Intelligent Automation, Ano 01, Número 01, 2020

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Revista dos Profissionais de BPM, RPA , Artificial Intelligence e Digital Process Automation
LATINO 
AMÉRICAM
A
G
A
ZI
N
E
RPA Congress SP reúne entusiastas da tecnologia
Intelligent 
AUTOMATION
Hiperautomação: combinando 
tecnologias para potencializar 
a automação - pág 66
A Inteligência Artificial 
em nosso dia a dia - pág 46
A importância do Process 
Intelligence na automação de 
processos - pág 30
Ano 01 - Número 01 - Agosto-Setembro 2020
VIÉS:
A nova fronteira 
de Inteligência Artificial
Mitigar o comportamento tendencioso 
dos algoritmos tem sido um objetivo 
das empresas para alcançar resultados 
mais precisos em inteligência artificial 
 
Por Roberta Prescott
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2 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 3 2 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
4 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
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 - ED
 001
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 5 4 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
ÍNDICE - ED 001
Viés: A nova fronteira 
de Inteligência Artificial
CAPA
PÁG 08
Mitigar o comportamento tendencioso dos algoritmos tem 
sido um objetivo das empresas para alcançar resultados 
mais precisos em inteligência artificial
Por Roberta Prescott 
 Por que você deve 
acelerar sua transformação 
digital imediatamente
PÁG 16
A importância do 
Process Intelligence na 
automação de processos
PÁG 30
ÍN
D
IC
E
 - ED
 001
O PÓS-COVID
PÁG 36
Automação 
de processos 
digitais dará 
um salto nos 
próximos 
cinco anos
PÁG 20 RPA, a mínima complexidade das tecnologias digitais aplicada com 
o máximo de resultados
PÁG 24
A Inteligência 
Artificial em 
nosso dia a dia 
PÁG 46
Tecnologia e 
Inteligência 
Artificial no 
combate à 
COVID-19
PÁG 50
Precisa-se de 
robôs inteligentes
PÁG 56
UiPath expande 
hiperautomação no Brasil 
e no mundo com plataforma 
ainda mais robusta e recursos 
de conversação incorporados
PÁG 58
Ayrton Senna é o piloto mais 
rápido dos últimos 40 anos na F1
PÁG 70
RPA: uma oportunidade 
(também) para alinhar 
processos e estratégia
PÁG 44
Hiperautomação: combinando 
tecnologias para potencializar a automação
PÁG 66
Como Iniciar a Automação de 
Processos na sua Empresa
PÁG 62
Aprenda a tornar 
seu RH mais 
eficiente com 
automatização 
de processos
PÁG 76
Testes 
Inteligentes e 
Automatizados 
de Software
PÁG 78
6 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
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Esta é a primeira edição da Intelligent Automation Magazine, publicação bimestral do IIMA (Instituto Information Management), que sai em versões em 
português, espanhol e inglês. Fiquei muito feliz com o convite 
do Eduardo David para ser membro do conselho editorial e 
ao mesmo tempo compartilhar com ele o honroso papel de 
publisher. A IA, é um tema com o qual que venho trabalhando 
e estudando há muito tempo, desde os anos 80. Confesso 
que sou um entusiasta da IA. Lembro que na adolescência 
devorava livros de Isaac Asimov, como a famosa trilogia 
“Fundação” e, principalmente, “Eu, robô”. “Eu, robô” foi 
uma série de contos que são um marco na história da ficção 
científica, pela introdução das célebres Leis da Robótica, e por 
um olhar completamente novo a respeito das máquinas. Os 
robôs de Asimov conquistaram a cabeça e a alma de gerações 
de escritores, cineastas e cientistas, sendo até hoje fonte 
de inspiração de tudo o que lemos e assistimos sobre eles. 
Depois veio o inesquecível filme de Stanley Kubrick, “2001, 
uma odisséia no espaço” e com ele o HAL 9000 (Heuristically 
programmed ALgorithmic computer), que é um computador 
com avançada inteligência artificial, instalado a bordo da nave 
espacial Discovery e responsável por todo seu funcionamento. 
Os diálogos dele com os atores me deixaram realmente 
impressionado com que o futuro poderia nos trazer.
Após um período de hibernação, a IA renasceu na última 
década, e a ênfase foi direcionada para as redes neurais. 
Já temos os dois fatores essenciais que a limitavam antes: 
capacidade computacional disponível e abundância de dados. 
O ponto de inflexão das redes neurais deu-se em meados dos 
anos 2000 com as pesquisas de Geoffrey Hinton, que descobriu 
maneiras eficientes de treinar várias camadas de redes neurais. 
Isto permitiu o rápido avanço de algoritmos de reconhecimento 
de imagem e fala. Surgiu o termo “deep learning” que hoje é o 
motor básico dos principais avanços na área de IA.
O que vemos hoje? A rápida evolução da IA traz impactos 
tão significativos que ainda não percebemos sua amplitude. 
A IA hoje está como a Internet estava 25 anos atrás, em 1995. 
Amazon era uma pequena loja online de venda de livros, 
Google não existia e iPhone estava uns 12 anos ainda distante 
de ser lançado. Ninguém, em 1995, imaginaria o mundo 
digitalizado e conectado de hoje. Por isso, temosapenas 
especulações de como será o mundo daqui a 20 anos com a 
IA avançando nesse ritmo exponencial que vemos. Nem temos 
ideia de como será o mercado de trabalho nos próximos 10 a 
20 anos, mas sabemos que a IA e a robótica vão mudar quase 
todas as modalidades de trabalho atuais, transformando as 
carreiras e profissões como as conhecemos hoje.
Devemos ter em mente que os computadores não substituirão 
os humanos. Substituirão funções. Serão complementos 
para os humanos e não seus substitutos. Os negócios mais 
valiosos do mundo das próximas décadas serão desenvolvidos 
por empresas que usarão a IA para fortalecer as pessoas e 
não torná-las obsoletas. Serão vencedoras as empresas que 
souberem fazer com maestria com que os sistemas de IA 
ajudem os humanos a fazerem o que antes era considerado 
inimaginável. A IA não envolve uma equação de soma zero, 
humanos versus IA, mas sim de complementaridade, humanos 
mais IA gerando mais inteligência. 
O papel que queremos exercer aqui na Intelligent Automation 
Magazine é de incentivar os estudos, debates e aplicações da 
IA. A publicação é feita para e pelos seus leitores. Está aberta 
às ideias e contribuições de todos, sejam esses comentários ou 
artigos. Queremos incentivar a criação de uma comunidade de 
estudos e práticas de IA aqui no Brasil e para isso a publicação 
se propõe a servir de catalizador e megafone.
Contamos com vocês!
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Intelligent 
AUTOMATION
EDITORIAL
Por Cezar Taurion VP Consultoria e Inovação - CiaTécnicaPUBLISHER DA INTELLIGENT AUTOMATION MAGAZINE
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 7 6 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
cezar.taurion@ciatecnica.com.br
VIÉS: A nova 
fronteira de
CAPA
Mitigar o 
comportamento 
tendencioso dos 
algoritmos tem 
sido um objetivo 
das empresas 
para alcançar 
resultados mais 
precisos em 
inteligência 
artificial 
Inteligência 
Artificial
8 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
CAPA
A intensificação 
do uso de inte-
ligência artificial 
(IA) aumentou a 
preocupação com 
os vieses (ou bias em 
inglês), termo usado 
em estatística para ex-
pressar o erro sistemático 
ou tendenciosidade. As con-
sequências do comportamento 
tendencioso dos algoritmos são 
vastas e aplicadas em diversos cam-
pos. Isto porque, atualmente, as máqui-
nas tomam decisões e avaliam cenários de 
forma assertiva e mais rapidamente. 
Contudo, os vieses podem ser prejudiciais e 
afetar vidas de forma definitiva. Uma sele-
ção de pessoal por meio de ferramenta para 
recrutamento baseada em IA pode, por 
exemplo, privilegiar alguns em detrimento 
de outros; IA aplicada para definir senten-
ças em processos jurídicos também pode-
ria apresentar o mesmo problema, estando 
mais propensa a sentenciar alguns grupos 
em detrimento de outros por critérios socio-
econômicos, raciais ou de gêneros. 
Em um contexto mais de negócios, os vieses 
podem gerar bolhas e dificultar a inclusão 
de produtos ou indicações. “A solução de 
IA indica produtos em um e-commerce ou 
a lista de recomendação de vídeos em sites 
baseado no perfil de consumo, o que gera 
uma bolha, que é consequência de um viés 
pessoal, porque a máquina reflete o seu pró-
prio viés”, diz Leandro Nunes de Castro Silva, 
coordenador de desenvolvimento e inovação 
da Universidade Presbiteriana Mackenzie. 
Contudo, os comportamentos tendencio-
sos são consequências. A principal causa do 
viés está no dado usado para treinar o siste-
ma, uma vez que o software de IA aprende 
a partir de alguma experiência passada ou 
interação com o sistema. “Para treinar um 
sistema de inteligência artificial para pou-
sar um avião, você vai pegar dados histó-
ricos de pousos em diferentes contextos, 
vai apresentá-los para máquina e mostrar o 
jeito para pousar. 
Com o passar do tempo, a máquina vai ab-
sorver aquele conhecimento de como exe-
cutar a tarefa e vai passar a fazê-la de forma 
autônoma. É neste ponto que está uma das 
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 9 8 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
Repórter
Roberta Prescott 
10 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
CAPA
principais causas de bias. Se você apresentar 
para máquina dado enviesado, ela vai ficar 
enviesada. A escolha dos dados e do processo 
de treinamento são elementos centrais para 
evitar o viés das máquinas”, destacou Silva. 
Assim, um dos desafios está em criar máqui-
nas e sistemas não enviesados. Mas como 
fazer isto quando as pessoas, que acabam 
selecionando os dados ou programando as 
ferramentas, são, por natureza, enviesadas? 
Uma das maneiras de se mitigar o enviesa-
mento é trabalhar com amostras diversas e 
envolver no desenvolvimento profissionais 
de vários perfis. “O enviesamento humano, 
às vezes, é imperceptível. Então, quando se 
pegam diferentes fontes, consegue-se mitiga 
um pouco o viés. Um dos aspectos que toca 
bastante o viés de máquina é o ético”, pon-
tua o especialista do Mackenzie. 
Ainda que a discussão da ética na inteligên-
cia artificial seja antiga, o assunto ganhou, 
recentemente, muita visibilidade, basicamen-
te porque IA conquistou mais espaço como 
ferramenta de automação. Os impactos éti-
cos do viés têm sido um tema cada vez mais 
debatido. Qualquer atividade automatizada 
com inteligência artificial, se estiver enviesa-
da, pode trazer sérios problemas de credibili-
dade, confiança e reputação. 
“Ética, transparência e confiança são a base 
para a construção de uma IA justa que irá 
servir à sociedade”, diz Fabrício Lira, execu-
tivo de dados e IA da IBM Brasil. Um estudo 
conduzido pela IBM denominado “From Ro-
adblock to Scale: The Global Sprint Towards 
AI” entrevistou 4514 executivos dos EUA, 
Europa e China, em outubro de 2019, para 
entender os inibidores em escalar o uso de IA 
em suas empresas e 78% deles responderam 
que confiança que seus sistemas de IA pro-
duzem resultados justos, seguros e confiáveis 
é um fator crítico para expandir o uso, en-
quanto 83% responderam que é universal-
mente importante saber explicar como a IA 
chegou a determinada decisão/julgamento. 
Por que existe viés
Fabrício explica que pode haver diferentes 
causas para os vieses existirem quando se 
fala de inteligência artificial, sendo, usual-
mente, duas linhas predominantes. “A pri-
meira delas argumenta que o problema re-
side na demografia dos times envolvidos na 
criação dos algoritmos, não contemplando 
um equilíbrio de gênero e racial. A segunda 
está ligada à existência de viés nos conjuntos 
de dados utilizados para treinar os algorit-
mos, o que pode ocorrer de forma acidental 
 
“Ao treinar as máquinas para reproduzirem as 
tarefas e formas humanas de reação e interação, 
corremos o risco de reforçar e reproduzir os 
estereótipos e preconceitos também se não houver 
esse cuidado para que os sistemas recebam valores 
humanos com senso de diversidade e inclusão”
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 11 10 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
CAPA
ou por questões históricas, carregando vieses 
raciais, de gênero ou ideológicos”, detalha.
 
Os algoritmos de IA são cada vez mais usa-
dos para ajudar os profissionais a tomar 
decisões em áreas como medicina, recursos 
humanos, justiça, varejo e finanças. Nesse 
contexto, eles podem reproduzir os vieses 
contidos nos dados em que são treinados. 
Contudo, diz Lira, os conjuntos de dados de 
treinamento podem conter traços históricos 
de discriminação sistêmica intencional, deci-
sões tendenciosas devido a diferenças injus-
tas entre grupos e discriminação não inten-
cional, ou podem ser amostras de dados que 
não representam todo o conjunto desejado. 
“Ao treinar as máquinas para reproduzirem 
as tarefas e formas humanas de reação e in-
teração, corremos o risco de reforçar e repro-
duzir os estereótipos e preconceitos também 
se não houver esse cuidado para que os sis-
temas recebam valores humanos com senso 
de diversidade e inclusão”, aponta.
Rodrigo Kramper, líder da prática de advan-
ced data & analytics solutions da ICTS Proti-
viti, acrescenta que os vieses existem,geral-
mente, em função das pessoas que podem 
trabalhar com dados sem qualidade ade-
quada, sem objetividade ou em quantidade/
proporção inadequada. “Logo, quando utili-
zamos dados imprecisos ou incompletos, te-
mos uma exposição maior a errar nas respos-
tas dos algoritmos. Aqui, com certeza, vale a 
máxima de TI do “garbage in, garbage out”, 
ou seja, dados ruins de entrada geram resul-
tados ruins de modelos”, diz. 
Além da qualidade dos dados, Kramper 
aponta para o fator humano. “Todos temos 
uma visão de mundo e um erro comum é 
12 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
CAPA
tentar interpretar os dados segundo a nossa 
visão e a nossa expectativa; e não pelo que 
eles representam”, reconhece Kramper.
O que fazer? 
Muito dos problemas de viés advêm de dis-
torções ou inadequações na obtenção dos 
dados e de sensibilidade para analisar os re-
sultados dos algoritmos. Evitar o viés não é ta-
refa simples, porque nem sempre isso é obvio 
e perceptível durante o desenvolvimento, mas 
alguns cuidados ajudam a mitigar esses riscos. 
O primeiro é pensar em termos de propor-
cionalidade entre classes. “Se, por exemplo, 
estou desenvolvendo um algoritmo de reco-
nhecimento facial e, se tenho um predomínio 
de imagens de homens, provavelmente o al-
goritmo terá dificuldades em reconhecer mu-
lheres. O mesmo aconteceria com etnias. A 
escolha das variáveis que compõem o modelo 
merece atenção”, ensina Kramper.
Nas companhias, o viés deve ser endereçado 
primeiro com transparência, adverte Kram-
per, da ICTS Protiviti. “Equipes de ciências de 
dados têm de garantir a “explicabilidade” 
dos modelos, ou seja, mais e mais pessoas 
dentro da organização e de fora dos times 
de ciências de dados devem entender o ob-
jetivo dos modelos, as decisões de negócios 
tomadas por trás deles, quais são os dados 
utilizados, quais são os resultados e como os 
modelos chegaram nesse resultado”, relata. 
Isso está longe de ser uma tarefa fácil, mas 
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 13 12 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
CAPA
Kramper também reforça a necessidade de 
uma abordagem de governança de mo-
delos. “Da mesma forma, precisamos ter 
mais clareza em relação aos impactos que 
o uso do modelo implicará não só no negó-
cio, mas na sociedade e ter consciência das 
eventuais limitações impostas pelos mode-
los matemáticos”, completa.
Expandir a base de dados de modo que fi-
que o mais diversa possível é um passo im-
portante para mitigar o viés. Por exemplo, 
em uma solução de recrutamento e sele-
ção, é necessário que os dados que sejam 
representativos, com candidatos de todos 
os tipos de gênero, cor, condições socioe-
conômicas etc. “Deve-se observar também 
que nem todo modelo, nem todo algoritmo 
de IA, vai dar um desempenho adequado 
para o problema, então, tem de escolher o 
algoritmo adequado à tarefa e treinar o mo-
delo de forma adequada. Ou seja, tem de 
ser adequado e estar devidamente treinado. 
A escolha e o treinamento são importantes 
para mitigar o enviesamento”, aponta Le-
andro Silva, do Mackenzie, explicando que 
é possível ter um algoritmo que seja bom, 
mas não estar bem preparado para resol-
ver o problema. Para ele, as empresas estão 
olhando viés e ética de forma mais técnica e 
buscando meios de automatizar e melhorar, 
porque o viés é algo indesejado. 
 
Bruno Maia é diretor de inovação da SAS, lí-
der em software e serviços de análise de ne-
gócios e o maior fornecedor independente 
no mercado de inteligência de negócios. Ele 
acrescenta que as empresas, ao adotar Inte-
ligência Artificial, deveriam colocar no ciclo 
operacional analítico a velocidade de produ-
ção e processos de governança necessários 
para garantir que não haja subjugamento. 
“Hoje, para gerar dados em informação in-
teligente e colocar ela na ponta para ser con-
sumida, você passa pelo ciclo de produção 
operacional analítico. Ou seja, vai construir 
modelo, pensar em colocar em produção e, 
depois que coloca em produção, a API come-
ça a tomar decisões. Mas você tem a neces-
sidade de monitorar o modelo para o ecos-
sistema ficar vivo e eficiente”, explica Maia.
Entre os problemas a serem enfrentados 
está o tempo que o processo leva, porque o 
dado, quando criado, já está sendo deterio-
rado. O quão mais rapidamente que puder 
ser e o quão mais cuidadoso e zeloso for 
será melhor para o modelo e mais precisa 
será a tomada de decisão. 
Os desafios, segundo Maia, podem ser di-
vididos em três grandes blocos: o primeiro 
é a questão do dado, abordando o contex-
to e qual bloco de significância de informa-
ção que está fazendo tomar decisão mais 
adiante; o segundo é a normativa, qual é 
a regra que se seguirá; e o terceiro é a ras-
treabilidade. “Se eu não cuido da base, da 
rastreabilidade da norma e da rastreabili-
dade do contexto, não consigo nem enten-
der se estou sendo permissivo na questão 
de bias”, enfatiza Bruno Maia. 
“Expandir a base de dados de modo que fique 
o mais diversa possível é um passo importante 
para mitigar o viés.”
14 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
CAPA
Governança dos dados, portanto, mostra-
-se fundamental para se conseguir voltar 
no processo e interpretar o machine lear-
ning para saber os caminhos que ele fez, 
porque aquele comportamento automáti-
co aconteceu, uma vez que a máquina não 
tem o sentimento e nem o contexto social 
que os humanos têm. 
“Tem de ficar clara a forma como a deci-
são é tomada. Se você usar processo de 
governança e colocar ética e moralidade 
como pilares principais de sua empresa, 
fica bem administrável e bem provável 
que mantenha bias longe”, diz Maia, re-
forçando que o monitoramento deve ser 
contínuo. “Devem-se detectar as falhas 
de bias, se possível, antes de entrar em 
produção, porque a máquina só toma de-
cisão errada se você deixar, se você não 
rastrear. Então, tem de pensar até que 
ponto se pode reduzir a velocidade para 
obter processo mais seguro”, aponta. 
Ao usar dados de baixa qualidade para treinar 
os algoritmos, o resultado será comprometi-
do, porque, se os dados carregarem vieses, os 
modelos irão reproduzir os mesmos vieses. “O 
modelo é a representação fiel daquilo que o 
ser humano o criou. Daí, a importância da mi-
tigação de viés desde a fase de preparação dos 
dados de treinamento utilizando metodologia 
e ferramentas para mitigação dos riscos. Preci-
samos continuar diversificando e ampliando o 
grupo de pesquisadores e cientistas que traba-
lham nessa tecnologia. É imperativo que a IA 
de hoje reflita os valores das populações para 
as quais foi criada para servir. Devemos conti-
nuar saindo de nossos silos, melhorando o de-
sequilíbrio de gênero entre ciência da compu-
tação e IA e injetar um espírito de diversidade e 
inclusão na IA que a torne mais justa, precisa e 
transparente para todos os indivíduos”, aponta 
Fabrício Lira, da IBM Brasil. 
A diversidade na construção e no treina-
mento dos modelos de IA é extremamente 
Elementos essenciais para evitar viés: 
Qualidade dos dados: 
avaliar a confiabilidade e origem do dado 
que servirá de base.
Representatividade: 
extremamente importante que o público-alvo que 
utilizará o algoritmo esteja representado no con-
junto de dados. Se um algoritmo será desenvolvi-
do para avaliar currículos profissionais, é preciso se 
certificar que o conjunto de dados de treinamento 
contenha uma representação diversa.
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 15 14 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
CAPA
importante para diminuir os vieses. Mas, 
conforme ressalta Lira, não é apenas a 
quantidade que irá fazer a diferença. Ao 
falar de conjuntos de dados que serão fon-
te para o treinamento de algoritmos, o exe-
cutivo da IBM aponta elementos essenciais 
para evitar o viés: qualidade dos dados; 
representatividade; volume adequado; e 
testes (veja box). “Além disso, a boa práti-
ca envolve o uso de ferramentas, métodos 
e processos que ajudam a mitigar esse ris-
co seja em tempo de desenvolvimento ou 
posteriormente em tempo de execução.”
À medida quea tecnologia evolui, novas 
formas de treinar a IA vêm sendo desen-
volvidas com fins de facilitar a mitigação de 
vieses, bem como permitir maior facilidade 
de explicação dos modelos. 
Atualmente, diz Lira, modelos complexos 
consomem enormes volumes de dados e 
poder computacional, o que inviabiliza uma 
séria de aplicações. “Temas como “small 
data” e “one-shot learning” vêm evoluindo 
com velocidade. Isso irá trazer mais trans-
parência e confiança para encorajar as em-
presas ao uso da IA em casos de uso mais 
complexos”, aponta o executivo da IBM.
 
Ademais, uma abordagem de curadoria de 
dados visa a garantir aspectos como rele-
vância dos dados, precisão e atualidade dos 
dados e, por último, precisamos de avalia-
ções periódicas de existência de viés. Isso se 
dá, por exemplo, com análises em relação a 
quais variáveis do modelo tem maior peso 
em seu resultado e validar se isso é adequa-
do ou não, se faz sentido ou não, ou seja, 
precisamos alinhar a realidade com os da-
dos usados para treinar o modelo. 
Se os resultados do modelo não são ade-
rentes à realidade ou não condizem com a 
realidade, dados mais recentes e adequa-
dos devem ser obtidos e utilizados. 
Elementos essenciais para evitar viés: 
Volume adequado: 
com o aumento da complexidade dos algo-
ritmos, volumes maiores de dados de testes 
têm sido exigidos, o que torna mais difícil a 
tarefa de explicar como determinado algo-
ritmo chegou a uma decisão, logo trabalhar 
com o volume adequado é fundamental.
Testes por uma 
população diversa: 
é de suma importância que os resultados dos 
modelos sejam apreciados por um time diverso, 
multidisciplinar e multicultural dentro do possí-
16 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
ARTIGO
N enhuma outra crise global no século passa-do afetou os negócios de tantas maneiras 
diferentes quanto a pandemia do COVID-19. 
As empresas tiveram um impacto crítico de 360 
graus em seus negócios. A demanda caiu sig-
nificativamente. O suprimento foi severamente 
restringido e pode precisar ser adquirido nova-
mente no futuro. Recursos e sistemas internos 
desmoronaram. As empresas foram forçadas a 
migrar para tecnologias e plataformas digitais 
apenas para permanecerem operacionais.
A reação inicial instintiva pode ter sido neces-
sária para lidar com a evolução da situação 
em tempo real; no entanto, quando as coisas 
começarem a se estabilizar e estabilizar, você 
precisará determinar a estratégia e a aborda-
gem corretas para proteger seus negócios no 
futuro. Você deve adotar uma abordagem ho-
lística avaliando todos os vários motivos para 
fazer essa transformação, mas priorize as ne-
cessidades de seus clientes.
As empresas devem alavancar a transforma-
ção digital com o objetivo principal de apri-
morar a experiência do cliente. No entanto, a 
crise atual trouxe muitos outros aspectos rela-
cionados com eficiência operacional que pre-
cisam ser levados em consideração para que 
as empresas sobrevivam. Todos estes aspectos 
formarão a base da transformação digital ho-
lística das empresas.
Saúde, educação, comércio, segurança, co-
municação e colaboração, minimizando o to-
que humano e garantindo a continuidade dos 
negócios tornaram-se considerações críticas 
à medida que as empresas lutam para imple-
mentar várias estratégias de transformação.
Nesse novo paradigma, espera-se que sua 
empresa garanta a saúde e a segurança de 
todas as partes interessadas constituintes, co-
meçando com seus clientes, funcionários e 
fornecedores. Portanto, você terá que investir 
e implementar novos processos e sistemas que 
possam fornecer proteção, prevenção e atendi-
mento em tempo real a essas partes interessa-
das. Para tornar esse novo e complexo requisito 
mais eficiente e eficaz, você precisa aproveitar 
Mauricio Castro 
Partner at Grant Thornton Brazil 
(Digital Tranformation Lead)
Por que você deve acelerar sua 
transformação digital imediatamente
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 17 16 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
ARTIGO
as tecnologias digitais integrando dispositivos IoT 
às plataformas de telessaúde. E para tornar isso 
transparente e sustentável, eles precisarão ser 
mais integrados aos sistemas de RH, administra-
ção e instalações. Isso pode se tornar uma nova 
oportunidade para startups emergentes para 
fornecer hardware de IoT, software de telessaú-
de e soluções integradas
Durante a crise do COVID-19, as reuniões pes-
soais caíram significativamente. Embora isso 
melhore com o tempo, a expectativa é que 
nunca mais voltemos a realizar reuniões 100% 
pessoalmente. Além disso, muitas empresas de 
tecnologia, como Twitter, Facebook, Google 
e outras, relegaram a maioria, senão todos os 
seus funcionários, a trabalhar remotamente. 
Isso requer plataformas robustas de comunica-
ção digital. Não é à toa que “Zoom” se tornou 
um verbo para usar a comunicação de vídeo 
Zoom. E agora Google, Microsoft, Vonage e 
Facebook estão competindo por essa participa-
ção de mercado com seus respectivos produtos: 
Meet, Teams, Meetings e Messenger Rooms. 
Alguns exigem o download de aplicativos e 
outros são totalmente baseados na Web, mas 
podem ter menos recursos. Você precisará ava-
liar qual plataforma oferece mais flexibilidade, é 
mais fácil de usar e se integrará perfeitamente à 
maioria das outras plataformas e sistemas.
Outra consideração importante são as preferên-
cias de seus clientes. Nos últimos anos, a maioria 
dos clientes - e, portanto, as plataformas de in-
teração com o cliente - tornaram-se omnichan-
nel. No entanto, diferentes segmentos de clientes 
tendem a ter canais de comunicação preferidos. 
Você pode aproveitar os chatbots e as tecnologias 
avançadas de inteligência artificial e aprendizado 
de máquina (AI / ML) para aprimorar ainda mais a 
experiência do cliente.
Para processos de back-office, existem soluções 
maduras de automação de processo robótico 
(RPA), como UiPath, Automation Anywhere, 
Por que você deve acelerar sua 
transformação digital imediatamente
18 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
Blue Prism e WDG Automation (recentemente 
adquirida pela IBM), que estão sendo ampla-
mente utilizadas, fornecendo a essas startups 
o status de unicórnio no processo. No caso de 
interações com clientes de voz, a automação 
de serviços de conversação habilitada para AI, 
que se baseia no processamento de linguagem 
natural (PNL) e na análise de reconhecimento 
de fala, é uma tecnologia que está emergindo 
rapidamente. Alguns dos líderes nessa tecnolo-
gia, como Uniphore, Conversica, SmartAction, 
Nexit e Smarkio ALTU, podem ser unicórnios 
no futuro. Embora existam muitas soluções 
para assistentes virtuais de IA, nem todas têm 
automação de interação do cliente de ponta a 
ponta. Quando totalmente implementado, isso 
tornará todo o processo do CX mais rápido e 
eficiente, eficaz e preciso, tornando-o uma 
proposta de valor atraente para grandes em-
presas e organizações de contact center.
Para estender as comunicações simples de 
voz e vídeo para uma colaboração total-
mente interativa e sustentável entre as par-
tes interessadas remotas, novas soluções 
estão sendo concebidas e desenvolvidas 
pela integração de comunicação por vídeo, 
colaboração de projetos e equipes com 
soluções de realidade mista, realidade au-
mentada e realidade virtual (AR / VR). Essa é 
outra área de oportunidade emergente em 
que temos aconselhado as startups emer-
gentes e ajudado as empresas tradicionais 
a adotar, dada a mudança predominante 
para o trabalho em casa (WFH). Startups 
emergentes como MeetinVR, Walkabout 
Workplace e Virtualist estão desenvolvendo 
soluções de nicho para pequenas e médias 
empresas, enquanto pioneiros como a Cisco 
estão mais focados em soluções escaláveis 
para grandes empresas.
As indústrias de manufatura têm alavanca-
do a automação e a robótica para produti-
vidade e eficiência e para minimizar o toque 
humano, há muito tempo. No entanto, após 
essa crise, até as empresas de serviços preci-
sarão acelerar os esforços paraminimizar o 
toque humano em seus processos de ponta 
a ponta e avançar para a automação. Para 
aumentar a eficácia e a eficiência de muitos 
desses processos, você precisará aprovei-
tar as tecnologias de inteligência artificial e 
aprendizado de máquina (AI / ML) para obter 
uma vantagem competitiva. Isso pode ser al-
cançado com o aproveitamento de soluções 
avançadas, como ferramentas cognitivas de 
IA e automação de processos robóticos.
Outro ponto superimportante, que não 
deve ser desprezado é a segurança. Nunca 
estivemos com esse tema tão em voga. Le-
gislações, discussões, privacidade e uso de 
dados estão cada vez mais presentes nos 
nossos noticiários, mas como inovar com 
esse novo mundo. Governança e controle 
devem ser pontos presentes nas discussões 
das empresas transformadoras, tecnologias 
como: Cibersegurança (técnicas e proteção 
aos nossos ativos digitais, Blockchain (tec-
nologia baseada em registros distribuídos e 
com garantia da informação) e proteção aos 
dados vão ganhar muita força, ainda mais 
num mundo descentralizado, com muitos 
profissionais acessando sistemas corporati-
vos nas suas residências e com os seus equi-
pamentos pessoais. 
O objetivo principal da transformação digi-
tal ainda é uma experiência aprimorada do 
cliente, mas a crise atual abriu caminho para 
alcançar isso mais complexo. Você precisará 
adotar uma abordagem mais holística para 
solucionar esse desafio complexo, manten-
do os clientes no centro do palco. Por ou-
tro lado, também criou oportunidades para 
startups e empreendedores desenvolverem 
soluções inovadoras para enfrentar esses de-
safios. As novas tecnologias estarão presen-
tes em tudo. Bem-vindo ao novo mundo!
ARTIGO
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 19 18 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
Ajudamos empresas a superar os 
desafios de seus negócios com 
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20 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
automação 
de processos
DIGITAIS DARÁ 
UM SALTO NOS 
 PROXIMOS 
CINCO ANOS
ESTUDO
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 21 20 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
Automatizar tarefas repetitivas economiza tempo e dinheiro. 
Os bots de automação de processos robóticos ampliam o valor 
de uma plataforma de automação, pois executam tarefas mais 
rápido, permitindo que os funcionários executem trabalhos de 
maior importância.
A automação é uma área muito promissora para empresas que 
dependem de processos rápidos e eficientes para gerar melho-
res experiências para usuários dos negócios e clientes finais.
Existem muitos caminhos e possíveis pontos de entrada, de 
soluções de software autônomo a sistemas de gestão de pro-
cessos de negócios sofisticados e terceirização completa. Cada 
uma das opções tem suas vantagens, desvantagens, possíveis 
benefícios e níveis de riscos.
Uma tecnologia que recebe muita atenção é o RPA (Robotic 
Process Automation). O RPA é uma forma de automatizar com 
facilidade tarefas individuais e relativamente simples que, de 
outra forma, seriam feitas manualmente. Duas empresas de 
consultoria, a Forrester Research e Deep Analysis, lançaram es-
tudos que projetam um crescimento dessa tecnologia para os 
próximos anos. 
Segundo pesquisa da Forrester, de 2017, o mercado de RPA 
deve chegar a 2,9 bilhões de dólares até 2021 (https://www.
forrester.com/report/The+RPA+Market+Will+Reach+29+-
Billion+By+2021/-/E-RES137229). O mercado começou com 
pequenas empresas (de 100 a 400 milhões de dólares) como 
UiPath, Automation Anywhere, Work Fusion, Blue Prism entre 
outras. Há também uma outra tendência. Grandes empresas 
globais estão comprando pequenas plataformas RPA ao redor 
do mundo.
A Deep Analysis publicou, em 2019, um estudo sobre a evolu-
ção do mercado de automação de processos ou DPA – Digital 
Process Automation (https://www.deep-analysis.net/wp-con-
tent/uploads/2019/10/1910-DA-B-DPA-trends.pdf). Eles apon-
tam que, desde 2014, o mercado de automação de processos 
digitais renasceu e foi renomeado. Tudo isso à medida que os 
produtos de gerenciamento de processos de negócios (BPM) se 
tornaram mais leves, fáceis e rápidos de implantar. Grande parte 
dessa mudança pode ser atribuída a abordagens de design ou 
desenvolvimento de baixo código pela comunidade de forne-
cedores. 
Paralelamente, muitos clientes descartaram projetos de trans-
formação Lean e Six Sigma em grande escala e adotaram esfor-
ços de escopo menor, contando com metodologias iterativas e 
ágeis para um fluxo constante de melhorias de processo entre-
gues em semanas, em vez de meses. 
Essa tendência de baixo código (que na verdade começou com 
o início do software BPM), juntamente com o lançamento da 
tecnologia de automação de processos robóticos (RPA) para tra-
balho altamente manual e repetitivo, remodelou o mercado de 
automação de processos digitais de hoje.
As três primeiras tendências – Maior concentração do compra-
dor nos dados; Convergência de processos modelagem com 
cartografia de viagem, e outras inovações de fornecedores; 
Movimento de vendedores em processo aplicações comerciais 
– serão graduais. 
A quarta – Um aceno em perspectiva para a RPA e processo 
vendedores de automação – é fácil de prever, mas é muito mais 
difícil para antecipar como as fusões e aquisições terá impacto 
na paisagem do vendedor. 
A quinta tendência – A emergência da IA/ML no processo digital 
automatização – irá reformular o processo de hoje plataformas 
de automação, incluindo o processo concepção, automatização 
e gestão; captação de conteúdos e serviços; a entrega de expe-
riências excepcionais dos clientes; e a tipo de trabalho realizado 
por seres humanos e robôs em processos reimaginados.
O Instituto Information Management conversou com Alan 
Pelz-Sharpe, fundador da Deep Analysis e coautor do bestseller 
“Practical Artificial Intelligence – An Enterprise Playbook”. 
IM: Como você vê o rápido crescimento desse mercado?
Alan: Acho que primeiro é importante observar que as proje-
ESTUDO
Segundo a consultoria Forrester Research, o mercado 
de RPA deve chegar a 2,1 bilhões de dólares até 2021
Por Prado Junior 
22 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
ções de pessoas como a Forrester são baseadas em avaliações de mercado, não em 
licenças ou vendas de receita. Mesmo assim, o RPA é um mercado em crescimento, 
mas acredito que veremos muita consolidação nos próximos anos. Muitas empresas de 
RPA sendo adquiridas, isso faz sentido, pois a RPA precisa encontrar seu lugar em um 
ecossistema de TI muito mais amplo e maior.
IM: O que está por trás desse crescimento?
Alan: O crescimento se deve ao fato de o RPA lidar com tarefas repetitivas que precisam 
ser automatizadas. O RPA enfrenta a montanha de tarefas manuais repetitivas peque-
nas, mas importantes, que precisam ser automatizadas. Até recentemente, os forne-
cedores de tecnologia se concentraram em resolver o gerenciamento de processos 
altamente complexos. Ao se concentrar em tarefas de nível inferior, mas não menos 
importantes, abriu um novo mercado.
IM: Na sua opinião, a compra de pequenas plataformas RPA ao redor do mundo por 
grandes empresas globais está apenas começando?
Alan: Sim, é apenas o começo, alguns dos maiores fornecedores de RPA podem fazer 
suas próprias aquisições, mas muitas empresas menores de RPA serão adquiridas. Te-
nho certeza de que muitos negócios estão sendo explorados.
IM: Você vê sinais de que outros gigantes globais estão no mesmo caminho?
Alan: Novamente, sim, embora alguns deles possam criar seus próprios recursos de 
RPA. De qualquer maneira, dentro de um ano todas as principais empresas de tecnolo-
gia terão construído ou adquirido recursos de RPA.
IM: Andrew Ng disse que a Inteligência Artificial é uma tecnologia transformadora e 
terá tanto impacto na sociedade quanto a eletricidade. Você está de acordo com esta 
afirmação?Alan: Sim, absolutamente, mas IA é um tópico grande e complexo. Mas, em termos 
simples, o software que aprende já está causando um impacto enorme na sociedade. 
Nós interagimos com o aprendizado de máquina, por exemplo, em quase todas as 
interações de aplicativos em um dispositivo móvel, por exemplo. Mas a IA ainda tem 
um longo caminho a percorrer, embora a tecnologia em si seja muito avançada - o uso 
dela é muito imaturo.
IM: Como você estima o crescimento da IA nos próximos anos?
Alan: O RPA continuará a crescer, mas a taxa de crescimento provavelmente diminuirá. 
Isso será devido em parte ao RPA ser incorporado em outros produtos (e não vendido 
como um item independente).
IM: Onde terá mais impacto nos negócios?
Alan: Acho que qualquer atividade de negócios que envolva papelada (por exemplo, 
faturas, contratos, documentação de exportação etc.) será fortemente impactada pelo 
RPA em conjunto com abordagens existentes e mais recentes para a captura de docu-
mentos. Estas são áreas de ineficiência e gargalos, há um alto valor comercial associado 
à melhoria, automatização ou remoção de atividades manuais de documentos.
IM: Quais países você observa que estão na vanguarda desse processo?
ESTUDO
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 23 22 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
Alan: É uma pergunta difícil de responder porque os requisitos culturais, comerciais e 
regulamentares variam muito de país para país. Por padrão, isso significa que o uso 
de ferramentas como RPA é diferente. Mas, em minha experiência, encontrei equipes 
de implementação mais avançadas na Ásia, elas parecem realmente compreender as 
limitações e as vantagens do RPA. Certamente os EUA não estão na vanguarda, estão 
atrás de outras nações e regiões.
IM: O que você destaca como mais relevante no estudo publicado pela Deep Analysis?
Alan: Acho que foi importante para explicar como a AI/ML é, e continuará a ter um 
grande impacto no setor de automação de processos. No entanto, será um caminho 
acidentado à frente, pois muitas empresas e fornecedores de tecnologia não possuem 
as habilidades e muitos compradores de empresas não entendem como a AI/ML fun-
ciona. Portanto, o impacto será grande, mas os desafios do mundo real reduzirão seu 
crescimento.
IM: No futuro os Recursos Humanos se tornarão ROBON + HUMAN?
Alan: Com certeza, além do importante elemento humano de selecionar o candidato 
certo para um emprego, grande parte do trabalho de RH envolve a papelada de en-
trada ou saída de funcionários. Muitas dessas atividades são repetitivas e podem ser 
automatizadas por fluxos de trabalho simples, RPA e/ou Aprendizado de Máquina. Na 
verdade, essa tecnologia já está sendo implantada no RH e muitas outras soluções para 
automatizar grande parte do trabalho estão chegando ao mercado.
IM: Quando falamos em Robôs ou RPA, surge o medo de que eles substituam os traba-
lhadores. Como desmistificar essa ideia?
Alan: Não acho que devamos desmistificar essa ideia, ela se baseia na verdade. Quan-
do você automatiza uma tarefa manual/humana, não é necessário que um humano 
faça esse trabalho. Isso não quer dizer que todos perderão seus empregos, mas, re-
alisticamente, alguns, senão muitos, se tornarão excedentes aos requisitos devido à 
automação. Acredito que é melhor ser aberto e honesto sobre isso do que tentar fingir 
que, de alguma forma, todos os empregos ficarão bem.
IM: A automação já é uma realidade. Porém, é preciso saber fazer essa automação em 
uma empresa. Qual é a melhor forma de automatizar uma empresa. Faça tudo de uma 
vez ou analise o que deve ser automatizado?
Alan: Esta é a pergunta mais difícil de todas - o que sabemos que com base na experi-
ência de analisar tudo de uma vez não é produtivo, demora muito, é muito caro e na 
realidade você nunca analisa tudo. A boa notícia é que uma nova geração de tecnolo-
gia está surgindo, chamada Process Mining, que aproveita o aprendizado de máquina 
e a inteligência artificial para automatizar essa análise. Dito isso, acho que uma aborda-
gem prática para a automação é adotar uma abordagem simples e identificar gargalos 
conhecidos e caros. Não tente transformar tudo de uma vez, simplesmente conserte 
e automatize os pontos fracos mais visíveis. Novamente, esses pontos problemáticos 
podem ser simples e básicos, por exemplo, remover ou automatizar o processamento 
de algumas peças de papelada, mas eles são de alto valor e provavelmente irão gerar 
mais automação e envolvimento corporativo.
ESTUDO
ARTIGO
24 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
RPA, a mínima complexidade das 
tecnologias digitais aplicada com 
o máximo de resultados
ARTIGO
ARTIGO
24 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 25 
C omo é do conhecimento de todos, es-tamos vivenciando uma situação sem 
precedentes, que de maneira abrupta, está 
transformando fundamentalmente e glo-
balmente como vivemos em sociedade e de 
forma incrivelmente pessoal, como nos rela-
cionamos, aprendemos e a forma como tra-
balhamos e fazemos negócios. 
No cenário atual, nenhuma empresa consegue fa-
zer projeções de resultados para horizontes longos. 
Algumas não conseguem sequer fazer projeções 
para 1 ou 2 meses. Inúmeras companhias abertas 
suspenderam suas projeções divulgadas ao merca-
do (RI) devido à baixa visibilidade sobre a extensão 
e profundidade dos efeitos e impactos da crise e ...
Algumas empresas não conseguirão se trans-
formar na velocidade e escala, necessárias 
para sua sobrevivência! 
Superar este enorme desafio de se transfor-
mar para sobreviver e conseguir estabelecer 
as bases para prosperar, depende do quanto 
os gestores são capazes de tomar decisões de 
forma rápida e menos equivocada possível, 
sem medo de agir na velocidade e escala que 
o negócio demandar para: reter e aumentar 
a receita; redesenhar e otimizar as operações; 
rever e preparar a organização e o capital hu-
mano; acelerar a migração para as tecnolo-
gias digitais em todos processos, interações e 
canais (omnichannel). 
Alfredo Araujo 
Engenheiro Elétrico, especialização em Automação e 
pós em Otimização da Logística & Distribuição (CELDi 
UC Berkeley).’
RPA, a mínima complexidade das 
tecnologias digitais aplicada com 
o máximo de resultados
ARTIGO
ARTIGOARTIGO
Independente do tipo de negócio – setor/
segmento - tamanho - ciclo de vida etc., para 
situações como esta que as empresas estão 
enfrentando, o pensar como uma Start-up e 
aplicar os conceitos e modelos naturais a este 
universo de empreendedorismo da era digital 
e de negócios inovadores, disruptivos e expo-
nenciais, ajudam na decisão por ações mais 
assertivas e eficazes em combinar o balance-
amento entre a estratégia com foco nas dire-
trizes de criação de valor, com as ações táticas 
necessárias a viabilidade e factibilidade do ne-
gócio no dia a dia. 
Sejam essas ações planejadas (consideradas 
no horizonte de médio ou longo prazo da 
estratégia de negócio) que poderão ser an-
tecipadas, bem como aquelas, que se quer 
haviam sido pensadas, como determinantes 
para a sobrevivência e sustentabilidade do 
negócio (Pivotantes).Neste prisma, mapas de 
geração de valor combinados a modelos de 
negócios, funcionam como aceleradores, que 
ajudam na identificação das mais objetivas e 
eficazes ações para sobrevivência. Sendo prio-
ritariamente orientadas para retenção, atra-
ção e aquisição de clientes. Como também, 
a velocidade para pensar – aplicar - testar e 
avaliar as mesmas, são tão importantes quan-
to os resultados alcançados, ou seja, é neces-
sário que essas ações sejam suficientemente 
rápidas e eficientes para que as empresas re-
tenham, aumentem e diversifiquem suas re-
ceitas no menor prazo possível.
ARTIGO
26 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 27 
ARTIGOARTIGO
Permanecendo no foco das ações que geram 
valor e, ainda sob o olhar e mentalidade de 
Start-ups, onde cada centavo deve ser investi-
do visando retorno imediato para o negócio, 
para conseguir se manter “vivo”e a frente da 
concorrência. Entendemos que é necessário 
para sobrevier, que toda a organização se mol-
de (flexibilidade, escalabilidade etc.) para reagir 
em uma cadência cada vez mais rápida, as mu-
danças de comportamento dos clientes e do 
mercado; continuamente repensando, melho-
rando e avaliando os Processos – as Atividades 
– os Recursos Chave e a interação/integração 
com o ecossistema de Parceiros de Negócio 
(novos e estabelecidos), priorizando o aumento 
de receita e controlando/reduzindo os custos.
A partir que tenhamos as diretrizes repensa-
das e definidas, passamos ao plano tático; 
onde efetivamente se executam as ações 
“motores” da transformação, que podem ser 
aceleradas com o uso de tecnologias digitais 
(Cloud, Analytics, Mobile, Social). A combina-
ção de algumas destas tecnologias tem ajuda-
do as empresas no desenvolvimento e incor-
poração de soluções digitais para melhorar a 
eficiência dos processos e aumentar o engaja-
mento com clientes e parceiros.
É para este propósito, que ressaltamos as carac-
terísticas e benefícios da RPA - Robotic Process 
Automation (Automação de Processos Robóti-
cos), como soluções que vinculam a inovação a 
componentes de tecnologias digitais de rápida 
aplicação, baixa complexidade, porém muito 
eficazes para melhoria e automação dos pro-
cessos de qualquer tipo de negócio.
A RPA - É uma força de trabalho digital, que 
utiliza robôs virtuais de software (Bots) com a 
capacidade de executar qualquer processo de 
negócio e interagir com qualquer sistema ou 
aplicativo da mesma forma que uma pessoa. 
Em efeito, sua aplicação otimiza a utilização 
do capital humano das organizações, minimi-
zando as atividades executadas por humanos 
(Nível FAZER). Estes robôs de software combi-
nados a camadas de inteligência (Inteligência 
Artificial e Cognitiva, Redes Neurais, Machine 
Learning etc.), são capazes de ser ensinados 
pelas pessoas - aprender em um ritmo muito 
mais rápido (Nível APRENDER) - e desenvol-
ver um nível de conhecimento cada vez mais 
profundo com maior capacidade analítica e 
cognitiva (Nível PENSAR), garantindo maior 
eficiência e melhores resultados.
A Solução RPA – Atende a completude das 
disciplinas de transformação digital do negó-
cio, aliada a integração e automação dos pro-
cessos. Habitualmente a RPA é parte de uma 
estratégia digital mais abrangente e não são 
raras às vezes, que é proposta pela própria 
área de negócio.
De forma geral, os processos mais viáveis para 
utilização da RPA são os que envolvem signi-
ficativo número de horas de trabalho huma-
no (mão de obra própria ou subcontratada) 
e/ou operações em vários turnos ou extra ao 
horário comercial e/ou com alta densidade de 
informações e/ou que requerem tempo e es-
forços significativos para executar e gerenciar. 
Por exemplo: 
• Tarefas repetitivas altamente manuais, reali-
zadas muitas vezes por dia, geralmente resul-
tando em altas taxas de erro;
• Execução de transações em aplicativos (web, 
ERP e outros sistemas de back-office);
• Integração por APIs e interoperação de vá-
rios sistemas para executar as tarefas;
• Extração e conversão de mídias em dados es-
truturados (imagens, PDF digitalizado, PPT etc.);
• Abrir e-mail e anexos, geração em massa de 
e-mails e arquivamento;
26 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
28 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
ARTIGOARTIGO
• Busca, extração e arquivamento de Dados e 
documentos;
• Execução de processos de conciliação e va-
lidação entre documentos e arquivos digitais;
• Ler e gravar em bancos de dados, copiar/
colar e preencher formulários;
• Garimpar e coletar dados da Web (cotações, 
estatísticas conteúdos de mídia social);
• Seguir regras de decisões “if/then” explici-
tas, fazer cálculos e operar resultados;
• E muitos outros.
Sabendo-se que a “DOR” frequentemente é 
a principal fonte motivadora de mudanças e 
as empresas estão ficando sem “opção” para 
encontrar meios de reter e aumentar a receita 
e reduzir ou eliminar custos. As estratégias de 
Adoção da RPA com foco no “valor” agregado 
e não em “custo” está ocupando cada vez mais 
espaço nas organizações, como alternativa para 
maior eficiência com eliminação de custos que 
antes não se podia pensar em eliminar e ainda 
mais esses benefícios:
• Aumento da produtividade (mais resultados 
com menos recursos);
• Redução de erros humanos (maior assertivi-
dade mesmo em grandes volumes);
• Flexibilidade (agnóstico quanto Indústria, 
Função e sistema);
• Ciclo do processo reduzido (execução em 
menor tempo, menos retrabalho);
• Escalabilidade, elasticidade e flexibilidade;
• Conformidade governamental, regula-
mentar e fiscal;
• Força de trabalho virtual “twenty-four se-
ven” (24x7x365); 
• Conveniência (a qualquer hora e canal);
• Implementação rápida e baixo custo de 
aquisição (menor necessidade de investimen-
tos, CAPEX e TCO);
• ROI (efetivo, tangível e no curto prazo) e ou-
tros potenciais ganhos.
Outro fator preponderante, é que cada vez mais 
descomplicado adquirir e implantar a RPA. Existe 
atualmente diferentes formas de adotar a RPA, 
inúmeros fornecedores (locais e globais) e, di-
versificadas modalidades de contratação dessas 
soluções (Plataforma, Software, Software como 
Serviço, Processos como Serviço etc.). 
Somente para efeito de exemplo (qualquer orga-
nização também pode fazê-lo). Nós desenvolve-
mos e estabelecemos uma “Fábrica de Automa-
ção Digital” interna com equipes multifuncionais 
de processos e tecnologia, dedicadas a criar solu-
ções de negócio combinada às práticas da RPA.
 
Usando métodos ágeis - cultura “Lean” e prá-
ticas aceleradoras, para criar soluções que fun-
cionam como blocos de construção (tal como 
um Lego), que são os artefatos utilizados para 
construir novas soluções rapidamente (2 a 4 se-
manas), com o objetivo de:
• Melhoria e automação do TRABALHO que 
somente os seres humanos podem fazer;
• Soluções para DESENVOLVER - MELHORAR 
os processos e seus respectivos resultados;
• ZERO ERRO (taxas de erro próximas de zero), 
mesmo para grandes volumes de tarefas e dados;
• BAIXO IMPACTO nenhuma alteração signifi-
cativa na infraestrutura de TI atual;
28 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
ARTIGO
• RÁPIDA IMPLANTAÇÃO, nenhuma altera-
ção significativa nas interfaces e integrações 
existentes;
• REDUZIR a necessidade de INTEGRAÇÃO 
entre aplicativos;
• COLABORAR com os esforços de reduzir 
custos e/ou torná-los variáveis; 
• NÃO REQUERER um investimento inicial (CA-
PEX) massivo e GARANTIR um baixo TCO (To-
tal Cost of Ownership); 
• GARANTIR o alinhamento de todos os 
“stakeholders” com os objetivos. 
Para as empresas em sua tarefa de repensar quais 
medidas e contramedidas, tomar, as novas disci-
plinas e “mindset” de Start-ups tem se mostrado 
de grande valia para os gestores. Esta forma de 
pensar o negócio, aliada as soluções de rápida 
implementação para melhoria e automação dos 
processos como a RPA e a inteligência de negó-
cio, tem contribuído para as empresas economi-
zarem muito tempo e dinheiro no desafio de se 
transformar para sobrevier e prosperar.
ARTIGOARTIGO
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 29 
30 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
ARTIGO
A importância do 
Process Intelligence na 
automação de processos 
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 31 30 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
Após ter participado de inúmeros projetos de automação de processos baseados em do-
cumentos ao longo de mais de 15 anos, percebi 
que definitivamente não existem documentos 
sem processos e tão pouco existem processos 
sem documentos. E é exatamente por existir esta 
forte relação entre processos e documentos, que 
muitos fornecedores de software perceberam 
esta lacuna e entenderam que precisavam co-
nectar melhor estes dois elementos oferecendo 
mecanismos para descoberta, análise e monito-
ramento de processos de negócio, até mesmo 
quando o escopo destes processos permeasse 
outros sistemas ou estivesse fora do tradicional 
fluxo de digitalização de umdocumento. E exata-
mente por esta razão que chegamos ao Process 
Mining, Process Intelligence. Mas o que é exa-
tamente Process Mining e Process Intelligence? 
Qual a diferença entre estes dois termos?
Antes mesmo de explicar a diferença entre estes 
termos é importante esclarecer que ambas defi-
nições fazem parte de uma disciplina maior cha-
mada Data Science, na qual compreende uma 
série de outras tecnologias e áreas correlatas, tais 
como Data Mining, Machine Learning, Estatística, 
Bancos de Dados, Algoritmos, etc. Estas diferen-
tes áreas visam explorar dados produzidos pelas 
empresas com intuito de gerar valor ao negócio, 
permitindo responder algumas perguntas como:
• (Relatório) O que aconteceu? 
• (Diagnóstico) Por que aconteceu?
• (Predição) O que acontecerá?
• (Recomendação) O que deve acontecer para se ob-
ter o melhor resultado?
Essas perguntas normalmente precisavam ser 
respondidas por cientistas de dados que utili-
zam o seu elevado conhecimento técnico para 
fazer uso combinado de várias técnicas e ferra-
mentas. Esta análise normalmente é feita com 
base em dados de eventos obtidos através de 
logs transacionais e nos modelos de processo 
em si. Porém estes recursos estavam limitados 
a um seleto grupo de especialistas.
A maioria das empresas buscam atingir um 
maior nível de eficiência através da automação 
de processos, porém muitas empresas ainda se 
deparam com perguntas difíceis de serem res-
pondidas, como por exemplo:
• Quais processos podem ser melhorados?
• Quais processos precisam serem automatizados?
• Conhecemos de fato o caminho dominante dos 
nossos processos?
• Nossos processos são executados em conformida-
de com as regras e regulamentações exigidas?
• Como vamos medir, comparar e avaliar os possíveis 
ganhos pós automação?
• A automação do processo de fato atingiu os objeti-
vos almejados sem impactar outras áreas?
De acordo com o Professor Wil van der Aalast 
da Universidade de Eindhoven, pioneiro nesta 
disciplina, o Process Mining está relacionado a 
capacidade de coletar dados de eventos para 
analisar modelos de processos com intuito de 
avaliar conformidade e performance dos proces-
sos. Em alguns estudos e pesquisas, este termo 
também é relacionado a capacidade de desco-
berta automática de processos. As ferramentas 
de Process Mining de primeira geração estão 
focadas na reconstrução automática do esque-
ma do fluxo de processo, o que é muito bem 
aplicado a processos estruturados, porém esta 
mesma abordagem já não é tão recomendada 
ARTIGO
A importância do 
Process Intelligence na 
automação de processos 
Claudio Chaves Jr.
Diretor Regional LATAM - ABBYY
32 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
para processos complexos e aleatórios (ad-hoc), 
que são aqueles onde não se pode prever as ro-
tas das instancias do fluxo de processo.
O Process Intelligence representa a próxima gera-
ção do Process Mining, pois combina métricas se-
melhantes ao BI para análise de negócios, visando 
fornecer insights sobre os processos de ponta a 
ponta e ainda ajuda a preencher as lacunas entre 
os diferentes sistemas corporativos. Com o Pro-
cess Intelligence, os usuários corporativos podem 
visualizar e analisar padrões em seus processos. 
Em vez de apenas usar suposições e dados histó-
ricos para implementar mudanças, a visualização 
dos processos em tempo real permite ao dono do 
processo economizar tempo e dinheiro, aumen-
tando assim a eficiência dentro da empresa.
O Process Intelligence está sustentado basica-
mente em três pilares fundamentais:
• Descoberta: Coletar dados de eventos de di-
ferentes fontes e descobrir automaticamente pa-
drões de processos, sejam eles estruturados ou 
totalmente aleatórios.
• Análise: Promover análise de processos através 
de ferramentas prontas e voltadas para os analistas 
de negócio e gestores de processo, sem a necessi-
dade de programação ou conhecimento avançado 
em TI, estatística ou BI.
• Monitoramento: Promover o monitoramento 
de processos em execução permitindo a detecção 
ou predição de violações no processo que exijam 
notificação e/ou acionamento imediato de aplica-
ções ou bots que executarão ações preventivas.
O Process Intelligence não visa substituir ou-
tras tecnologias e ferramentas de análise de 
dados, porém adiciona grande valor e con-
texto as informações do processo. Estes são 
exemplos da limitação de escopo de algumas 
tecnologias correlatas:
• BI, Business Intelligence: Não suportam o 
conceito de processo, pois apenas analisam um 
passo do processo por vez. A análise de dados de 
eventos é um grande desafio de ser implementada 
em uma ferramenta de BI.
• RPA ou BPMS: Estas plataformas somente têm 
acesso aos dados que elas próprias controlam e 
raramente são implementadas em processos de 
ponta a ponta.
A plataforma de Process Intelligence ABBYY Ti-
meline utiliza uma abordagem única baseada na 
análise da linha do tempo (Timeline AnalysisTM) 
que permite capturar, organizar e apresentar 
dados de eventos do processo mesmo que te-
nham sido gerados por diferentes sistemas. Essa 
poderosa metodologia reconstrói suas instâncias 
de processo originais, passo a passo, a partir de 
dados de eventos registrados em logs transacio-
nais, no momento em que foram executados e, 
em seguida oferece o monitoramento da execu-
ção do processo em tempo real.
Um dos grandes desafios das empresas é 
conhecer na prática como os seus processos 
estão de fato sendo executados, e este tra-
balho muitas vezes é realizado com base em 
uma abordagem tradicional que exige horas 
e horas de reuniões para levantamento e ma-
peamento manual de processos, para então 
chegar no conhecido modelo “AS-IS”. Com 
ferramentas de Process Intelligence como o 
ABBYY Timeline é possível reconstruir de for-
ma automática o esquema do seu processo 
e descobrir todos os possíveis caminhos de 
todas as instâncias analisadas, levando a efe-
tiva identificação do caminho dominante do 
seu processo. Este processo pode ser feito 
de forma totalmente automática e remota, 
pois baseia-se na importação e análise dos 
logs transacionais dos sistemas envolvidos no 
processo, podendo apresentar resultados em 
apenas alguns dias/semanas e não em meses.
Em tempos de pandemia, como o que vivemos 
hoje com a contaminação global do vírus CO-
VID-19, todas as empresas foram obrigadas a 
se submeterem ao isolamento social e ao tra-
balho remoto de seus colaboradores, e certa-
mente estas atividades de mapeamento e aná-
lise de processos foram fortemente afetadas. 
ARTIGO
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 33 32 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
Uma vez que os dados destes logs tenham sido 
carregados na plataforma ABBYY Timeline, é 
possível identificar facilmente gargalos, interva-
los entre eventos, atividades com alto custo e/ou 
índice de repetição ou maior esforço de proces-
samento/duração, e com isso determinar de for-
ma clara a performance do seu processo e em 
que condições ocorreram violações nas regras 
dos processos, permitindo assim agir de forma 
rápida e proativa.
 
Com base em todos os benefícios e recursos ofe-
recidos por uma plataforma de Process Intelligen-
ce como o ABBYY Timeline, elencamos abaixo 5 
(cinco) fortes razões para adoção desta tecnologia:
#1 Transparência de ponta a ponta
A descoberta e análise convencional de pro-
cessos, requer um grande esforço manual para 
tentar integrar todas as fontes de dados e ajus-
tá-las para um “caminho feliz”. Essa aborda-
gem falha e consome muito tempo para mos-
trar todos os casos especiais envolvidos em um 
processo. Encontrar esses casos especiais é fun-
damental para as operações, pois eles podem 
representar um grande fator de risco, altos cus-
tos e ainda levar a clientes insatisfeitos.
 
#2 Melhoria contínua
Buscar a melhoria contínua de processos é algo 
sempre almejado pelas empresas. Ao implementar 
alterações nos processos é muito importante ana-
lisar o desempenho pós implementação e compa-
rá-los com o cenário inicial. Monitorar o desem-penho do processo auxilia no encadeamento de 
processos corretivos, que podem ser executados 
por bots implementados em plataformas de RPA.
#3 Redução do tempo 
A descoberta manual de processos exige que 
um colaborador identifique o processo a ser 
analisado e realize de forma manual algumas 
ARTIGO
34 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
tarefas, como por exemplo, determinar os cri-
térios de desempenho, observar o processo, 
realizar entrevistas, criar um mapa do fluxo do 
processo, analisar os dados, etc.
Esse processo pode levar de 1 a 4 meses, em 
comparação com as 2 a 4 semanas de dura-
ção média que o software normalmente leva. 
Durante este tempo, o processo pode ter sido 
alterado ou novos regulamentos de conformi-
dade podem ter sido implementados, e por 
esta razão, o mapeamento feito inicialmente 
pode acabar não fornecendo premissas válidas 
e nem auferindo os resultados esperados. 
#4 Redução de custos
Reduz o custo da análise de processos e facilita 
a identificação de oportunidades de melhoria 
de alto valor. Além disso é possível adicionar 
atributos de custos variáveis (baseados em 
tempo) ou fixos (baseados em transação) para 
rastrear os custos relacionados a um processo e 
identificar qual processo está custando mais e 
onde estão as oportunidades de melhoria. 
5# Redução de riscos 
Tradicionalmente, as verificações de conformi-
dade são feitas com uma checagem pontual, 
que usa uma instância aleatória de um processo 
e serve como um indicador para determinar se 
todas as outras demais foram executadas em 
conformidade. Embora esta abordagem pontu-
al economize tempo e dinheiro, não é possível 
retratar com precisão o que de fato está acon-
tecendo. Normalmente, a não conformidade 
só é identificada e considerada um problema 
quando já é tarde demais para ser corrigida e 
já causou problemas operacionais. O ABBYY Ti-
meline oferece uma abordagem única, pois per-
mite que o usuário receba alertas quando as re-
gras definidas por ele forem quebradas. O dono 
do processo pode acompanhar imediatamente 
para garantir que isso não aconteça novamente. 
Em resumo, antes de selecionar um processo 
de negócio, propor melhorias e tomar a de-
cisão de investimento em uma tecnologia de 
automação, utilize uma plataforma de Process 
Intelligence como o ABBYY Timeline para des-
cobrir seus processos e identificar quais são suas 
reais oportunidades de melhoria e automação, 
usando para isso, dados reais do seu processo e 
eliminando suposições e conclusões subjetivas. 
Após identificar as oportunidades de melhoria, 
selecione os componentes de automação ade-
quados, mas não esqueça de monitorar e medir 
os resultados para garantir que os objetivos pla-
nejados inicialmente estão de fato sendo alcan-
çados e principalmente que nenhum efeito co-
lateral está sendo sofrido pelo resto da empresa. 
Para conhecer mais sobre a plataforma de Pro-
cess Intelligence ABBYY Timeline clique aqui.
A ABBYY foi eleita nos últimos dois anos como 
líder no segmento de processamento inteligente 
de documentos pelo Everest Group. A ABBYY 
vem há mais de 30 anos desenvolvendo tec-
nologia própria para automação de processos 
baseados em documentos. Milhares de organi-
zações e mais de 50 milhões de pessoas de mais 
de 200 países e regiões usam produtos, tecno-
logias, soluções e serviços da ABBYY. A ABBYY 
fornece soluções e serviços para um terço das 
100 empresas da Forbes que estão implantando 
sistemas de automação robótica de processos 
(RPA) para obter automação inteligente.
Claudio Chaves Jr., Sr. Partner Enablement Mana-
ger, LATAM & US na ABBYY USA
Especialista em gestão da informação com MBA em Ge-
renciamento de Projetos pela FGV, especialização em 
Inteligência Artificial pelo MIT, possui várias certificações 
emitidas pela AIIM Internacional incluindo o título de ECM 
Master, desenvolveu projetos de RFID, ECM, BPMS e captu-
ra de dados usando diversos componentes de automação 
em várias indústrias no Brasil, América Latina e Estados Uni-
dos. Recebeu em 2006 o título de Profissional do Ano na 
área de GED/ECM, pelo extinto CENADEM.
ARTIGO
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36 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
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INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 37 36 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
ARTIGO
O PÓS-COVID
O COVID-19 está provocando muitas mudanças 
na sociedade. Nunca se parou um planeta como 
dessa vez. Reativá-lo no pós-pandemia será uma 
experiência única, pelo qual nunca passamos. Um 
grande desafio é: como será este novo cenário? É 
impossível saber o que vai acontecer. Mas pode-
mos considerar as lições do passado, de crises an-
teriores, e com base nisso, pensar sobre o futuro. 
Bem, vou arriscar uns pitacos. Vamos lá: 
1) Talvez vejamos um repensar sobre as cadeias globais de suprimento e a excessiva dependên-
cia da China, provocando uma maior demanda para 
regionalização e produção local. A maneira como as 
cadeias de suprimentos globais operam criou esta 
vulnerabilidade insólita. As empresas ficaram vulne-
ráveis porque não conseguem os componentes que 
precisam. As cadeias de suprimentos criadas com 
base no inventário just-in-time e na produção distri-
buída de componentes (concentradas na China) fo-
38 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 38 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
ram interrompidas pela crise. Mas, para pro-
duzir localmente as fábricas vão precisar ser 
competitivas, para competir com a eficiente 
cadeia de produção chinesa e isso deve levar a 
um aumento do uso da automação, IoT, IA e 
robótica. Veremos a tal indústria 4.0 se trans-
formando de experiências isoladas em prática 
corriqueira.
2) As empresas aprenderam que precisam ser mais resilientes (aguentar trancos), 
ágeis, adaptáveis e elásticas. Falava-se muito 
em transformação digital, mas na prática pou-
co se fazia de concreto. O atual cenário mos-
trou que está claro e premente a necessidade 
das empresas começarem a transformação 
dos seus negócios. Muitos executivos com os 
quais converso demonstram claramente que 
sabiam que, ao longo dos anos, suas empre-
sas acabaram se acomodando, fazendo o que 
sempre fizeram, com apenas algumas melho-
rias incrementais. Agora eles têm certeza que 
se ainda se mantiverem aferrados a esse rit-
mo de mudanças graduais, suas organizações 
se tornarão irrelevantes em pouco tempo. 
Entendem que é a própria sobrevivência do 
negócio que está em jogo e que a revolução 
digital vai implicar em mudanças significativas 
e não apenas evolucionárias. Na prática não 
foram os CEOs que começarama transforma-
ção digital, mas o próprio vírus.
3) O crescimento do online para todas as nossas atividades vai incentivar o que 
podemos chamar de “contactless economy”. 
A epidemia SARS-COV-1 de 2003 alavancou 
o comércio eletrônico na China, transforman-
do o país e criando potências comerciais como 
Alibaba e outras empresas. O artigo “The 
SARS epidemic threatened Alibaba’s survival 
in 2003—here’s how it made it through to be-
come a $470 billion company” mostra como 
isso aconteceu. Nada impede, que com a atu-
al pandemia, mudanças como essas também 
ocorram em muitos outros lugares, como aqui 
no Brasil. Com a quarentena vimos que mui-
tos hábitos que adotávamos eram desneces-
sários e poderíamos fazer tudo on-line. Nos 
acostumamos com o delivery de alimentação, 
com as compras on-line, com as transações 
financeiras via apps, com telemedicina, aulas 
online, fazemos videoconferências e trabalha-
mos em casa. Hoje, está se tornando possível 
imaginar um mundo de negócios - do chão 
de fábrica ao consumidor individual - no qual 
o contato humano é minimizado. Já existiam 
empresas que trabalham 100% remoto, mas 
eram vistas como curiosidades excêntricas. 
Um exemplo está aqui neste artigo: “The firm 
with 900 staff and no office”.
Mas isso significa que o contato humano será 
eliminado? Absolutamente não acredito nis-
ARTIGO
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 39 38 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 38 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
isso aconteceu. Nada impede, que com a atu-
al pandemia, mudanças como essas também 
ocorram em muitos outros lugares, como aqui 
no Brasil. Com a quarentena vimos que mui-
tos hábitos que adotávamos eram desneces-
sários e poderíamos fazer tudo on-line. Nos 
acostumamos com o delivery de alimentação, 
com as compras on-line, com as transações 
financeiras via apps, com telemedicina, aulas 
online, fazemos videoconferências e trabalha-
mos em casa. Hoje, está se tornando possível 
imaginar um mundo de negócios - do chão 
de fábrica ao consumidor individual - no qual 
o contato humano é minimizado. Já existiam 
empresas que trabalham 100% remoto, mas 
eram vistas como curiosidades excêntricas. 
Um exemplo está aqui neste artigo: “The firm 
with 900 staff and no office”.
Mas isso significa que o contato humano será 
eliminado? Absolutamente não acredito nis-
so. Para muitas pessoas, voltar ao normal in-
cluirá entrar novamente nas lojas e supermer-
cados. Os encontros presenciais continuarão 
a existir. Somos seres sociáveis por natureza. 
Pacientes com necessidades complexas ainda 
irão pessoalmente consultar seus médicos, e 
muitos tipos de trabalhos não são automati-
záveis. Mas as tendências provavelmente são 
irreversíveis. Podemos agora ter mais opções. 
Não será obrigatório estar no escritório, mas 
poderemos exercer atividades em casa e nos 
escritórios. Tarefas operacionais de execução 
podem ser perfeitamente serem executadas 
remotamente. Mas provavelmente as que 
demandam criatividade, inovação e colabora-
ção continuarão a ser presenciais. 
 
O artigo “The impact of the ‘open’ workspa-
ce on human collaboration” demonstra que 
colaboração e criatividade são incentivadas 
quanto as pessoas interagem diretamente. 
4) As regulações provavelmente serão revistas. A crise provocou a necessi-
dade de mudanças em muitos aspectos re-
gulatórios, como aqui no Brasil com o uso da 
telemedicina. O PL 696/2020 é um exemplo. 
Pelo texto, “telemedicina é o exercício da me-
dicina mediado por tecnologias para assistên-
cia, pesquisa, prevenção de doenças e lesões 
e promoção de saúde. Ao sugerir esse recur-
so, o médico deve esclarecer ao paciente as 
limitações disso, como a impossibilidade de 
realizar exames que exijam coleta de material, 
por exemplo. Também deve informar, se for 
o caso, as formas de pagamento. 
 
O projeto prevê ainda a ampliação do servi-
ço de telemedicina após o fim da pandemia, 
com a regulamentação dessa modalidade de 
atendimento pelo Conselho Federal de Medi-
cina”. Com a evolução rápida das tecnologias 
wearables e dispositivos que facilitem exames, 
ARTIGO
40 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
ARTIGO
veremos uma abrangência maior no seu uso. 
A educação também deverá ser revista. Um 
recente relatório do World Economic Forum, 
“Schools of the Future”, mostrou que o Bra-
sil está muito atrasado e despreparado para 
competir no novo mundo que se desenha. O 
“novo normal” será diferente do que estamos 
habituados e as habilidades e capacitações 
para este novo mundo, cada vez mais digital, 
ágil, incerto e resiliente, demanda uma mu-
dança radical na educação. A regulação terá 
que permitir essas transformações e agilidade 
no sistema educacional. 
5) O novo mundo pós-COVID vai nos obrigar a repensar muitos dos atuais 
paradigmas e valores que adotamos na vida 
empresarial, profissional e pessoal. O objetivo 
de empresas, como startups, de crescerem 
rápido, apenas suportado por dinheiro de 
investidores, e se tornar um unicórnio muito 
provavelmente ficará como um símbolo de 
uma época que passou. As startups precisam 
ser resilientes, reais e, claro, muitas precisam 
de investimentos. Mas não podem viver ex-
clusivamente do dinheiro dos investidores. No 
novo mundo veremos os ícones do mundo 
de startups saírem da fantasia dos unicórnios 
para o mundo real dos camelos. Os livros de 
sucesso serão tipo “como construir um came-
lo: resiliência, elasticidade e agilidade serão as 
regras do jogo”. O artigo “Forget Unicorns. 
Startups Should Be Camels” é uma amostra 
desse novo pensar. As corporações como um 
todo também serão analisadas mais de perto 
com relação aos seus propósitos e ações du-
rante a crise. Muitas que falavam em parcerias 
e ecossistemas abandonaram por completo o 
ecossistema e seus parceiros, e olharam ape-
nas para si mesmas. Podem sobreviver, mas as 
cicatrizes das feridas ficarão. 
6) Setores por completo serão transfor-mados. Em 1996, fazem mais de 20 
anos, li um livro fantástico, chamado “Only 
the Paranoid Survive”, do então CEO da In-
tel, Andrew Grove. No livro, que considero 
um clássico em gestão e skills gerenciais e de 
liderança, ele mostra que as empresas devem 
estar constantemente alertas para mudanças 
inesperadas, e tem que, muito rapidamente, 
se adaptar ou simplesmente irão desaparecer. 
Ele fala em Ponto de Inflexão Estratégico, que 
pode ser desencadeado por qualquer coisa, 
seja uma mudança na regulação ou uma ino-
vação tecnológica, à primeira vista, distante 
do seu atual “core business”. Quando um 
Ponto de Inflexão Estratégico é alcançado, 
as regras comuns dos negócios, o “business 
as usual” perdem a validade. No entanto, se 
gerenciado corretamente, um Ponto de Infle-
xão Estratégico pode ser uma oportunidade 
de vencer no mercado e emergir mais forte 
do que nunca. Essa lição continua mais válida 
que nunca nos dias de hoje, com a disrupção 
digital provocada pelo COVID-19 batendo às 
portas. As regras do jogo de negócios estão 
sendo reescritas e as atuais irão desaparecer 
em breve. As fronteiras ente setores se des-
INTELLIGENT AUTOMATION 01 | 41 40 | INTELLIGENT AUTOMATION 01 
ARTIGO
tel, Andrew Grove. No livro, que considero 
um clássico em gestão e skills gerenciais e de 
liderança, ele mostra que as empresas devem 
estar constantemente alertas para mudanças 
inesperadas, e tem que, muito rapidamente, 
se adaptar ou simplesmente irão desaparecer. 
Ele fala em Ponto de Inflexão Estratégico, que 
pode ser desencadeado por qualquer coisa, 
seja uma mudança na regulação ou uma ino-
vação tecnológica, à primeira vista, distante 
do seu atual “core business”. Quando um 
Ponto de Inflexão Estratégico é alcançado, 
as regras comuns dos negócios, o “business 
as usual” perdem a validade. No entanto, se 
gerenciado corretamente, um Ponto de Infle-
xão Estratégico pode ser uma oportunidade 
de vencer no mercado e emergir mais forte 
do que nunca. Essa lição continua mais válida 
que nunca nos dias de hoje, com a disrupção 
digital provocada pelo