A inteligência artificial (IA) já entrou na agenda de transformação dos Centros de Serviços Compartilhados (CSCs) brasileiros, mas a maior parte das organizações ainda não conseguiu transformar os testes em operações permanentes, integradas e mensuráveis. Dados da MIA, plataforma de inteligência de dados do Instituto de Engenharia de Gestão (IEG), mostram que 53% dos CSCs participantes do levantamento estão em fase de teste, enquanto apenas 14% afirmam ter a tecnologia plenamente integrada aos processos.
O cenário indica que o uso da IA cresce, mas ainda está concentrado em experiências pontuais, pilotos e provas de conceito. A distância entre testar uma ferramenta e colocá-la para funcionar todos os dias envolve mudanças em fluxos de trabalho, sistemas, responsabilidades, controles e indicadores de desempenho.
Por que os CSCs estão adotando inteligência artificial
Os Centros de Serviços Compartilhados são estruturas criadas para concentrar atividades de apoio de uma empresa, como finanças, recursos humanos, compras, tecnologia da informação e atendimento interno. Em vez de cada área ou unidade executar as mesmas tarefas separadamente, o CSC reúne essas operações e busca ganhos de escala, padronização, produtividade e controle.
Nesse ambiente, a IA pode ser usada para apoiar tarefas como análise de documentos, classificação de solicitações, atendimento automatizado, identificação de inconsistências, geração de respostas e organização de informações. A tecnologia também pode ajudar na tomada de decisões, desde que os dados estejam disponíveis, organizados e sejam usados dentro de regras claras.
O levantamento da MIA mostra, porém, que a presença da IA nos CSCs não significa necessariamente que ela já esteja incorporada à operação. A maior parcela dos participantes ainda está testando aplicações, enquanto uma minoria declara ter concluído a integração aos processos oficiais.
Testar uma ferramenta é diferente de operar com IA
Para Pedro Moi, sócio do IEG e responsável pela MIA, a diferença entre essas duas etapas explica boa parte do cenário. Segundo ele, o teste costuma ser mais simples porque trabalha com escopo reduzido, poucos usuários e sem alterar o fluxo oficial da empresa.
“Testar é barato, rápido e reversível: escopo pequeno, poucos usuários e nenhuma mudança no fluxo oficial. Integrar significa mudar o processo, redesenhar o fluxo, definir o que a máquina faz e o que a pessoa revisa, tratar exceções, conectar aos sistemas e assumir o resultado perante o cliente interno e as áreas de controle”, explica.
Em um piloto, a organização pode verificar se a ferramenta consegue executar determinada tarefa em um ambiente controlado. Na operação real, no entanto, a solução precisa lidar com situações fora do padrão, diferentes perfis de usuários, sistemas antigos, falhas de conexão, informações incompletas e exigências de segurança.
Também é necessário estabelecer quem responde pelo processo quando a IA errar, quais decisões precisam de revisão humana e como os resultados serão registrados. Esses requisitos tornam a integração mais complexa do que a simples contratação ou disponibilização de uma ferramenta.
O critério de sucesso muda depois do piloto
Pedro Moi afirma que o teste-piloto responde principalmente à pergunta “funcionou?”. Já a operação exige uma avaliação mais ampla: “funciona todo dia, de forma auditável e com alguém responsável quando falhar?”.
Essa mudança de critério é decisiva. Uma aplicação pode apresentar bons resultados durante uma demonstração ou em uma base limitada de documentos, mas perder eficiência quando for submetida ao volume e à diversidade da rotina. Por isso, a adoção permanente depende de acompanhamento contínuo, metas e mecanismos de correção.
De acordo com o especialista, muitas iniciativas conseguem passar pelos primeiros testes, mas não sobrevivem a todo o ciclo de operação. O problema não está apenas na tecnologia: envolve a forma como a empresa escolhe o caso de uso, mede o desempenho e organiza os próprios processos.
Principais obstáculos para integrar a IA aos processos
Um dos entraves apontados é a escolha do caso de uso a partir da ferramenta disponível, e não de um problema concreto da operação. Quando a empresa começa pela tecnologia, pode acabar criando uma aplicação com benefício pouco claro ou difícil de medir.
O caminho mais consistente é identificar uma etapa que consuma tempo, gere retrabalho, apresente muitos erros ou provoque atrasos e, só então, avaliar se a IA é adequada para resolver ou reduzir o problema. A tecnologia deve estar associada a uma necessidade operacional, e não ser adotada apenas porque está em evidência.
Outro ponto crítico é a ausência de uma linha de base. Antes de automatizar uma tarefa, a organização precisa saber como ela funciona atualmente. Entre os indicadores importantes estão:
- tempo médio de execução ou de atendimento;
- custo por transação;
- volume de solicitações processadas;
- taxa de erros e retrabalho;
- quantidade de casos encaminhados para revisão humana.
Sem esses dados, fica difícil comprovar se a IA realmente trouxe ganho de produtividade, redução de custos ou melhoria na qualidade. A empresa pode perceber que a ferramenta é rápida, mas não conseguir demonstrar se o resultado final foi melhor do que o processo anterior.
Dados dispersos e processos sem padrão dificultam a automação
A qualidade da operação também depende da organização das informações. Dados espalhados em diferentes sistemas, planilhas e documentos dificultam a integração e aumentam o risco de respostas inconsistentes. O mesmo ocorre quando cada unidade ou equipe executa uma tarefa de maneira diferente.
Nesse contexto, a IA pode ampliar problemas já existentes. Se as informações de entrada são incompletas ou contraditórias, a ferramenta tende a reproduzir essas limitações. Se o processo não tem regras claras, a automação pode acelerar decisões inadequadas e tornar mais difícil identificar a origem do erro.
“Automatizar variação é acelerar o problema”, resume Pedro Moi. A frase chama atenção para a necessidade de padronizar o processo antes de transferir parte de sua execução para um sistema de IA.
Isso não significa que todos os processos precisem ser totalmente uniformes. Há atividades que exigem flexibilidade e análise humana. O ponto central é conhecer as variações, definir quais são aceitáveis e estabelecer como os casos excepcionais serão tratados.
Integração exige segurança, sistemas compatíveis e governança
As limitações de um piloto podem aparecer somente quando a solução deixa o ambiente controlado. Entre os desafios citados estão a conexão com sistemas legados, a segurança da informação e a adequação à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
Sistemas legados são plataformas antigas que continuam sendo usadas pelas empresas, muitas vezes porque concentram dados essenciais ou sustentam processos críticos. Nem sempre eles foram desenvolvidos para conversar com ferramentas modernas de IA. A integração pode exigir adaptações técnicas, controles adicionais e testes para evitar perda ou alteração indevida de informações.
A LGPD, por sua vez, estabelece regras para o tratamento de dados pessoais no Brasil. Em um CSC, a aplicação da lei pode envolver informações de empregados, clientes, fornecedores e representantes de empresas. Antes de utilizar IA, é necessário avaliar quais dados serão processados, para qual finalidade, quem terá acesso e como as informações serão protegidas.
A governança também deve definir limites para o uso da tecnologia. Entre as medidas esperadas estão a documentação do processo, o registro das decisões, a revisão de resultados e a indicação de responsáveis. Em atividades mais sensíveis, a revisão humana pode ser necessária antes que uma resposta ou decisão seja encaminhada ao usuário.
O que muda para empresas e trabalhadores
Para as empresas, a adoção da IA nos CSCs pode representar ganhos de velocidade e capacidade de atendimento, mas não elimina a necessidade de gestão. A tecnologia precisa ser acompanhada por treinamento, revisão de procedimentos e monitoramento dos indicadores.
Para os trabalhadores, a mudança tende a concentrar esforços na revisão de casos, no tratamento de exceções, na análise de informações e no relacionamento com áreas internas. Isso pode reduzir tarefas repetitivas, mas também exige novas competências para verificar respostas produzidas pela IA e identificar situações em que a automação não deve ser aplicada.
O avanço mais consistente, portanto, não depende apenas de escolher um modelo ou uma plataforma. Ele exige compreender o processo de ponta a ponta, organizar os dados, definir responsabilidades e demonstrar que o resultado gerado é confiável. Os números da MIA mostram que os CSCs brasileiros já estão experimentando a tecnologia, mas ainda enfrentam a etapa mais complexa: fazer com que a IA funcione de forma integrada, segura, auditável e sustentável na rotina.
