Tecnologia & inteligencia artificial, Inovação & estratégia
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O maior obstáculo para a IA gerar receita pode estar nos dados esquecidos da empresa (inclusive os registrados em papel)

Dados não estruturados, documentos físicos e processos legados impactam a adoção da IA e por que a automação inteligente se tornou uma peça-chave dessa transformação. O texto explora por que a preparação dos dados pode ser mais importante do que a própria tecnologia.
Business Development Manager da Ricoh LATAM

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O C-Level das maiores organizações do mundo e do Brasil já ultrapassou a fase de buscar, na Inteligência Artificial, ganhos de produtividade. A meta, agora, é usar a IA para aumentar a receita de suas empresas. Um estudo da Stanford University de julho deste ano mostra que, entre os líderes de 51 empresas pesquisadas nos EUA, Europa e América Latina, 74% esperam que seus projetos de IA atinjam esse objetivo. Outros 30% estão ainda mais avançados nesta jornada, e comemoram o ROI gerado pela IA. 37%, no entanto, seguem se focando em resultados mais superficiais, com pouco ou nenhum impacto sobre os negócios. Analistas da Deloitte alertam sobre os perigos dessa estratégia. Em seu estudo com mais de 3000 líderes dos EUA, mapeiam os bloqueios para efetivamente transformar a IA numa alavanca de vendas. 77% dos maiores desafios consistiram em problemas ligados a qualidade dos dados e redesenho de processos. “Muitas empresas não fazem um bom trabalho na manutenção de suas bases de conhecimento”, comenta o estudo da Deloitte.

Para os líderes entrevistados, 21% das falhas nos projetos de IA que não geram ROI estão ligadas a problemas na qualidade e preparação de dados. Isso envolve dados não estruturados – informações que não seguem um formato ou modelo fixo e que estão armazenadas em documentos em papel, em posts de social media, vídeos, voz etc. Eles permanecem em sua forma bruta e natural e não podem ser facilmente armazenados em linhas e colunas. Segundo o Gartner, entre 80% a 90% dos dados empresariais são não estruturados – muito disso é legado. A mesma proporção se aplica aos dados que estão sendo criados hoje.

Hospitais guardam documentos por 20 anos

Os desafios aumentam quando se analisa que boa parte dos dados não estruturados críticos da empresa estão em papel. Segundo estudo de 2025 da AIMM – Associação para a Gestão Inteligente da Informação (AIIM) – construído a partir de entrevistas com líderes de 600 grandes empresas, 61% do Processamento Inteligente de Documentos (Intelligent Processing Documents, IDP) seguem incluindo documentos em papel. Por modelo de negócio, por questões jurídicas, por cultura, o papel mantém sua posição como depositório de dados.

No Brasil, algumas verticais que buscam acelerar seus negócios com o uso da IA lutam com a missão de lidar com documentos em papel. No setor de saúde, por exemplo, a Lei 13.787 de 27 de dezembro de 2018 estabelece que prontuários em papel e digitalizados só podem ser eliminados após 20 anos da criação do documento. Trata-se de uma legislação que acompanha políticas implementadas em vários países. Isso leva a situações como a que foi revelada no estudo da ONG inglesa Open Access Government: nos últimos 5 anos, o governo britânico gastou mais de 6 bilhões de reais para processar documentos em papel do sistema de saúde NHS.

Inteligência Artificial no redesenho do processo

Para evitar despesas desta monta e atrasos na modernização dos negócios, ganha cada vez mais destaque o processamento automatizado de documentos com recursos de IA. A meta é transformar informações originadas de documentos em papel em dados acionáveis. Isso é feito em duas jornadas: criar processos em que o documento em papel é digitalizado assim que entra nos sistemas da organização. E, em paralelo, inserir nas plataformas ERP e de negócios da empresa usuária os tesouros do legado em papel de hospitais, órgãos públicos, indústrias e universidades.

É comum que esse avanço exija que integradores de serviços e consultores entrem em cena. As credenciais desses profissionais podem incluir a expertise em IA e no redesenho de processos, além de dominarem tecnologias de digitalização de informações em papel. A base de tudo é um olhar empático que entende a dor da organização usuária na hora de dar conta dos documentos necessários para contratar um novo colaborador, gerir as muitas versões de um contrato complexo, entregar ao juíz o documento jurídico que pode isentar a empresa de um processo trabalhista.

Alinhamento à legislação

Esses resultados de negócios surgem para quem adota uma estratégia em que a IA, a experiência em desenho de processos e as mais avançadas tecnologias de scanners somam forças. Outro requisito crítico é o alinhamento da plataforma de processamento de documentos com a legislação e as certificações de cada país – é isso que garante que a informação retirada do papel e transformada em dado digital é legítima. A principal regulamentação brasileira para esse fim é o Decreto nº 10.278, de 18 de março de 2020. Esse decreto regulamenta a digitalização de documentos públicos e privados para que eles tenham o mesmo valor jurídico dos documentos originais, em papel. Uma das legislações mais importantes é a Lei nº 14.063, de setembro de 2020, que rege o uso de assinaturas eletrônicas. No Brasil, várias verticais da economia contam com legislações específicas para garantir a legitimidade das informações que vieram do papel e se transformaram em mídia digital. Todos esses controles colaboram para reduzir o risco de que o modelo de IA alucine.

Após a fase de consultoria de negócios, desenha-se, com a ajuda da IA, processos com etapas de workflow muito claras. O processo dispara a captura da informação que estava em papel, momento baseado em sofisticados scanners e impressoras multifuncionais. A transformação avança e é muito acelerada com o uso de recursos de IA para classificar o dado e o documento (metadados), além de realizar a extração do dado crítico para o negócio. Em seguida inicia-se a fase de validação da informação para, finalmente, e de forma nativa, sem necessidade de novos desenvolvimentos de software, integrar a informação extraída do papel nos Apps e nas bases de dados da empresa usuária. O mercado brasileiro conta com plataformas SaaS de IA aplicada à automação de processos que realizam plenamente essa jornada.

O fim das tarefas manuais

O C-Level que busca fazer da IA uma alavanca de crescimento de receitas sabe que tarefas manuais e processos antigos, baseados em papel, irão dificultar essa conquista. Uma forma de resolver esse dilema é combinar automação de processos e IA para transformar a cultura da empresa.

Isso pode passar pela implementação de ambientes de Intelligent Workplace onde o papel é visto como mais um meio de input de informações. O colaborador que atua no espaço físico e digital que é o Intelligent Workplace usufrui de processos automatizados de A a Z e pleno acesso ao dado que precisa para criar, qualquer que seja o meio onde estava originalmente a informação. O dado crítico pode chegar numa receita de medicamento impressa sendo entregue no balcão da farmácia. Ou estar nas páginas impressas de um complexo processo jurídico. Não importa – com correta abordagem de processos, o dado será automaticamente integrado nas plataformas de negócios. E o C-Level ficará mais próximo de atingir o crescimento de negócios que almeja.

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