A incorporação da inteligência artificial ao cotidiano corporativo tem ocorrido em ritmo acelerado. Em muitos casos, empresas passaram a integrar sistemas baseados em IA a processos estratégicos antes mesmo de estabelecer estruturas sólidas de governança para acompanhar esse avanço. O resultado, segundo especialistas da área, pode ser a ampliação de riscos operacionais que ainda são subestimados por boa parte do mercado.

De acordo com Fernando Baldin, Country Manager LATAM da AutomationEdge, a velocidade com que a tecnologia vem sendo adotada contrasta com o nível de controle aplicado à sua utilização. Para ele, diversas organizações estão tratando a inteligência artificial com a mesma lógica de ferramentas experimentais, mesmo quando a tecnologia passa a atuar em fluxos críticos de negócio.

Um dos pontos centrais desse desafio está na própria natureza da IA, especialmente nos modelos generativos. Diferentemente de sistemas tradicionais, que seguem regras determinísticas e produzem sempre o mesmo resultado diante das mesmas condições, esses modelos trabalham com probabilidades. Isso significa que podem ocorrer variações nas respostas, interpretações equivocadas ou até as chamadas “alucinações” — quando o sistema apresenta informações incorretas de forma convincente.

Segundo Baldin, esse comportamento não representa um defeito da tecnologia, mas uma característica intrínseca ao funcionamento desses modelos. O problema surge quando essa particularidade é ignorada dentro de processos que exigem alto grau de precisão, conformidade regulatória e rastreabilidade.

Nesse cenário, cresce a importância do que especialistas chamam de orquestração de processos com IA. Mais do que organizar tarefas automatizadas, a orquestração funciona como uma camada de governança capaz de estruturar a atuação da tecnologia dentro de fluxos corporativos. Ela define etapas, sequências de execução, regras de validação e mecanismos de controle capazes de garantir que cada ação esteja alinhada às políticas da empresa.

Aplicações pontuais de inteligência artificial, como classificação automática de e-mails, extração de dados de documentos ou atendimento a perguntas frequentes, costumam operar em ambientes relativamente controlados. Nessas situações, os impactos de eventuais falhas são limitados e mais fáceis de corrigir.

O cenário muda, porém, quando a IA passa a integrar processos organizacionais mais amplos, que envolvem múltiplas etapas, exceções, regras de negócio complexas e impacto direto em decisões corporativas. Nesse nível de atuação, não basta que a tecnologia funcione com eficiência. É necessário garantir que cada decisão seja verificável e que exista total transparência sobre o que foi executado.

A validação contínua torna-se, portanto, um elemento fundamental. Isso inclui a criação de parâmetros e salvaguardas — conhecidos no setor como guardrails — capazes de orientar o comportamento da IA dentro de limites previamente definidos. A proposta não é restringir a autonomia da tecnologia, mas assegurar que ela opere dentro de um ambiente controlado e alinhado às diretrizes da organização.

Um exemplo prático pode ser observado em processos de auditoria de despesas corporativas. Tradicionalmente, essa atividade envolve análise manual de recibos, verificação de comprovantes e interpretação de políticas internas de viagem. Com o apoio da inteligência artificial, torna-se possível estruturar automaticamente as informações presentes nesses documentos e compará-las com as regras estabelecidas pela empresa.

Sem um sistema de orquestração, porém, o processo pode gerar inconsistências, como interpretação inadequada das normas, tratamento incorreto de exceções ou decisões que não deixam rastros auditáveis. Quando há uma estrutura de governança e validação, a dinâmica muda: a IA passa a atuar dentro de um fluxo estruturado, no qual cada etapa é definida, cada decisão pode ser auditada e os resultados são verificados de acordo com critérios claros.

Esse modelo aponta para uma transformação mais profunda na forma como o trabalho é organizado dentro das empresas. Em vez de processos apenas documentados — que dependem da interpretação humana para serem executados — surgem estruturas operacionais que funcionam simultaneamente como documentação e execução. Nesse ambiente, a operação deixa de ser apenas seguida e passa a ser efetivamente orquestrada.

Para Baldin, a discussão sobre inteligência artificial nas empresas precisa evoluir além da pergunta sobre onde aplicar a tecnologia. O ponto central passa a ser como governar seu uso de maneira consistente e segura. Implementar IA, afirma o executivo, não é mais o principal desafio. O verdadeiro teste está em garantir que sua atuação esteja alinhada às estratégias do negócio e sustentada por mecanismos robustos de controle.

Em pequena escala, soluções baseadas em inteligência artificial podem operar com relativa flexibilidade. Quando inseridas em processos corporativos complexos, porém, sua capacidade de ampliar eficiência também pode amplificar falhas. Nesse contexto, a orquestração surge como elemento essencial para transformar potencial tecnológico em resultados confiáveis.

Fernando Baldin é Country Manager LATAM na AutomationEdge e acumula mais de 25 anos de experiência nas áreas de gestão comercial, recursos humanos, inovação e operações. Ao longo de sua carreira, liderou projetos de transformação organizacional em empresas de grande porte. Possui certificações como ITIL V3 Expert, ITIL Manager e HDI KCS, além de integrar o conselho consultivo estratégico do Help Desk Institute.

A AutomationEdge atua no desenvolvimento de soluções de hiperautomação, Robotic Process Automation (RPA) e automação de TI. A plataforma da empresa reúne recursos de inteligência artificial, machine learning, chatbots, ETL, integrações por API e automação de infraestrutura tecnológica voltados à automação de processos corporativos.