Nos últimos anos o debate sobre inteligência artificial tem sido dominado por termos como “modelos generativos” e “agentes autônomos”. O hype gera a impressão de que tecnologias mais antigas, como a Automação Robótica de Processos (RPA) já ficaram ultrapassadas. Contudo, os números do AI Index 2026 elaborado pelo Instituto de IA Centrada no Ser Humano da Universidade Stanford, mostram uma realidade diferente: enquanto 88% das organizações afirmam usar IA em ao menos uma função, apenas alguns dígitos percentuais conseguem colocar agentes de IA em operação confiável.
Essa diferença entre testar IA generativa e realmente operacionalizar agentes autonomamente revela que muitas empresas avançaram rapidamente na experimentação, porém deixaram de lado a camada estrutural que garante escala e confiabilidade. A pressa em adotar a tecnologia sem re-desenhar processos, sem consolidar dados e sem estabelecer governança costuma gerar mais complexidade, como apontam relatos recentes de projetos que migraram gargalos ao invés de eliminá-los.
AI Index 2026 destaca a disparidade entre uso e operação
O estudo de 2026 indica que 70% das empresas já utilizavam IA generativa em alguma área de negócio, e 88% tinham adotado algum tipo de IA em 2025. Contudo, a camada que realmente executa tarefas de forma autônoma – os agentes de IA – permanece em porcentagem de um dígito na maioria das funções analisadas. Esse cenário evidencia que a simples presença de ferramentas avançadas não se traduz em valor operacional, a menos que exista uma fundação robusta de dados e processos bem modelados.
RPA: a fundação que permite a IA agir de forma confiável
Uma análise recente da KPMG aponta que 62% das empresas já estão testando agentes de IA, mas apenas 26% os utilizam de forma efetiva, gerando um hiato de 36 pontos percentuais. Esse espaço costuma ser preenchido por organizações que já implementaram RPA de forma consistente. Um projeto de RPA bem sucedido vai além da eliminação de tarefas repetitivas; ele impõe a disciplina de mapear processosestruturar dadosconectar sistemas e padronizar fluxos. Essa camada de organização cria o dataset confiável necessário para que modelos de IA funcionem adequadamente e para que agentes autônomos possam ser confiáveis.
Indicadores críticos de maturidade
Quando a base de RPA está estabelecida, a transição para IA autônoma ocorre de forma mais fluida: o robô coleta e limpa informações, a IA generativa interpreta a demanda e o agente decide a ação final, seja aprovar um pedido, encaminhar a um especialista ou concluir a tarefa. Sem a camada de RPA, a cadeia perde a confiança e a agilidade prometidas, obrigando as empresas a voltar ao início do projeto.
Como empresas podem transformar teste em uso real
Para evitar ficar apenas no estágio de experimentação, a recomendação estratégica consiste em identificar processos críticos que já estejam automatizados com dados limpos e fluxo bem mapeado. A partir daí, é preciso envolver um patrocinador executivo com autoridade para revisar procedimentos, definir métricas de negócio antes do início e montar equipes multidisciplinares que incluam negócios, tecnologia e dados. Capacitar os colaboradores para formular bons prompts, validar respostas e reconhecer limitações da IA também é essencial. Quando o primeiro processo funciona, a confiança aumenta e a organização cria um método replicável para expandir o uso de agentes autônomos.
O verdadeiro divisor de águas está na qualidade da base de automação – e é exatamente aí que o RPA continua a ser indispensável.
