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Automatizar um processo mal desenhado não o torna eficiente, apenas faz com que o erro aconteça mais rápido e em maior escala. Rolando Bonaccorsi, diretor de operações da Vert Analytics, costuma alertar equipes de tecnologia sobre esse risco justamente quando a hiperautomação se popularizou como promessa de redução de custos quase automática, sem o cuidado de governança que o tema exige.
A diferença entre automação bem-sucedida e um projeto que se transforma em passivo técnico raramente está na ferramenta escolhida. Está em decisões de governança tomadas, ou ignoradas, antes mesmo da primeira linha de código de um robô de RPA ser escrita.
O que distingue automação de hiperautomação?
Automação tradicional, na maioria dos casos, resolve uma tarefa isolada e repetitiva: preencher um formulário, extrair dados de uma planilha, disparar um e-mail padronizado. Hiperautomação vai além, combinando RPA, inteligência artificial, gestão de processos e orquestração para automatizar fluxos completos de ponta a ponta, muitas vezes atravessando diferentes departamentos e sistemas legados que nunca foram projetados para conversar entre si.
Essa ambição maior é também o que multiplica o risco. Um robô que automatiza uma tarefa isolada falha de forma contida. Um fluxo hiperautomatizado que decide, executa e aciona outros sistemas sem supervisão adequada pode propagar um erro por toda a cadeia antes que qualquer humano perceba, especialmente quando as regras de negócio embutidas no processo ficaram desatualizadas sem que ninguém revisasse.
O passivo técnico invisível dos robôs de RPA
Muitas empresas descobrem tarde demais que uma frota de robôs de automação, criada rapidamente para atender demandas urgentes, se tornou um emaranhado de scripts sem documentação, sem dono claro e sem plano de manutenção. Quando o sistema de origem muda um campo de tela, o robô quebra silenciosamente, e a falha só é percebida quando o processo de negócio já sofreu impacto real.
Segundo Rolando Bonaccorsi, a solução não é desacelerar a adoção de automação, mas tratar cada robô como um ativo de produção com o mesmo rigor aplicado a qualquer sistema crítico: versionamento, testes automatizados, monitoramento e um responsável designado. Empresas que aplicam esse padrão evitam a armadilha comum de multiplicar automações rápidas que, juntas, criam uma dívida operacional maior do que a economia gerada.
Governança como pré-requisito, não como burocracia
Governança de automação frequentemente é confundida com excesso de processo, o que afasta equipes ávidas por resultado rápido. Na prática, uma governança bem desenhada é o oposto de burocracia: define com clareza quem aprova a automação de um processo crítico, quais controles de auditoria são obrigatórios e como o robô se comporta diante de uma exceção que ele não foi programado para tratar.
Na avaliação de Rolando Bonaccorsi, empresas que tratam esse tipo de controle como parte do design da automação, e não como camada adicionada depois de um incidente, conseguem escalar iniciativas de RPA com muito mais velocidade no médio prazo. O paradoxo aparente, mais controle gerando mais agilidade, se explica pela confiança que a organização passa a ter em expandir automação para processos cada vez mais sensíveis.
Métricas que realmente importam
Contar quantos robôs foram implantados é uma métrica de vaidade que pouco diz sobre o valor real gerado. Já indicadores mais relevantes incluem taxa de exceção não tratada, tempo médio de manutenção corretiva por automação e, principalmente, o percentual de processos automatizados que seguem alinhados às regras de negócio originais seis meses depois da implantação.
Ao analisar esse cenário, Rolando Bonaccorsi reforça que padronização operacional precisa vir antes da automação, não depois. Automatizar um processo inconsistente apenas cristaliza a inconsistência em código, tornando-a mais difícil de corrigir do que quando ainda dependia de decisão humana caso a caso, capaz de perceber quando algo fugia do padrão esperado.
O resultado de anos de hiperautomação sem governança costuma aparecer de forma silenciosa: custos de manutenção crescentes, robôs redundantes fazendo tarefas parecidas em departamentos diferentes e uma sensação difusa de que a tecnologia prometida como solução virou mais um sistema legado para gerenciar. Evitar esse destino exige tratar automação como disciplina de engenharia desde o primeiro robô, não apenas quando o volume já se tornou impossível.