IA no Core: 3 automações que devolvem tempo à equipe e aumentam a margem

A IA corporativa deixou de ser promessa e virou vantagem competitiva concreta: 80% dos líderes de TI declararam que o CIO hoje lidera pessoalmente a agenda de IA na empresa e a McKinsey calcula um potencial anual de US$ 4,4 trilhões em produtividade quando algoritmos entram nos processos de negócio. O desafio, contudo, está em fazer a tecnologia “cair” nos sistemas críticos sem quebrar integrações ou ferir compliance — o que o CIO Playbook 2025 chama de AI-nomics, alertando para legados complexos e soberania de dados. 

Nesse post, você vai descobrir por que direcionar a inteligência artificial exatamente para o core rende o maior retorno em menor tempo e conhecer três automações reais capazes de devolver milhares de horas à equipe, reduzir custos operacionais e engordar a margem. 

Continue a leitura e saiba mais! 

Por que a IA aplicada ao Core gera ROI mais rápido 

Organizações não nativas digitais operam em setores de alta regulação, margens apertadas e sistemas que não podem parar nem por um minuto. Quando a IA ataca tarefas repetitivas no coração desses processos, dois efeitos surgem: 

Escala multiplicativa de tempo – Cada ciclo automatizado se repete milhares de vezes; logo, as horas economizadas somam centenas ou milhares por mês. A pesquisa State of AI mostra que, após implementar automação, colaboradores gastam o tempo poupado em atividades novas e de maior valor, em vez de tarefas que não geram receita. 

Impacto direto em indicadores que importam – Margem EBTIDA, capital de giro e custo de inventário melhoram visivelmente; isso facilita aprovar novos investimentos. A Gartner projeta que, até 2027, 95% dos fluxos de pesquisa dos vendedores começarão com IA, ante menos de 20% em 2024, tamanha a pressão por produtividade. 

Outro ponto é o ciclo de aprendizado contínuo: modelos “agentic” refinam-se a cada interação, diferentemente de OCRs e regras fixas. Estudos sobre Agentic Document Extraction chegam a mostrar retorno seis vezes maior do que abordagens tradicionais em menos de 12 meses. 

Automação 1: Classificação inteligente de documentos e tickets 

A classificação de comprovantes, faturas e solicitações de suporte costuma engolir até 40 minutos de trabalho humano por documento em operações logísticas. A empresa de manutenção aeronáutica Flydocs, por exemplo, usou algoritmos de NLP para classificar automaticamente 98% de seus registros, eliminando centenas de horas manuais e elevando a segurança operacional. 

Como Funciona 

• Extração de campos: O modelo lê PDFs, imagens e e-mails; identifica CNPJ, valor líquido, código de pedido e data. 

• Classificação: Decide se o item é “válido”, “com pendência” ou “exceção”, integrando o resultado diretamente no ERP via API.

• Correção assistida: Casos abaixo de 90% de confiança vão para um analista, e o feedback realimenta o modelo. 

Resultados Típicos 

• Redução de 72% no tempo gasto em conciliação de faturas, segundo projetos semelhantes avaliados pela McKinsey. 

• Queda de erros de digitação e retrabalho. 

• Liberação de até 6.000 horas-homem por ano — horas que podem migrar para análises de exceção ou relacionamento com clientes. 

Por que é Core 

Faturamento e compliance dependem de receber documentos corretos; logo, a automação mexe diretamente no fluxo de caixa e no risco de multas. 

Automação 2: Previsão de demanda e reabastecimento automático 

Estoque excessivo imobiliza capital; falta de produto derruba receita e imagem. Um estudo publicado no World Journal of Advanced Research and Reviews demonstra que modelos neurais de previsão, ao analisar vendas históricas, promoções e até meteorologia, reduzem custos de estoque e elevam a satisfação do cliente. 

Arquitetura Enxuta 

• Série temporal + regressão externa: Modelos como Prophet ou XGBoost combinam tendências com eventos. 

• Algoritmo de otimização: Calcula o ponto de pedido ideal, considerando lead time, custo de armazenagem e volumes mínimos. 

• Integração nativa: O algoritmo devolve recomendações diretamente no módulo de compras do ERP. 

Ganho Real na Prática 

Empresas de varejo que adotaram abordagem similar relataram redução média de 18% no capital em estoque, sem aumento de ruptura. Esses pontos percentuais poupados convertem-se, em muitos casos, em margens de milhões de reais anuais. 

Por que é Core 

A previsão alimenta o fluxo de compras, logística e financeiro. Qualquer melhoria reverbera em supply chain, margem bruta e experiência do cliente. 

Automação 3: Faturamento + RPA no order-to-cash 

O ciclo “entrega → faturamento → recebimento” costuma acumular atrasos, gerando gaps de 30 – 45 dias. Robotic Process Automation (RPA), combinado a IA que lê contratos e valida SLAs, vem se mostrando um antídoto. A Versapay aponta que, quando implantada em todo o order-to-cash, a automação: 

• Reduz o Days Sales Outstanding (DSO); 

• Melhora a experiência do cliente; 

• Aprimora previsões de fluxo de caixa. 

O case da TireHub ilustra o potencial: ao conectar IA de captura de pagamentos a um portal self-service, a distribuidora poupou 200 horas de trabalho por semana e cortou quase 50% do valor em contas severamente atrasadas. 

Fluxo Resumido 

• IA lê logs de consumo ou serviços prestados e calcula o valor exato a faturar. 

• Robô RPA entra no portal do cliente, sobe fatura, protocola e registra ticket. 

• Dados voltam para o ERP em tempo real, liberando a equipe financeira de tarefas mecânicas. 

Por que é Core 

Melhorar DSO impacta diretamente o capital de giro, moeda preciosa em setores de margem apertada. 

Implementando IA no coração do negócio: do discovery à governança 

Discovery pragmático 

Antes de qualquer linha de código, mapeie gargalos, métricas-rei e restrições de dados. A McKinsey reforça que projetos bem-sucedidos priorizam casos de uso com impacto financeiro tangível e dados acessíveis. 

Integração com Legados 

Até 68% dos CIOs dizem estar alinhados com o board sobre onde investir em IA, mas citam a integração com sistemas legados como principal barreira. O relatório AI-nomics recomenda arquiteturas desacopladas, com microsserviços e APIs, para não travar o ERP central. 

Governança e Ética 

Executivos destacados pela Business Insider mostram que playbooks de “IA responsável” já são realidade em empresas como Mastercard e Accenture, que integram modelos éticos e checagens de viés desde o início. Isso evita riscos reputacionais e regulações futuras. 

Medição de Resultado 

• Indicadores operacionais: horas economizadas, percentual de automação, acurácia de previsão. 

• Indicadores financeiros: margem, DSO, capital imobilizado, payback. 

• Indicadores de adoção: satisfação da equipe, aderência do usuário, curva de retrabalho. 

Ciclo de Melhoria Contínua

Modelos aprendem com dados novos; logo, revisões mensais ou quinzenais mantêm alta performance. A agentic extraction, por exemplo, mostra ganhos progressivos porque os algoritmos ajustam-se ao padrão de documentos que chegam. 

Roadmap de Adoção em 5 Passos Rápidos 

• Sprint de viabilidade (2 semanas): Identifique um processo caro em horas ou capital. 

• Protótipo de baixo risco (4 semanas): Conecte dados históricos, treine modelo inicial e prove acurácia maior ou igual a 85%. 

• Implantação shadow (4 semanas): Rode IA em paralelo, compare resultados, ajuste “confidence score”. 

• Go-live gradual (8 semanas): Ative automação em ciclos, começando por regiões ou produtos menos críticos. 

• Expansão e cross-sell: Repita a fórmula em novos processos, seguindo o modelo “land & expand” citado pelos especialistas de mercado da Lenovo. 

Para que você possa se aprofundar ainda mais, recomendamos também a leitura dos artigos abaixo:      

• Sistemas Core: Como projetos estruturantes transformam a eficiência operacional 
• Inteligência Artificial: Como os diferentes tipos de IA atuam em grandes setores do mercado 

Conclusão

Levar inteligência artificial para dentro do core não é sobre buzzwords; é sobre: 

• Menos horas desperdiçadas (caso TireHub, 200 h/semana); 

• Capital liberado (estoque 18% menor, estudo WJARR); 

• Documentos processados sem erros (98% de acurácia, case Flydocs); 

• Margem operacional melhor, refletida no EBTIDA e no DRE. 

Se a sua equipe ainda digita dados manualmente, concilia planilhas ou batalha com atrasos de recebimento, o core está pedindo socorro. Que tal receber um roadmap personalizado para implantar IA onde ela mais faz diferença – no centro do seu negócio? 

Esperamos que você tenha gostado do conteúdo desse post!  

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