uma barreira técnica e passa a atuar como um facilitador do trabalho. Enquanto isso, o time de processos pode concentrar seus esforços no desenho, na análise e na melhoria contínua dos fluxos, ao passo que a IA trabalha para tornar a operação mais eficiente, previsível e inteligente ao longo do tempo.

Conclusão: IA em BPM não é promessa futura. É eficiência real hoje.

As tarefas de BPM que a IA já executa mostram que a transformação não está no horizonte. Ela já está acontecendo dentro das operações. Por isso, com O Zeev, é possível aplicar BPM inteligente, automação cognitiva e decisões orientadas por dados sem complexidade excessiva ou dependência de grandes times técnicos.

Sendo assim, ao reduzir gargalos, antecipar problemas e automatizar decisões de baixo risco, a IA devolve ao gestor aquilo que mais falta no dia a dia: tempo para pensar, priorizar e evoluir processos.

Conheça o Zeev e veja na prática como a IA beneficia a agilidade dos times e a gestão de processos e projetos. Agende uma demonstração.