5 barreiras pouco faladas para integrar automação com IA em empresas

Há uma ansiedade cada vez maior dentro das empresas para incorporar automação baseada em IA nos processos. Espera-se ganho de escala, melhorias no serviço, redução de erros e insights valiosos. No entanto, sentimos que existe uma série de barreiras menos óbvias travando transformações digitais profundas nesse sentido.

O senso comum atribui os problemas quase sempre à resistência cultural e ao investimento financeiro, mas na Intelecta, ao vivenciar diferentes contextos e segmentos, percebemos obstáculos que vão além do esperado. Mais sutis, porém, não menos impactantes. Nosso texto desvela essas barreiras, aponta os sinais de alerta e mostra caminhos para superação, com base na nossa experiência e em estudos recentes sobre o tema.

Nem só de resistência pessoal vive a dificuldade da automação inteligente.

O ponto de partida: desafios além da superfície

A automação com IA deixou de ser tema restrito ao departamento de TI e passou a pautar decisões estratégicas. No entanto, para que uma empresa colha benefícios consistentes, é preciso ir além das soluções “plug and play”. Barreiras ocultas tendem a ser ignoradas porque muitas vezes não aparecem nos primeiros ciclos da jornada de implementação. Mas elas podem comprometer resultados, reduzir o ROI e, em casos mais sérios, ameaçar a continuidade dos projetos.

Vimos inúmeras pautas onde as discussões se atêm à objeção dos colaboradores, aos custos de aquisição das tecnologias e à qualificação. Porém, raramente se discute o papel dos sistemas herdados, da falta de integração verdadeira, da cultura de dados engessada, de conflitos entre setores, nem das políticas internas com impacto em segurança.

Nosso objetivo é apresentar essas cinco barreiras pouco faladas, com respaldo técnico e exemplos reais.

Sistemas legados: o freio inesperado da inovação

Ao acompanharmos projetos de automação com IA, percebemos que os sistemas legados, aquelas plataformas antigas, ainda essenciais, mas pouco flexíveis, são frequentemente a primeira barreira oculta surgida logo após o entusiasmo inicial.

O “coração digital” antigo, que processa vendas, atende clientes ou controla estoques, pode até funcionar, mas raramente conversa bem com soluções modernas de IA. Esses obstáculos aparecem de muitas formas:

• Dificuldade de acessar ou extrair dados em tempo real;
• Limitação para criar APIs ou integrações modernas;
• Dados armazenados em formatos proprietários e obsoletos;
• Altos riscos ao modificar sistemas que suportam operações críticas;
• Custo elevado para reconstrução total ou migração de funcionalidades.

O resultado? Muitas empresas acabam criando “gambiarras” para fazer a integração, o que gera mais pontos de falha, retrabalho e lentidão.

Nós observamos que a detecção dessa barreira vem, na maioria das vezes, tarde demais no projeto. Só após as primeiras tentativas de integração que ela aparece com toda a força.

Como identificar e superar o desafio dos legados?

Sugerimos mapear desde o início toda a arquitetura de TI, listando sistemas essenciais que não podem ser descontinuados no curto prazo. Uma avaliação prévia de interoperabilidade, análise da estrutura de dados e simulação de integrações automatizadas ajudam a identificar limitações ocultas.Quando inevitável, recomendamos priorizar integrações por camadas de API, uso de middlewares e criação de serviços de extração e transformação de dados (ETL), sempre com governança forte e ambiente de testes robusto.

Para se aprofundar especificamente em integração de automação com IA, publicamos um conteúdo detalhado sobre como integrar operações mantendo eficiência e segurança.

O legado precisa evoluir, não necessariamente desaparecer.

Cultura de dados: a barreira invisível da maturidade

Automação baseada em IA depende, fundamentalmente, da qualidade e disponibilidade dos dados. Relatório recente cita que 45% das empresas mais maduras em IA sustentam seus projetos por mais de três anos, e os principais desafios apontados estão ligados aos dados coletados internamente.

Não basta ter volume: a cultura de dados estruturada é o verdadeiro motor da automação e da tomada de decisão baseada em IA.

• Dados fragmentados em diferentes setores sem padronização;
• Desconfiança sobre a acurácia das informações compartilhadas;
• Relatórios manuais e retrabalhos constantes;
• Uso intenso de planilhas locais e arquivos isolados;
• Pouca clareza sobre propriedade e responsabilidade dos dados;
• Inexistência de indicadores claros para governança.

Com frequência, vemos times apostando alto em novas plataformas de IA, mas mantendo antigas práticas de armazenamento, nomenclatura e atualização. O resultado? Modelos de machine learning pouco confiáveis e “insights” que geram desconfiança.

Como transformar a cultura de dados?

A reviravolta normalmente começa por três ações simultâneas:

• Levantamento rigoroso do fluxo de dados existente;
• Criação de padrões para coleta, armazenagem e nomenclatura;
• Envolvimento ativo dos líderes de área em processos de governança e treinamento em data literacy.

Na Intelecta, já tivemos situações onde o simples passo de centralizar e auditar origens de dados reduziu retrabalhos em 40%. Iniciativas como hackathons internos e squads multidisciplinares para revisão de bases se mostraram eficazes para esse alinhamento entre áreas.

Sem confiança e clareza nos dados, a automação vira ilusão.

Para quem deseja dar um passo adiante na prontidão dos dados para automação, recomendamos consultar nosso guia prático sobre processos de automação com IA em empresas.

Interoperabilidade: a integração que (quase) nunca sai perfeita

Pouco se fala sobre a real interoperabilidade entre sistemas, APIs, fluxos e automações. Acredita-se que basta “conectar os pontos”, mas a prática é bem diferente.

Interoperabilidade significa permitir que diferentes soluções troquem informações e comandos de forma consistente, segura e confiável, respeitando regras de negócio e privacidade. Portanto, não é simples.

• APIs documentadas de forma incompleta;
• Protocolos diferentes para autenticação e autorização;
• Diferenças de fuso horário, padrão numérico e idioma;
• Limites de tráfego e armazenamento em clouds externas;
• Monitoramento e logging insuficientes para rastrear problemas;
• Ferramentas que mudam sem aviso prévio suas rotinas internas.

Essas pequenas falhas podem atrasar projetos semanas ou até meses. Há situações em que sistemas desconectam, pedidos somem “no meio do caminho” e novos gargalos surgem, exigindo intervenção manual. O resultado é o oposto do esperado: mais supervisão humana.

Como prever e contornar conflitos de interoperabilidade?

Sugerimos rodadas de testes antes de qualquer automação em produção, onde cada fluxo é inspecionado por equipes multidisciplinares. O uso de API Gateways, monitoramento automatizado, log distribuído e padrões abertos como RESTful e Webhooks ajuda a compor esse ambiente.

Quando a integração envolve múltiplas plataformas com normas de segurança próprias, planos de rollback e sandboxes separadas são imprescindíveis. Tudo acompanhado de documentações claras e revisadas regularmente, algo que reforçamos em nossas implementações.Abordagens sobre integração de IA em negócios de diferentes tamanhos e setores podem ser aprofundadas em nosso conteúdo sobre integração de IA em negócios.

A integração perfeita existe só na teoria, na prática, há sempre ajustes.

Políticas internas de segurança: o limite invisível da IA generativa

No entusiasmo da IA generativa, muitos esquecem que políticas internas e questões regulatórias funcionam como barreiras duplas: protegem, mas podem travar avanços. A segurança, quando rígida além da conta, impede a fluidez na automação.

A automação com IA exige equilíbrio entre inovação e proteção, e quase sempre, o gargalo aparece nas políticas internas e auditorias.

• Proibição de integrações automatizadas sem autorização prévia;
• Controles de acesso pouco flexíveis a ambientes sensíveis;
• Criação de “silos” de dados por temas regulatórios (LGPD, PCI, etc);
• Procedimentos de backup que impedem a atualização automática;
• Falta de clareza sobre a classificação de informações e riscos jurídicos.

A experiência mostra que algumas empresas restringem tanto o acesso, que a própria equipe de inovação fica sem ambiente seguro para testar ferramentas. Não raro, os esforços vão para burlar limitações ou buscar soluções “por fora”.

Como alinhar segurança e automação baseada em IA?

Envolvemos o time de compliance logo nas fases iniciais. Mapeamos em conjunto com TI quais rotinas precisam de autorização específica, criamos camadas de permissão diferenciadas, e lançamos automações em servidores dedicados ou ambientes segregados.

Promovemos workshops periódicos entre DPOs (Data Protection Officers), analistas de dados e de TI para revisar políticas. Desse jeito, impedimos que a segurança seja um muro intransponível e tornamos-a parte da solução.

Indicamos também nosso artigo completo sobre como superar barreiras internas para implementar automação com IA, que aprofunda recomendações práticas para alinhamento de segurança e inovação.

Segurança bem construída não trava: abre caminhos para crescer com responsabilidade.

Alinhamento entre áreas: o silêncio que custa caro

Apesar de muito comentado em workshops e treinamentos, o desalinhamento entre áreas costuma ser a pedra que derruba projetos de automação com IA. Isso se manifesta quando setores disputam protagonismo ou escondem informações por temer impactos.

Automação de verdade nasce da colaboração entre áreas. Sem isso, cada setor acaba empurrando suas necessidades sem olhar para o todo, o resultado é fragmentação das iniciativas, retrabalho e baixa adoção.

• Marketing e vendas que não compartilham etapas do funil;
• TI que implementa sem ouvir operação nem CX;
• Financeiro que freia integrações por medo de fraudes desconhecidas;
• Juridico avesso a novidades por receio de multas;
• RH com dificuldade de treinar equipes multidisciplinares.

Já presenciamos contextos onde automações brilhantes ficaram “engavetadas”, esperando pequena correção de rotina entre setores, por meses. O custo, nesse caso, é duplo: financeiro e em oportunidade perdida de diferenciação no mercado.

O que sugere uma abordagem de alinhamento eficiente?

Chamamos de squads mistos. Unimos representantes das áreas envolvidas a cada sprint de inovação, incluindo times jurídicos, de TI, negócios e operação direta. Promovemos “demo days” curtos onde protótipos são apresentados e validados por todos, inclusive lideranças não técnicas.

A comunicação constante e transparente ajuda a identificar gargalos antes que se tornem problemas massivos.Valorizamos ainda retrospectivas onde se discute não só resultados, mas aprendizados em relação ao alinhamento intersetorial.

Dedicamos uma publicação exclusiva ao tema de como superar resistências internas para adoção de IA, abordando esse desafio de forma detalhada.

Alinhar setores não é custo: é investimento em inovação sustentável.

Como antecipar e driblar essas barreiras?

Sabemos que cada empresa tem sua própria dinâmica. Por isso, a experiência mostra que é possível antecipar essas barreiras com diagnóstico multidisciplinar ainda na etapa de planejamento.

Listamos ações simples e poderosas para aumentar as chances de sucesso:

• Rodas de conversa abertas com times de todas as áreas ainda no planejamento;
• Mapeamento de sistemas legados, fluxos de dados e normas internas detalhado por especialistas externos;
• Testes de integração e interoperabilidade antes de compra de licenças ou customização de APIs;
• Workshops de sensibilização sobre compliance, LGPD, gestão e cultura de dados;
• Estabelecimento formal dos responsáveis por cada “pedaço” do projeto, com KPIs específicos para automação com IA;
• Validações curtas (MVPs) e revisões constantes dos aprendizados extraídos;
• Construção de cultura aberta ao erro, onde falhas em automações são tratadas como etapas de aprendizado.

Isso tudo fortalece o ciclo de automação, cria equipes que realmente se sentem parte da transformação e reduz drasticamente riscos de paralisia após o investimento.

O papel da Intelecta como parceira estratégica

Na Intelecta, acumulamos experiência com empresas dos mais variados portes e setores, ajudando a enxergar e contornar essas barreiras menos evidentes. Em todos os nossos cases, prezamos pela personalização: cada diagnóstico é adaptado às dores do cliente, considerando tanto indicadores técnicos quanto sensibilidades culturais e normativas.

Combinamos metodologias ágeis, ferramentas avançadas, visão de negócio e acompanhamento consultivo, exatamente para mitigar cada obstáculo citado.Seja organizando squads mistos, simulando integrações, promovendo oficinas de data literacy ou reformulando políticas internas de segurança, trabalhamos para que resultados ocorram de verdade.

Nossos analistas e arquitetos de automação usam frameworks estruturados e checkpoints constantes. Assim, antecipamos problemas e criamos ambientes seguros para implementação, garantindo alto retorno sobre o projeto e superando as expectativas.

Buscamos também apoiar nossos clientes com conteúdos educativos exclusivos. Os materiais disponíveis em nosso site tratam da automação com IA de forma detalhada e prática, voltada para quem deseja resultados sólidos.

Conclusão: integração de IA começa pelo diagnóstico correto

A automação com inteligência artificial exige muito mais que tecnologia e recursos: demanda atenção aos detalhes pouco discutidos, humildade para escutar diferentes áreas e coragem para investir na cultura de dados e governança.

O maior risco de falha está em subestimar as barreiras não visíveis no início do projeto.

Se sua empresa deseja transformar processos, vender mais por meios digitais, fortalecer o atendimento e proteger dados com IA, nosso convite é simples:

Procure conhecer o trabalho da Intelecta e veja como podemos construir juntos uma jornada de automação inteligente, superando as barreiras pouco discutidas, desde o diagnóstico até a entrega de resultados práticos e mensuráveis.

Transforme sua empresa em referência de inovação e segurança. Fale com nosso time e descubra o próximo passo da sua transformação digital.