O fracasso que me ensinou
Vou contar uma que dói. Um time que eu liderava decidiu usar IA generativa pra classificar tickets de suporte e encaminhar pro departamento certo. Parecia brilhante no pitch: “o modelo entende contexto, vai classificar melhor que regras fixas.” Três semanas depois, estávamos com 15% de tickets indo pro lugar errado — pior que o sistema anterior de keywords. O modelo alucinava categorias que nem existiam.
Sabe o que resolveu? Uma árvore de decisão simples com regex. RPA. A tecnologia que ninguém quer mais colocar no slide de inovação.
Onde IA generativa realmente serve
Classificação de texto ambíguo — quando o cliente escreve “tô com um problema no negócio” e pode ser financeiro, técnico ou de acesso. Resumir documentos longos. Traduzir com nuance. Gerar rascunhos que um humano vai revisar.
O denominador comum: a tarefa envolve ambiguidade genuína. Não tem regra determinística que resolva. Precisa de algo que “entenda” (entre aspas pesadas) contexto.
Onde RPA ganha de lavada
Mover dados de um sistema pro outro. Preencher formulário. Extrair campo de nota fiscal. Integrar API A com API B. Qualquer coisa com regras 100% definidas, onde erro é inaceitável e velocidade importa.
RPA é chato. É previsível. E é exatamente por isso que funciona. Não alucina. Não inventa. Não custa por token.
Tip
Use critério: valor, risco, custo, latência e necessidade de explicabilidade. Combine IA + RPA quando fizer sentido — IA classifica, RPA executa.
As perguntas certas antes de meter IA em qualquer coisa
Antes de sair colando API da OpenAI em processo:
- A tarefa é ambígua? Se a resposta certa é sempre determinística, RPA resolve. Ponto.
- Preciso explicar a decisão? IA generativa é caixa preta. Se compliance ou auditoria exigem rastreabilidade, problema.
- Quanto custa errar? Se o erro gera impacto financeiro ou reputacional real, pense duas vezes.
- Qual latência aceitável? RPA responde em milissegundos. LLM precisa de segundos — e às vezes timeout.
Warning
Mantenha humano no loop em decisões sensíveis e comunicações externas. IA generativa pode alucinar — e em contextos críticos, isso é inaceitável.
Minha posição
A indústria tá num momento estranho onde usar RPA virou “coisa velha” e usar IA virou sinônimo de inovar. Isso é bobagem. A ferramenta certa pra tarefa certa — frase batida, eu sei, mas que um número surpreendente de decisores está ignorando porque quer o logo de “IA-powered” no deck pro investidor.
O melhor setup que já vi funcionar: RPA como espinha dorsal executando o previsível, IA generativa entrando cirurgicamente nos pontos de ambiguidade. Não o contrário.
Publicado originalmente no LinkedIn.