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Por Gilson França, CEO da Weega Technologies, empresa que desenvolve soluções de automação e inteligência para a gestão administrativa na saúde
Ao longo dos últimos 15 anos compreendi que a complexidade operacional que envolve as instituições da saúde vão muito além do que o paciente consegue perceber. Existe uma ampla gama de processos, ferramentas, tecnologias e principalmente profissionais que dão sustentação a um dos mais sofisticados modelos de gestão que existem. Se falham, podem comprometer a sustentabilidade destas instituições.
Os números ajudam a dimensionar isso. O Brasil tem hoje mais de 270 mil estabelecimentos de saúde em operação, segundo o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES). É uma rede extensa, diversa e difícil de coordenar. Dentro dela, a saúde suplementar, formada por hospitais, clínicas e operadoras privadas, responde por cerca de 60% das estruturas. É um sistema que movimenta bilhões e que, ao mesmo tempo, convive com fragilidades administrativas que se acumulam diariamente.
Uma&nbsp; das consequências mais críticas destas fragilidades está nas chamadas glosas hospitalares. Elas acontecem quando, durante a jornada do paciente, algum procedimento foi registrado de forma incorreta na conta médica, e quando enviado para a Operadora de Saúde, é recusado. Inconsistências como falhas de elegibilidade, ausência de autorização ou erros no preenchimento de procedimentos médicos estão entre os problemas que, embora muitas vezes passem despercebidos no dia a dia da operação, geram um impacto financeiro relevante quando acumulados em escala. Segundo a Anahp, essas perdas somaram cerca de R$ 5,8 bilhões em um único ano.&nbsp;
Quando olho para esse dado, entendo que o problema financeiro é apenas a ponta do “Iceberg”, o efeito final de um sistema operacional altamente complexo que a despeito de toda tecnologia disponível ainda escapa ao controle em muitos pontos da cadeia.
Durante anos, a resposta para isso foi ampliar equipes, treinamentos, revisar e ajustar processos, sistematizar para reduzir erros por esforço humano. Em geral, funciona por um tempo, mas diversos fatores exógenos e endógenos tornam difícil alcançar a eficiência necessária para manter as instituições hospitalares.
É nesse ponto que o backoffice tem um papel central, não como custo, mas como estrutura que define o ritmo e a previsibilidade da operação.
As projeções indicam que esse movimento tende a crescer. A Grand View Research estima que o mercado de automação médica no Brasil pode atingir US$ 2,11 bilhões até 2030. Esse avanço está ligado a uma necessidade prática: reduzir retrabalho, encurtar ciclos e dar mais previsibilidade ao fluxo financeiro das instituições.
E já é possível observar efeitos concretos. Processos de faturamento que levavam dias passam a ser concluídos em prazos muito menores quando há integração e validação automatizada de dados.&nbsp;
O impacto disso não está apenas na velocidade, está na consistência. Quando o dado entra correto desde o início, o risco de glosa diminui; quando o processo é rastreável, a correção deixa de ser reativa para ser preventiva.
Outro ponto que me chama atenção é como essa reorganização muda a lógica de gestão. Em vez de atuar depois do erro, contestando glosas, revisando contas e refazendo processos, as instituições passam a atuar preventivamente desde a entrada do paciente até o fechamento da conta e envio para OPS, ajustando os fluxos, procedimentos e controles, para reduzir a possibilidade da inconsistência.
Esse tema ganha cada vez mais espaço nas discussões do setor. Em encontros recentes, como a Convenção Técnica Unimed 2026, ficou evidente que a saúde passa por uma transformação na forma como automatiza seus processos, impulsionada por integração de sistemas, interoperabilidade e uso cada vez mais intenso de inteligência artificial.&nbsp;
Por fim, a eficiência no setor de saúde se evidencia na capacidade de coordenar, com inteligência, uma cadeia extremamente complexa de decisões operacionais, financeiras e assistenciais. Ela se manifesta quando hospitais e operadoras compram melhor, gerenciam estoques de forma estratégica, negociam com visão de longo prazo, contratam profissionais qualificados, integram processos de maneira efetiva e monitoram indicadores confiáveis para sustentar decisões críticas.
Trata-se de um sistema formado por muitas engrenagens interligadas e sensíveis em um meio ambiente complexo. O uso inteligente, eficiente e seguro da tecnologia é essencial para a sustentabilidade destas instituições de tamanha relevância.
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Por que a tecnologia se tornou essencial para a sustentabilidade da saúde

Por Gilson França, CEO da Weega Technologies, empresa que desenvolve soluções de automação e inteligência para a gestão administrativa na saúdeAo longo dos últimos 15 anos compreendi que a complexidade operacional que envolve as instituições da saúde vão muito além do que o paciente consegue perceber. Existe uma ampla gama de processos, ferramentas, tecnologias e principalmente profissionais que dão sustentação a um dos mais sofisticados modelos de gestão que existem. Se falham, podem comprometer a sustentabilidade destas instituições.Os números ajudam a dimensionar isso. O Brasil tem hoje mais de 270 mil estabelecimentos de saúde em operação, segundo o Cadastro Nacional de Estabelecimentos de Saúde (CNES). É uma rede extensa, diversa e difícil de coordenar. Dentro dela, a saúde suplementar, formada por hospitais, clínicas e operadoras privadas, responde por cerca de 60% das estruturas. É um sistema que movimenta bilhões e que, ao mesmo tempo, convive com fragilidades administrativas que se acumulam diariamente.Uma&nbsp; das consequências mais críticas destas fragilidades está nas chamadas glosas hospitalares. Elas acontecem quando, durante a jornada do paciente, algum procedimento foi registrado de forma incorreta na conta médica, e quando enviado para a Operadora de Saúde, é recusado. Inconsistências como falhas de elegibilidade, ausência de autorização ou erros no preenchimento de procedimentos médicos estão entre os problemas que, embora muitas vezes passem despercebidos no dia a dia da operação, geram um impacto financeiro relevante quando acumulados em escala. Segundo a Anahp, essas perdas somaram cerca de R$ 5,8 bilhões em um único ano.&nbsp;Quando olho para esse dado, entendo que o problema financeiro é apenas a ponta do “Iceberg”, o efeito final de um sistema operacional altamente complexo que a despeito de toda tecnologia disponível ainda escapa ao controle em muitos pontos da cadeia.Durante anos, a resposta para isso foi ampliar equipes, treinamentos, revisar e ajustar processos, sistematizar para reduzir erros por esforço humano. Em geral, funciona por um tempo, mas diversos fatores exógenos e endógenos tornam difícil alcançar a eficiência necessária para manter as instituições hospitalares.É nesse ponto que o backoffice tem um papel central, não como custo, mas como estrutura que define o ritmo e a previsibilidade da operação.As projeções indicam que esse movimento tende a crescer. A Grand View Research estima que o mercado de automação médica no Brasil pode atingir US$ 2,11 bilhões até 2030. Esse avanço está ligado a uma necessidade prática: reduzir retrabalho, encurtar ciclos e dar mais previsibilidade ao fluxo financeiro das instituições.E já é possível observar efeitos concretos. Processos de faturamento que levavam dias passam a ser concluídos em prazos muito menores quando há integração e validação automatizada de dados.&nbsp;O impacto disso não está apenas na velocidade, está na consistência. Quando o dado entra correto desde o início, o risco de glosa diminui; quando o processo é rastreável, a correção deixa de ser reativa para ser preventiva.Outro ponto que me chama atenção é como essa reorganização muda a lógica de gestão. Em vez de atuar depois do erro, contestando glosas, revisando contas e refazendo processos, as instituições passam a atuar preventivamente desde a entrada do paciente até o fechamento da conta e envio para OPS, ajustando os fluxos, procedimentos e controles, para reduzir a possibilidade da inconsistência.Esse tema ganha cada vez mais espaço nas discussões do setor. Em encontros recentes, como a Convenção Técnica Unimed 2026, ficou evidente que a saúde passa por uma transformação na forma como automatiza seus processos, impulsionada por integração de sistemas, interoperabilidade e uso cada vez mais intenso de inteligência artificial.&nbsp;Por fim, a eficiência no setor de saúde se evidencia na capacidade de coordenar, com inteligência, uma cadeia extremamente complexa de decisões operacionais, financeiras e assistenciais. Ela se manifesta quando hospitais e operadoras compram melhor, gerenciam estoques de forma estratégica, negociam com visão de longo prazo, contratam profissionais qualificados, integram processos de maneira efetiva e monitoram indicadores confiáveis para sustentar decisões críticas.Trata-se de um sistema formado por muitas engrenagens interligadas e sensíveis em um meio ambiente complexo. O uso inteligente, eficiente e seguro da tecnologia é essencial para a sustentabilidade destas instituições de tamanha relevância.&nbsp;&nbsp;

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APURA direciona recursos próprios a atletas, estudantes e competições de modalidades ligadas a estratégia, concentração e tomada de decisãoQuanto mais a inteligência artificial assume tarefas antes realizadas por pessoas, maior se torna uma preocupação: o que acontece com nossa capacidade de pensar quando passamos a delegar parte desse esforço às máquinas?Um estudo publicado na revista científica Societies da Suíça encontrou “uma correlação negativa significativa entre o uso frequente de ferramentas de IA e as habilidades de pensamento crítico”. A pesquisa também identificou maior dependência de ferramentas de IA e pontuações mais baixas de pensamento crítico entre os participantes mais jovens, em comparação aos mais velhos.A constatação não significa que a tecnologia esteja tornando as pessoas menos inteligentes. Mostra, porém, que a automação traz um novo desafio: preservar situações em que o ser humano ainda precise observar, interpretar, questionar e decidir.Poucos setores tornam esse dilema tão concreto quanto a cibersegurança. A inteligência artificial já está dos dois lados dessa disputa. Criminosos podem utilizá-la para encontrar vulnerabilidades, desenvolver ataques e operar em maior escala; empresas de segurança recorrem à mesma tecnologia para analisar grandes volumes de informações, detectar ameaças e responder com mais velocidade.“Por trás dessas ferramentas continuam existindo pessoas que precisam interpretar sinais, antecipar movimentos, formular hipóteses e decidir como agir. A tecnologia amplia nossa capacidade de análise, mas é o raciocínio humano que dá contexto ao que está acontecendo e transforma informação em estratégia”, afirma Sandro Süffert, CEO da Apura Cyber Intelligence, empresa brasileira especializada em segurança cibernética e criadora do BTTneo, tecnologia que monitora mais de 300 tipos de fontes na internet, incluindo surface, deep e dark web, em busca de informações relacionadas a possíveis ameaças, fraudes e vazamentos.É justamente por enxergar valor nessas capacidades humanas que a empresa direciona recursos próprios ao incentivo de atividades que exigem concentração, estratégia, leitura de cenário e tomada de decisão, com iniciativas que vão do apoio ao xadrez e ao golfe de alto rendimento à formação de jovens talentos.Entre os atletas patrocinados está a enxadrista Juliana Terao, nove vezes campeã brasileira e representante do país em Olimpíadas de Xadrez, jogos que ocorrem até o dia 27 de setembro em Samarcanda, Uzbequistão. Juliana é parte da equipe brasileira. A empresa também apoia o canal especializado Raffael Chess, parceiro na organização do torneio Apura Chess Arena, e o golfista Andrey Xavier, que começou a jogar em um projeto social no Rio Grande do Sul e hoje integra o circuito profissional. Além do xadrez e do golfe, a iniciativa já alcançou outras frentes, como automobilismo e cibersegurança.Foi por meio do projeto que a empresa apoiou, também, a Equipe Brasileira de Cybersecurity em sua primeira participação na International Cybersecurity Olympiad, realizada em 2026, na Tunísia. A competição reuniu estudantes do ensino médio de 20 países no mês de julho em Yasmine Hammamet. "A participação da equipe brasileira marcou um momento histórico: pela primeira vez, o Brasil aparece no ranking mundial da maior competição de cibersegurança juvenil do planeta", relatou a Olimpíada Brasileira de Segurança Cibernética (OBSC) em seu site.“Há uma afinidade natural entre essas modalidades e o tipo de pensamento que valorizamos na nossa área. No xadrez, você precisa interpretar o tabuleiro, antecipar possibilidades e entender que uma decisão muda as jogadas seguintes. No golfe, estratégia, concentração e leitura do cenário também interferem em cada escolha. Na cibersegurança acontece algo semelhante: a tecnologia processa uma quantidade enorme de informação, mas ainda precisamos de pessoas capazes de entender o que aqueles sinais significam e qual decisão tomar”, explica Süffert.Segundo o executivo, o projeto ganha ainda mais significado quando chega a crianças e adolescentes. Em uma geração cada vez mais cercada por telas, automação e respostas instantâneas, estimular atividades que exigem atenção, raciocínio e resolução de problemas pode ajudar não apenas a desenvolver essas capacidades, mas também a revelar aptidões que talvez permanecessem desconhecidas.Por exemplo, ao descobrir cedo uma habilidade para estratégia, lógica ou investigação, um jovem pode encontrar caminhos para áreas que dependem justamente desse tipo de talento. “Quando um jovem encontra cedo uma atividade que desperta seu interesse e o coloca diante de problemas para resolver, isso pode abrir caminhos que ele ainda nem imaginava seguir. No nosso caso, existe também a possibilidade de aproximar esse público de uma área como a cibersegurança, que precisa de pessoas preparadas para pensar e solucionar problemas”, afirma Süffert.A Apura direciona recursos próprios a atletas de alto rendimento que ainda não contam com outros investimentos financeiros, sem recorrer à Lei de Incentivo ao Esporte ou a benefícios fiscais. Para a empresa, esse apoio também permite chegar a talentos que, pela menor visibilidade de determinadas modalidades, poderiam não encontrar as condições necessárias para avançar.“Existe muito potencial que permanece invisível simplesmente porque não encontrou espaço para se desenvolver. Uma habilidade pode estar presente muito antes de se transformar em resultado. Às vezes, o que separa um talento escondido de uma trajetória é justamente encontrar, no momento certo, alguém disposto a acreditar, incentivar e dar condições para que ele se desenvolva. É esse olhar que buscamos ter: não apenas para quem já conquistou reconhecimento, mas para quem ainda precisa de uma oportunidade para mostrar até onde pode chegar”, conclui Süffert.&nbsp;&nbsp;

Em tempos de IA, empresa de cibersegurança aposta em xadrez e golfe para estimular aquilo que a máquina não deve substituir: o pensamento humano

Promessas de mudanças ou postergação entram no debate eleitoral enquanto empresas precisam definir preços, fornecedores, margens e caixa para 2027A menos de quatro meses de mudanças importantes da reforma tributária entrarem em vigor, as eleições adicionaram uma nova incerteza à preparação das empresas.Isso porque o debate político em torno do tema abriu espaço para possíveis revisões, adiamentos ou alterações no novo sistema. Enquanto essas hipóteses ganham espaço, o calendário oficial da receita continua avançando e algumas decisões para 2027 precisam ser tomadas antes mesmo do resultado das urnas.Para Ulisses Brondi, advogado, especialista em Direito Tributário e CEO da ASIS Tax Tech, as eleições podem influenciar os rumos da reforma, mas não deveria servir de premissa para interromper o planejamento empresarial.“A empresa pode acompanhar o debate político, mas não é recomendável administrar o negócio com base em uma hipótese. O risco é esperar por algo que pode não acontecer e deixar para depois decisões que precisam ser tomadas agora”, explica.E preparação, nesse caso, não significa apenas atualizar sistemas ou acompanhar a legislação. Empresas precisam avaliar como as novas regras interferem na formação de seus preços, nas margens, no fluxo de caixa, no aproveitamento de créditos e até na escolha de fornecedores.Há um exemplo concreto dessa urgência já neste mês. Micro e pequenas empresas que pretendem ingressar no Simples Nacional em 2027 têm até 30 de setembro para fazer a opção. Já aquelas que estão no regime precisam avaliar se manterão IBS e CBS dentro do Simples ou se recolherão os dois tributos pelo regime regular, no chamado modelo híbrido. A escolha pode ser especialmente relevante para negócios que vendem para outras empresas, já que interfere na dinâmica de créditos tributários de seus clientes.&nbsp;“O empresário precisa separar possibilidade política de realidade operacional. Uma mudança pode acontecer, mas, enquanto não existir juridicamente, não pode orientar decisões que já têm prazo e consequência econômica. Adiar a análise agora pode significar descobrir em janeiro, já na operação, que a estrutura escolhida compromete margem, caixa ou competitividade”, afirma Brondi.A escolha do regime é apenas uma das decisões. Janeiro de 2027 marca a extinção de PIS e Cofins, o início da cobrança da CBS e a entrada em vigor do Imposto Seletivo. O IBS também passa a ser cobrado à alíquota de 0,1% durante 2027 e 2028.&nbsp;É por isso que, segundo Brondi, a reforma precisa sair do departamento fiscal e entrar nas decisões de negócio. Uma alteração no aproveitamento de créditos, por exemplo, pode tornar um fornecedor mais ou menos interessante. Uma mudança no custo tributário pode pressionar a margem. E, se a empresa tentar compensá-la aumentando preços, pode perder contratos.A análise se torna ainda mais sensível para negócios que hoje dependem de incentivos fiscais. Se determinada vantagem for reduzida ou desaparecer durante a transição, a empresa terá de avaliar se consegue absorver a diferença, rever sua estrutura ou repassá-la ao consumidor.“Existe uma falsa segurança na ideia de que qualquer aumento de carga pode ser repassado ao consumidor. Preço não é uma decisão isolada da empresa; ele encontra o limite do mercado. A reforma exige olhar para a operação inteira, porque uma estrutura tributária que funcionava até aqui pode deixar de ser economicamente interessante no novo cenário”, ressalta o CEO da ASIS Tax Tech.Por isso, para Brondi, janeiro de 2027 não deveria ser o momento de descobrir o impacto da reforma, mas de começar a operar com decisões que foram estudadas antes.&nbsp;"A diferença entre quem se preparou e quem deixou as decisões para depois tende a aparecer de forma mais dura quando a nova etapa da reforma começar. Esse novo momento começa, efetivamente, a separar as empresas que trataram a reforma como um projeto fiscal daquelas que entenderam que ela é um projeto de negócio”, conclui Brondi.&nbsp;

Especialista alerta sobre os riscos da reforma tributária para bares e restaurantes

Nova cobrança da Meta pode elevar custos de operações de alto volume e tornar eficiência dos fluxos uma questão financeiraResponder clientes pela WhatsApp Business Platform vai deixar de ser uma operação sem custo para muitas empresas. A plataforma é a infraestrutura oficial da Meta que permite às empresas conectar o WhatsApp a sistemas de atendimento e gerenciar conversas em maior escala.A partir de 1º de outubro, a Meta começa a cobrar pelas mensagens de serviço enviadas pela API, e a mudança alcança diferentes formatos de atendimento, desde equipes que conversam diretamente com os clientes até estruturas que utilizam chatbots, CRMs e automações."Até agora, empresas costumavam acompanhar o WhatsApp principalmente por indicadores como número de clientes atendidos, tempo de resposta e taxa de resolução. Com a nova cobrança, ganha importância entender quantas mensagens são necessárias para concluir cada atendimento, quais etapas concentram maior volume e onde há espaço para simplificar os fluxos", avalia Miriã Plens, COO da IRRAH Tech, ecossistema de tecnologia que desenvolve soluções para apoiar empresas em diferentes etapas de suas operações digitaisO custo por trás de cada atendimentoO impacto tende a ser maior para empresas que enviam muitas mensagens pela API, independentemente do porte. "Operações com grande volume de atendimento podem acumular centenas de milhares de mensagens por mês e, por isso, sentir um impacto mais significativo. Mas o volume, por si só, não é o único ponto de atenção: empresas que utilizam automações também precisarão entender quantas mensagens seus fluxos geram e se todas elas são realmente necessárias.", destaca.No Brasil, a tarifa inicial será de R$ 0,035 por mensagem de serviço. A Meta prevê uma franquia de 1.000 mensagens gratuitas por mês, o que significa que a cobrança começa somente depois que a empresa ultrapassa esse volume dentro do período. A franquia é renovada a cada mês e o saldo não utilizado não passa para o seguinte. Em operações maiores, o preço unitário diminui conforme o volume: entre 250.001 e 2 milhões de mensagens, por exemplo, a tarifa será de R$ 0,0333 por mensagem.Além das mensagens de serviço, a plataforma trabalha com outras categorias de cobrança. É o caso das mensagens de marketing, usadas para divulgar ofertas, promoções, produtos ou incentivar uma compra. Elas seguem uma tarifa própria, diferente daquela aplicada às mensagens de atendimento.A mudança ganha relevância porque o WhatsApp já é parte da rotina de atendimento entre empresas e consumidores. Pesquisa da Opinion Box mostra que 77% dos brasileiros se comunicam com marcas pelo aplicativo. Entre esses usuários, 66% utilizam o canal para receber suporte técnico e 79% para tirar dúvidas ou pedir informações.Nem toda conversa será cobradaA nova política não significa que toda interação realizada pelo WhatsApp Business terá cobrança. Conversas iniciadas por anúncios Click-to-WhatsApp continuam contando com uma janela gratuita de 72 horas."Por isso, empresas que utilizam diferentes formatos de comunicação precisarão identificar a origem das conversas e o tipo de mensagem enviado em cada fluxo. Essa separação será importante para projetar o impacto financeiro e definir quais estratégias devem ser mantidas ou revistas", explica Miriã Plens.O que revisar antes de outubroO primeiro passo é mapear a operação atual, verificando quantas mensagens são enviadas por atendimento, quais fluxos concentram maior volume e quais etapas poderiam ser otimizadas sem prejudicar a experiência do cliente.“Antes de cortar mensagens, é preciso entender a função de cada uma. Uma redução sem critério pode piorar o atendimento, enquanto uma revisão baseada em dados permite identificar o que realmente contribui para a solução”, afirma Miriã.Para a executiva, a principal mudança está na forma como as empresas precisarão dimensionar o uso do canal, o que também deve levar à revisão dos fluxos automáticos. Segundo ela, um fluxo mal planejado pode criar etapas que prolongam o atendimento sem contribuir para a solução.“Mais do que reduzir mensagens, as empresas precisam olhar para a eficiência de toda a jornada. A automação precisa facilitar a resolução para o cliente e, ao mesmo tempo, tornar a operação mais eficiente. Se o consumidor precisa repetir informações ou passar por etapas que não contribuem para a solução, existe espaço para revisar esse fluxo”, afirma.Isso pode acontecer quando o chatbot repete menus, envia confirmações a cada etapa ou dispara mensagens de acompanhamento mesmo depois de a solicitação ter sido resolvida. Em operações de grande volume, esses fluxos podem gerar centenas ou milhares de interações sem acrescentar informação ao atendimento.“Mensagens de acompanhamento, confirmações e outros disparos automáticos precisam ter uma finalidade definida. Mais do que reduzir interações, o momento exige que as empresas entendam seus fluxos e busquem uma operação mais eficiente, equilibrando experiência do cliente e uso estratégico do canal”, conclui a COO da IRRAH Tech.&nbsp;&nbsp;

Cada mensagem vai entrar na conta: o que muda no WhatsApp Business Platform a partir de outubro

Como empresas estão redesenhando funções para dividir o trabalho entre pessoas e agentes de inteligência artificial&nbsp;100% das empresas brasileiras ouvidas pelo KPMG Global Tech Report 2026 afirmam já ter implementado algum nível de automação ou inteligência artificial, incluindo sistemas agênticos, capazes de tomar decisões e executar processos completos. O dado mostra a velocidade com que a tecnologia entrou nas empresas. Mas outro número do mesmo levantamento ajuda a entender o que realmente está mudando: mesmo nas organizações de alto desempenho em tecnologia, cerca de metade das equipes de tecnologia deve continuar sendo composta por pessoas até 2027.O recado por trás dos números é menos alarmante do que costuma parecer. A inteligência artificial não está eliminando cargos inteiros de uma vez. Está mudando as tarefas que compõem cada função.Essa distinção tem se tornado central para especialistas em comportamento organizacional. Em vez de perguntar quais profissões vão desaparecer, empresas começam a perguntar quais atividades, dentro de cada função, fazem mais sentido para um sistema executar e quais continuam exigindo julgamento, empatia e relação humana.A área comercial é um dos lugares onde essa divisão aparece com mais clareza. Prospectar clientes, enriquecer dados de contato, fazer as primeiras abordagens, qualificar leads e agendar reuniões são etapas repetitivas, que seguem um roteiro relativamente previsível. É justamente aí que agentes de inteligência artificial têm assumido protagonismo, permitindo que vendedores concentrem energia no que essas ferramentas ainda não conseguem fazer bem: negociar, construir relacionamento e fechar negócios.Para Abraão Osher, CEO da DNAfy,&nbsp;empresa de tecnologia especializada em infraestrutura de Inteligência Operacional Agentica, essa divisão de responsabilidades representa uma reorganização do trabalho, não uma ameaça a ele."Quando um agente de IA cuida da prospecção, do enriquecimento de dados e do primeiro contato, ele não está tirando o lugar do vendedor. Está entregando esse profissional para a etapa em que ele realmente faz diferença, que é a conversa, a leitura do momento do cliente, a negociação. Isso muda o dia a dia do time comercial, mas não substitui a pessoa que fecha o negócio", explica.Segundo ele, o erro mais comum das empresas nesse momento é tratar a inteligência artificial como um substituto genérico de funções inteiras, em vez de olhar tarefa por tarefa."O trabalho de um profissional é feito de várias atividades diferentes, e cada uma delas tem uma natureza distinta. Algumas são operacionais e repetitivas. Outras dependem de leitura de contexto, de confiança, de relacionamento. Quando a empresa entende essa diferença, ela consegue usar a tecnologia para tirar peso das tarefas operacionais sem mexer no que sustenta a relação com o cliente", afirma.Essa reorganização tende a mudar a rotina antes de mudar o cargo. Um profissional de vendas passa a dedicar menos tempo a planilhas, buscas manuais de contato e follow-ups repetitivos, e mais tempo a conversas que exigem preparo e sensibilidade. O mesmo padrão vem se repetindo em outras áreas, como atendimento, marketing e operações, onde agentes de IA assumem etapas iniciais e operacionais, enquanto pessoas seguem responsáveis pelas decisões finais.Para Osher, entender essa transição é hoje uma questão estratégica para líderes e gestores. "O maior risco não é a tecnologia substituir pessoas. É a empresa não se organizar para aproveitar essa mudança. Quem entende que a IA cuida das tarefas e o profissional cuida das relações sai na frente. Quem trata isso como um problema de redução de equipe perde a chance de fazer o time trabalhar melhor, e não apenas mais rápido", conclui.Com agentes de inteligência artificial cada vez mais presentes na rotina das empresas, a pergunta que resta não é mais quantos cargos vão sobreviver, mas quais tarefas, dentro deles, ainda vão precisar de alguém do outro lado da mesa.&nbsp;&nbsp;Sobre&nbsp;A DNAfy é uma empresa de tecnologia especializada na construção e implementação de infraestrutura de Inteligência Operacional Agêntica para organizações públicas e privadas. A empresa transforma conhecimento, contexto e o DNA de cada organização em inteligência conectada a operação, ampliando sua capacidade de analisar, decidir, executar e crescer sem aumentar estrutura e complexidade operacional na mesma proporção.

A IA não quer seu cargo, quer suas tarefas

Com agentes de IA, os sistemas de gestão começam a sugerir e executar tarefas dentro das empresas&nbsp;No SAP Sapphire 2026, em Orlando, uma demonstração no Agent Lab chamou atenção: criar um agente de inteligência artificial para uma tarefa específica de negócio, como analisar disputas financeiras ou configurar um projeto, leva hoje cerca de 15 minutos. Basta descrever o que se quer em linguagem natural, sem escrever uma linha de código. O número dá a medida de onde chegaram os sistemas de gestão empresarial, os ERPs, que por muito tempo serviram para guardar informação e agora começam a entrar na tomada de decisão.Durante décadas, o ERP teve uma função clara. Registrava transações e mantinha finanças, estoque, produção e RH trabalhando sobre a mesma base de dados. Ficava nos bastidores, sem chamar atenção. A IA generativa começou a mexer nesse arranjo, e os agentes autônomos aceleraram o movimento. O Joule, assistente da SAP lançado em 2023 como um copiloto de conversa, hoje funciona como uma camada de agentes especializados, que leem o contexto do negócio, cruzam dados de áreas diferentes e conduzem processos inteiros, com uma pessoa revisando as etapas mais sensíveis.Isso muda a rotina de quem usa o sistema. Antes, o funcionário abria telas, preenchia campos, lia relatórios e só então decidia o que fazer. Agora é o próprio sistema que antecipa cenários e recomenda ações, e em alguns casos já as executa.Para Roberto Medeiros, CEO da EPI-USE Brasil, consultoria de implementação SAP, a mudança de mentalidade pesa tanto quanto a tecnológica. “O ERP sempre foi visto como sistema de apoio, que registra o que já aconteceu. Agora ele começa a participar do que ainda vai acontecer. Isso obriga as empresas a pensar em governança, em qualidade de dados e, sobretudo, no papel das pessoas”, diz.Autonomia, segundo ele, não significa deixar o sistema sozinho. “Um agente só decide bem se os dados que consulta forem confiáveis e se estiver claro até onde vai a automação e em que momento a pessoa precisa assumir. A ideia é colocar o julgamento humano onde ele faz mais diferença”, afirma.A leitura se aproxima do que a própria SAP levou a Orlando. No palco, o CEO global Christian Klein chegou a questionar se as empresas de software continuarão sendo empresas de software. A resposta que ele sugere passa por plataformas que, além de apoiar a operação, assumem parte da execução dos processos.Em finanças, suprimentos ou RH, isso se traduz em agentes que percebem um padrão fora do comum ou um risco se formando antes que alguém da equipe note. O usuário diz o que precisa, e o sistema se encarrega de juntar dados e aplicações para entregar o resultado.Medeiros vê aí o principal cuidado para as empresas brasileiras que estudam o tema. “Tem empresa achando que é só ligar uma funcionalidade de IA e esperar o resultado. Não funciona assim. Antes vem o trabalho menos vistoso, de organizar os dados e entender os processos, e as equipes precisam ser preparadas para trabalhar junto com essa tecnologia. Quem fizer isso primeiro vai ter vantagem”, alerta.Para quem ainda usa o ERP como um grande arquivo de registros, os 15 minutos da demonstração em Orlando são um bom lembrete de que a distância entre testar e adotar está ficando cada vez menor.Sobre a EPI-USEA EPI-USE é uma consultoria global de tecnologia, parte do groupelephant.com, presente em mais de 42 países e com 4.200 colaboradores, especializada em soluções SAP, como SAP S/4HANA, SAP SuccessFactors, Qualtrics, SAP BTP, SAP Signavio, WorkForce Software e ServiceNow, além de atuar em infraestrutura em nuvem pela AWS, Microsoft Azure e Google Cloud, automação de testes e observabilidade. A consultoria adota um modelo de negócios híbrido, descrito como “Além do Propósito Corporativo”, que integra impacto social e ambiental à estratégia empresarial, com foco na preservação de elefantes e rinocerontes ameaçados por meio do desenvolvimento econômico de comunidades rurais.&nbsp;

O ERP virou agente de decisão?

A discussão sobre IA e produtividade costuma começar pela pergunta errada: quantos empregos a inteligência artificial vai eliminar? Para gestores e empresas, a questão economicamente mais relevante é outra: quais tarefas serão automatizadas, quais serão ampliadas e como a organização transformará tempo economizado em valor real?A resposta importa porque produtividade não é sinônimo de velocidade. Uma empresa pode produzir documentos mais rapidamente e, simultaneamente, tomar decisões piores, aumentar riscos, sobrecarregar trabalhadores ou multiplicar erros em escala. A verdadeira transformação da IA ocorre quando tecnologia, desenho organizacional, qualificação profissional e governança conseguem converter capacidade computacional em resultado sustentável.IA e produtividade: da automação de tarefas à transformação do trabalhoA Organização Internacional do Trabalho (OIT) estima que aproximadamente um em cada quatro trabalhadores no mundo esteja em ocupações com algum grau de exposição à IA generativa. O dado, entretanto, não significa que um quarto dos empregos desaparecerá. A própria OIT conclui que a transformação das ocupações é, em geral, mais provável que sua substituição integral.&nbsp;Essa distinção é decisiva para a Administração.O objeto econômico da IA não é necessariamente o posto de trabalho, mas a tarefa. Redigir um relatório, classificar documentos, resumir informações, pesquisar precedentes, responder perguntas frequentes ou produzir uma primeira versão de determinado conteúdo são atividades diferentes da responsabilidade de decidir, negociar, supervisionar, interpretar contextos ambíguos ou assumir consequências.A primeira mudança estrutural, portanto, não é simplesmente tecnológica. É organizacional: a unidade de análise da produtividade passa do cargo para o conjunto de tarefas que compõe o cargo.Isso modifica a própria arquitetura empresarial.A tese e a antítese: produtividade ou intensificação?A tese empresarial parece intuitiva: se uma ferramenta reduz de duas horas para vinte minutos uma determinada atividade, a organização ganhou produtividade.Mas surge a antítese.Se os cem minutos economizados forem imediatamente preenchidos por novas demandas, metas mais agressivas e monitoramento permanente, talvez não tenha ocorrido aumento proporcional de produtividade. Pode ter ocorrido apenas intensificação do trabalho.A diferença é econômica e também jurídica.A Constituição brasileira coloca no mesmo horizonte normativo a dignidade da pessoa humana e os valores sociais do trabalho e da livre iniciativa. Na ordem econômica, a valorização do trabalho humano convive com a livre iniciativa e com a busca do pleno emprego.&nbsp;Isso não significa que a tecnologia deva ser impedida para preservar formas tradicionais de trabalho. Significa algo mais sofisticado: eficiência empresarial não pode ser mensurada exclusivamente pelo quanto de atividade humana a máquina conseguiu comprimir.A produtividade juridicamente sustentável exige considerar o resultado, o risco, a qualidade, a segurança e os efeitos organizacionais da transformação.O verdadeiro ganho de produtividadeA evidência disponível sugere que os ganhos de produtividade da IA são reais, mas heterogêneos e ainda difíceis de converter automaticamente em crescimento mensurável de produção. Revisão da OIT publicada em 2026 aponta que economias de tempo relatadas por trabalhadores nem sempre se traduziram, até agora, em aumentos equivalentes de produção, remuneração ou emprego.&nbsp;A OCDE chega a conclusão semelhante em escala macroeconômica: os efeitos da IA sobre produtividade dependem de investimentos complementares, qualificação, adoção organizacional e adaptação institucional.&nbsp;Portanto, comprar uma ferramenta de IA não equivale a implementar uma estratégia de produtividade.O ganho surge quando a organização consegue converter a capacidade da tecnologia em:redução de tarefas repetitivas;menor tempo de processamento;melhoria da qualidade das informações;redução de erros;aumento da capacidade analítica;redistribuição do trabalho para atividades de maior valor;redução de custos sem degradação da qualidade;decisões mais rápidas sem perda de controle.&nbsp;O ponto central é que tempo economizado é apenas um insumo da produtividade; não é produtividade em si.O novo risco: uma empresa pode automatizar o erroExiste ainda uma dimensão frequentemente negligenciada.A IA aumenta a capacidade de execução, mas também pode aumentar a velocidade de propagação de uma decisão equivocada. Um erro humano isolado possui determinado alcance; um sistema integrado a milhares de operações pode reproduzi-lo em escala.Por isso, a governança da IA passa a ser componente da governança empresarial.No Brasil, a LGPD já oferece uma referência jurídica particularmente importante. O art. 20 assegura ao titular o direito de solicitar revisão de decisões tomadas unicamente com base em tratamento automatizado que afetem seus interesses, além de prever informações claras e adequadas sobre critérios e procedimentos utilizados, ressalvados os segredos comercial e industrial.&nbsp;O próprio STJ registra, em seus enunciados científicos, a compreensão de que uma intervenção humana meramente significativa não necessariamente descaracteriza uma decisão como baseada unicamente em tratamento automatizado.&nbsp;Para a Administração, a consequência é importante: colocar um ser humano diante de uma tela não significa, por si só, que exista supervisão humana efetiva.Supervisão real pressupõe capacidade de compreender, questionar e eventualmente rejeitar a recomendação algorítmica.O trabalho muda antes de o emprego desaparecerA transformação provavelmente ocorrerá de maneira desigual.A OIT identificou diferenças relevantes entre ocupações, países e grupos de trabalhadores, enquanto estudos sobre a América Latina indicam que a exposição à IA generativa convive com limitações de infraestrutura e desigualdade de acesso tecnológico.&nbsp;Isso cria uma questão estratégica para empresas brasileiras: quem será capaz de trabalhar com IA e quem ficará restrito às tarefas que a IA ainda não executa?O risco não está somente na substituição de determinados profissionais. Pode surgir uma polarização interna entre trabalhadores que utilizam a tecnologia para ampliar sua capacidade decisória e aqueles submetidos à tecnologia como mecanismo de controle.Nesse cenário, o departamento de RH deixa de ser mero administrador de pessoas e passa a participar da governança tecnológica.Como a empresa deve medir a produtividade da IA?A organização que pretende adotar IA de maneira responsável deveria evitar uma métrica isolada, como número de tarefas concluídas por empregado.Um modelo mais consistente precisa observar simultaneamente:1. Tempo: quanto tempo efetivamente foi economizado?&nbsp;2. Qualidade: o resultado melhorou ou apenas ficou mais rápido?&nbsp;3. Risco: aumentaram erros, incidentes ou decisões inadequadas?&nbsp;4. Valor: o tempo liberado foi transferido para atividades economicamente relevantes?&nbsp;5. Pessoas: houve qualificação ou apenas aumento das metas?&nbsp;6. Governança: existe supervisão, rastreabilidade e responsabilização?&nbsp;7. Dados: a utilização respeita proteção de dados, segurança e finalidade?&nbsp;8. Decisão: a IA auxilia o julgamento humano ou passou a substituí-lo silenciosamente?&nbsp;Essa matriz transforma a IA de uma promessa tecnológica em uma variável administrável.O impacto jurídico para gestoresO gestor não precisa ser contra a automação para ser juridicamente prudente. Precisa saber onde termina a eficiência e começa o risco.Em especial, sistemas utilizados para recrutamento, seleção, avaliação, promoção, distribuição de tarefas ou controle de trabalhadores exigem atenção especial. O Regulamento europeu de IA classifica diversos sistemas utilizados no emprego e na gestão de trabalhadores como de alto risco justamente porque podem afetar significativamente carreira, subsistência e direitos fundamentais.&nbsp;O modelo europeu não deve ser simplesmente transplantado para o Brasil, mas oferece uma lição regulatória importante: quanto maior o impacto de uma decisão algorítmica sobre uma pessoa, maior deve ser a exigência de governança sobre o sistema.No ambiente corporativo brasileiro, isso recomenda pelo menos:inventariar sistemas de IA utilizados em processos relevantes;identificar quais decisões são influenciadas por algoritmos;estabelecer responsáveis humanos;avaliar qualidade e possíveis vieses dos dados;documentar critérios de utilização;limitar usos incompatíveis com finalidade e necessidade;estabelecer mecanismos de revisão;capacitar gestores e usuários;auditar periodicamente resultados e impactos.&nbsp;Um caso simples de gestãoImagine uma empresa que utiliza IA para analisar centenas de currículos.A ferramenta reduz drasticamente o tempo da triagem. A produtividade operacional aumentou.Mas suponha que os dados utilizados para treinamento reproduzam padrões históricos de contratação que desfavoreçam determinado grupo.A empresa terá obtido eficiência no primeiro nível e produzido ineficiência jurídica e econômica no segundo.A seleção ficou mais rápida, mas potencialmente menos justa; a economia inicial pode converter-se em risco trabalhista, reputacional, regulatório e de governança.A lição é maior que o exemplo: uma tecnologia pode otimizar uma etapa e deteriorar o sistema inteiro.A síntese: produtividade não é fazer mais com menos pessoasA grande transformação da IA no trabalho não consiste necessariamente em produzir mais com menos trabalhadores.Consiste em produzir mais valor por unidade de capacidade humana e tecnológica, deslocando o esforço humano das atividades que máquinas executam melhor para aquelas em que julgamento, responsabilidade, criatividade, negociação, empatia e compreensão contextual permanecem decisivos.Como bem aponta Northon Salomão de Oliveira, “a verdadeira produtividade da inteligência artificial não está no tempo que ela retira do trabalho humano, mas no valor que a organização consegue criar com o tempo que ela devolve ao ser humano.”Essa proposição permite superar os dois extremos do debate. De um lado, a visão de que toda IA inevitavelmente destruirá empregos. De outro, a crença de que qualquer automação representa automaticamente progresso.Nenhuma das duas posições é suficiente.A questão estratégica é o que a organização faz com a capacidade liberada pela máquina.Se o tempo economizado apenas alimenta novas cobranças, a IA pode acelerar a exaustão. Se aumenta a capacidade de análise, inovação, qualificação e decisão, pode elevar a produtividade estrutural.ConclusãoA pergunta empresarial sobre IA não deveria ser apenas “quanto podemos automatizar?”, mas “que trabalho queremos que permaneça humano, que trabalho deve ser aumentado pela máquina e como governaremos essa divisão?”A resposta determinará mais do que a eficiência operacional. Ela afetará custos, competitividade, qualificação profissional, privacidade, responsabilidade, relações de trabalho e distribuição de poder dentro das organizações.A IA muda o trabalho primeiro pela reorganização das tarefas; depois, pela redefinição dos cargos; finalmente, pela transformação da própria lógica de gestão.A empresa que compreender essa sequência não tratará inteligência artificial como simples ferramenta de redução de custos. Tratá-la-á como infraestrutura de decisão, cuja produtividade dependerá tanto da qualidade do algoritmo quanto da qualidade da governança que o cerca.

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Liliane Scaratti

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Liliane Scaratti

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