A adoção da Inteligência Artificial (IA) nas empresas está a todo vapor, mas os resultados, muitas vezes, ficam aquém das expectativas. Líderes empresariais sentem a pressão para demonstrar um Retorno sobre o Investimento (ROI) mensurável nas soluções de IA, especialmente com o aumento do uso de agentes autônomos e as disrupções nas cadeias de suprimentos globais, como as tarifas.

Alex Rinke, cofundador e co-CEO da Celonis (https://www.celonis.com/), líder global em inteligência de processos, argumenta que o problema não reside na IA em si. Para ter sucesso, a IA empresarial precisa entender profundamente o contexto dos processos de negócios e como otimizá-los. Sem esse entendimento, a IA corre o risco de se tornar um mero “experimento social interno”, nas palavras de Rinke.

O Desafio do ROI da IA

Um dos principais focos de discussão é como alcançar um ROI real com a IA, superando os desafios que impedem as empresas de escalar suas iniciativas de IA da fase piloto para a produção. Sistemas obsoletos, mudanças abruptas no cenário da indústria e a ascensão da IA generativa são alguns dos obstáculos. Uma pesquisa da Gartner (https://www.gartner.com/en) revelou que 64% dos membros de conselhos consideram a IA uma das três prioridades máximas, mas apenas 10% das organizações relatam retornos financeiros significativos.

Empresas que utilizam a plataforma Celonis parecem estar revertendo essa tendência. Um estudo da Forrester Total Economic Impact indicou que essas organizações alcançaram um ROI de 383% em três anos, com o retorno do investimento em apenas seis meses. Uma empresa, por exemplo, melhorou a automação de pedidos de venda de 33% para 86%, economizando US$ 24,5 milhões. O estudo estimou benefícios totais de US$ 44,1 milhões em três anos, impulsionados pela automação mais rápida, redução de ineficiências e maior visibilidade dos processos.

Casos de Sucesso e a Orquestração de Agentes de IA

Várias empresas globais já estão colhendo os frutos da IA impulsionada pela inteligência de processos. A AstraZeneca, por exemplo, reduziu o excesso de estoque enquanto mantinha o fluxo de medicamentos críticos usando a Celonis como base para sua parceria com a OpenAI. O estado de Oklahoma nos EUA consegue responder a perguntas sobre o status de compras em escala, desbloqueando mais de US$ 10 milhões em valor. A Cosentino, por sua vez, agiliza a aprovação de pedidos de venda bloqueados até 5 vezes mais rápido com um assistente de gerenciamento de crédito com tecnologia de IA.

A transição da IA como conselheira para a IA como agente de ação autônomo traz consigo novos desafios. Segundo Rinke, o agente precisa entender não apenas o que fazer, mas como sua empresa específica realmente funciona. A inteligência de processos fornece esse contexto, atuando como trilhos que guiam as ações do agente. Sem esse contexto, o risco de resultados catastróficos em grande escala aumenta exponencialmente.

Navegando em Tarifas e Choques na Cadeia de Suprimentos

A volatilidade do comércio global não é apenas um problema macroeconômico, mas um pesadelo operacional que redefine a forma como as empresas implementam a IA. Novas tarifas desencadeiam efeitos cascata em toda a cadeia de suprimentos, desde compras e logística até conformidade. Cada mudança de política pode impactar milhares de produtos, forçando novos contratos com fornecedores, rotas de remessa alteradas e estoques reequilibrados. Para sistemas de IA treinados em condições estáticas, essa volatilidade é quase impossível de prever.

Empresas como a Smurfit Westrock utilizam a inteligência de processos para otimizar o estoque e reduzir custos em meio à incerteza das tarifas, enquanto a ASOS aproveita a ferramenta para aprimorar suas operações na cadeia de suprimentos, aumentando a eficiência, reduzindo custos e mantendo a qualidade da experiência do cliente.

A Inteligência de Processos como Base da IA Empresarial

Rinke defende que a Celonis se diferencia por tratar a inteligência de processos não como um complemento, mas como a base da arquitetura empresarial. Ao contrário das ferramentas de otimização isoladas, a plataforma cria um “gêmeo digital” dinâmico das operações de negócios, um modelo continuamente atualizado e enriquecido por contexto que permite que a IA opere de forma eficaz desde a análise até a execução.

A Celonis também promove a abertura por meio de seu movimento “Free the Process”, incentivando a concorrência justa e liberando as empresas da dependência de sistemas legados. Ao dar às organizações acesso total aos seus próprios dados de processos, APIs abertas e uma rede crescente de parceiros, a Celonis está construindo o tecido conjuntivo para uma nova era de automação interoperável.

Conclusão: Sem Inteligência de Processos, Não Há IA

Em suma, a mensagem central é que a inteligência de processos é um pré-requisito fundamental para o sucesso da IA empresarial. Sem uma compreensão profunda de como os processos de negócios realmente funcionam, a IA corre o risco de se tornar uma ferramenta ineficaz e até mesmo prejudicial. A inteligência de processos oferece o contexto necessário para que a IA tome decisões inteligentes e automatize tarefas de forma eficaz, gerando valor real para as empresas.

A automação de processos, impulsionada por IA, tem o potencial de transformar a forma como as empresas operam, aumentando a eficiência, reduzindo custos e melhorando a experiência do cliente. No entanto, para realizar esse potencial, é essencial que as empresas invistam em inteligência de processos e garantam que seus sistemas de IA sejam construídos sobre uma base sólida de compreensão dos negócios.

Investir em inteligência de processos não é apenas uma questão de implementar uma nova tecnologia, mas sim de adotar uma nova forma de pensar sobre os negócios. É uma mudança que exige uma cultura de colaboração, transparência e foco em resultados. Ao fazer essa mudança, as empresas podem desbloquear o verdadeiro poder da IA e criar um futuro mais eficiente, inovador e competitivo.