Quando a Davita implementou RPA com a Nova IT e a Automation Anywhere, automatizou conciliações, fechamentos e cadastros que consumiam horas de trabalho humano. O resultado foi expressivo, porém o mercado de 2026 já sinaliza que essa conquista é apenas o ponto de partida. A hiperautomação chegou para transformar processos inteiros, não apenas tarefas.
Davita e o RPA Fundacional: Quando a Automação Começou a Ganhar Escala
O case da Davita é um dos exemplos mais concretos de como grandes empresas transformaram operações críticas por meio da automação robótica de processos.
Em parceria com a Nova IT e a plataforma Automation Anywhere, a empresa estruturou uma operação de RPA que tocou em pontos sensíveis do negócio: conciliação financeira, fechamento contábil, cadastros operacionais e ciclo de compras.
Esses processos tinham algo em comum: eram altamente repetitivos, baseados em regras claras e consumiam um volume desproporcional de horas humanas.
A automação entrou exatamente nesses pontos.
O que foi automatizado na prática
A conciliação financeira, por exemplo, exige que dados de diferentes fontes sejam cruzados com precisão e dentro de janelas de tempo estreitas.
Antes da automação, times inteiros dedicavam turnos inteiros para garantir que os números batessem.
Com os bots em operação, esse processo passou a ocorrer de forma contínua, sem erros de digitação e sem depender de disponibilidade humana.
O fechamento contábil seguiu lógica semelhante: etapas que levavam dias foram comprimidas em horas.
Cadastros e o ciclo de compras também ganharam velocidade e rastreabilidade — dois atributos que sistemas manuais raramente conseguem entregar ao mesmo tempo.
Por que esse modelo ainda é a base de tudo
A tendência natural é olhar para esse estágio como “o passado da automação”.
Esse é um erro estratégico.
O RPA fundacional implantado na Davita representa o que especialistas chamam de base estruturada de automação: um conjunto de processos digitalizados, documentados e operando de forma confiável.
Sem essa fundação, qualquer tentativa de avançar para camadas mais sofisticadas — como machine learning ou IA agêntica — tende a gerar complexidade sem retorno.
A Nova IT atuou aqui como integradora estratégica, não apenas técnica.
O papel da integradora foi garantir que cada bot implantado estivesse mapeado, governado e conectado ao fluxo real da operação da Davita, e não apenas automatizando uma etapa isolada sem visão de conjunto.
Esse detalhe faz toda a diferença quando a empresa decide escalar.
O Que é RPA Clássico e Por Que Ele Ainda Importa em 2026
RPA — Robotic Process Automation — é, em essência, a automação de tarefas digitais repetitivas por meio de softwares que imitam ações humanas em sistemas.
O bot acessa telas, lê dados, preenche formulários, move arquivos e executa regras predefinidas.
Sem improviso. Sem ambiguidade.
Essa característica tem um nome técnico: execução determinística.
O bot faz exatamente o que foi programado para fazer, toda vez, sem variação.
Características que definem o RPA clássico
Para CIOs e diretores de TI que ainda estão avaliando ou expandindo sua operação de automação, vale ter clareza sobre o que define o RPA baseado em regras:
- Alta repetibilidade: ideal para processos que ocorrem da mesma forma centenas ou milhares de vezes
- Estrutura de dados pré-definida: funciona melhor com dados organizados, como planilhas, sistemas ERP e formulários padronizados
- Baixo custo de implantação inicial em comparação com soluções de IA
- Retorno rápido e mensurável: a maioria das implementações apresenta ROI em menos de 12 meses
- Fácil auditoria: cada ação do bot é registrável e rastreável
Esses atributos fazem do RPA clássico uma das tecnologias com melhor relação custo-benefício em ambientes corporativos estruturados.
Por que ele não foi substituído — e não será tão cedo
Existe uma narrativa no mercado de que a IA “aposentou” o RPA.
Essa leitura é imprecisa.
O que aconteceu foi uma expansão de capacidade, não uma substituição.
Processos financeiros, operações de backoffice, integrações entre sistemas legados e ciclos de compras ainda dependem de automação determinística para funcionar com confiabilidade.
Jogar fora essa camada para “modernizar” a operação é o equivalente a demolir a fundação de um prédio porque você quer construir mais andares.
Em 2026, o RPA clássico permanece relevante como a camada de execução mais estável e previsível dentro de arquiteturas de automação mais complexas.
A diferença é que agora ele não precisa operar sozinho.
A Virada do Mercado: O Que os Dados de 2026 Revelam Sobre Hiperautomação
Os números de 2026 não deixam margem para interpretações alternativas.
A PwC publicou levantamento indicando que 79% das empresas já utilizam agentes de IA em algum nível de suas operações.
Mais revelador ainda: 88% planejam aumentar seus orçamentos destinados a esses agentes nos próximos ciclos de investimento.
Esses dados apontam para uma virada estrutural — não uma tendência passageira.
Hiperautomação como categoria dominante
O termo hiperautomação foi cunhado pelo Gartner e descreve a combinação de múltiplas tecnologias — RPA, machine learning, process mining, IA e orquestração — para automatizar processos de ponta a ponta.
Não se trata de automatizar uma tarefa dentro de um processo.
Trata-se de automatizar o processo completo, incluindo exceções, decisões e integrações entre sistemas diferentes.
Esse salto conceitual tem implicações diretas para como as empresas planejam seus investimentos em tecnologia.
Setores que lideram a aceleração
Os setores de saúde e financeiro aparecem como os mais acelerados nessa transição.
No setor financeiro, a pressão por conformidade regulatória, velocidade de processamento e redução de erros operacionais cria um ambiente onde a hiperautomação entrega valor imediato.
Na saúde, a combinação de volumes massivos de dados não estruturados com exigências rígidas de rastreabilidade torna a automação inteligente uma necessidade operacional, não um diferencial competitivo.
O que isso significa para quem ainda está no estágio inicial
Para empresas que ainda operam predominantemente com RPA clássico, esses dados representam uma janela de oportunidade — e um alerta.
A janela: quem já tem processos automatizados em produção tem uma base sólida para evoluir.
O alerta: quem não começou ainda está construindo uma desvantagem competitiva que cresce a cada trimestre.
O mercado não está esperando.
De Tarefas Isoladas a Processos Ponta a Ponta: O Que Muda com a Hiperautomação
A diferença entre RPA clássico e hiperautomação pode ser resumida em uma frase:
O RPA automatiza tarefas. A hiperautomação automatiza processos.
Parece simples, mas a implicação operacional é significativa.
O que significa “processo ponta a ponta”
Imagine o ciclo de abertura de conta em uma instituição financeira.
Com RPA clássico, é possível automatizar a validação de documentos, o preenchimento de formulários no sistema interno e o envio de e-mail de confirmação.
Mas o que acontece quando um documento chega com qualidade ruim de imagem?
Ou quando o cliente é identificado em uma lista de restrições que exige análise adicional?
Esses pontos de exceção — que existem em todo processo real — exigem capacidade de interpretação, não apenas de execução.
É aqui que a hiperautomação entra.
Como a convergência tecnológica cria essa capacidade
A hiperautomação combina camadas tecnológicas que se complementam:
- RPA executa as tarefas estruturadas e repetitivas
- Machine learning identifica padrões em dados históricos e antecipa exceções
- Processamento de linguagem natural (PLN) interpreta documentos não estruturados, como e-mails e contratos
- Process mining mapeia o fluxo real dos processos em tempo real
- Orquestração conecta tudo isso em uma sequência coesa
O resultado é um sistema que não apenas executa, mas compreende contexto e apoia decisões em tempo real.
Exemplos práticos da mudança
Um bot inteligente no setor de procurement não apenas registra uma nota fiscal.
Ele valida o fornecedor, verifica o contrato associado, identifica divergências de valor, aciona o fluxo de aprovação correto e registra o histórico — tudo sem intervenção humana nos casos dentro da norma.
No financeiro, a reconciliação automatizada deixa de ser uma rotina noturna para se tornar um processo contínuo que sinaliza anomalias em tempo real.
Esse é o salto qualitativo que separa a automação de tarefas da automação de processos completos.
Process Mining e Orquestração: Os Pilares que Sustentam a Hiperautomação
Para um CIO que já opera um ambiente com múltiplos sistemas legados, a pergunta mais comum ao olhar para a hiperautomação é prática:
“Por onde começo? O que automatizo primeiro?”
A resposta está em duas disciplinas que formam a espinha dorsal de qualquer estratégia sólida de automação inteligente: process mining e orquestração.
O que é process mining e por que ele é o ponto de partida
Process mining é a análise dos dados gerados pelos próprios sistemas da empresa para reconstruir — com precisão — como os processos realmente acontecem.
Não como foram desenhados no papel.
Não como as pessoas acreditam que funcionam.
Como eles de fato ocorrem, com todos os desvios, retrabalhos e gargalos embutidos.
Ferramentas de process mining extraem logs de sistemas como ERPs, CRMs e plataformas de gestão para gerar mapas visuais do fluxo real de cada processo.
Esse mapeamento revela oportunidades de automação que passariam despercebidas em qualquer levantamento manual.
Um exemplo: um processo de aprovação de crédito que, no papel, tem cinco etapas, pode ter na prática doze variações diferentes dependendo do perfil do cliente, do canal de entrada e do analista responsável.
Sem process mining, essa complexidade permanece invisível.
Orquestração: garantindo que tudo funcione junto
A orquestração é o mecanismo que coordena múltiplos agentes, bots e sistemas para que atuem como um fluxo único e coeso.
Em ambientes corporativos complexos, uma automação ponta a ponta raramente depende de um único bot ou ferramenta.
Ela envolve integrações entre sistemas legados, plataformas de nuvem, APIs externas e múltiplos agentes de IA operando em paralelo.
Sem orquestração, esses elementos funcionam de forma fragmentada.
Com orquestração, eles formam um ecossistema de automação onde cada componente sabe quando agir, o que fazer e como transferir o controle para o próximo elemento da cadeia.
Para CIOs que já gerenciam arquiteturas heterogêneas — e a maioria em empresas de médio e grande porte gerencia — a orquestração é o que torna a hiperautomação viável sem exigir a substituição de todos os sistemas existentes.
IA Agêntica: Quando os Bots Passam a Tomar Decisões com Governança
IA agêntica representa o estágio mais avançado da automação inteligente disponível hoje.
Se o RPA executa regras e a hiperautomação integra tecnologias para cobrir processos completos, a IA agêntica vai além: ela toma decisões dentro de limites definidos pela organização.
O que define um agente de IA
Um agente de IA não é um bot mais sofisticado.
É um sistema que percebe seu ambiente, avalia opções e age com base em objetivos — sem precisar de instrução explícita para cada passo.
Na prática corporativa, isso significa que o agente pode:
- Interpretar um contrato em linguagem natural e identificar cláusulas de risco
- Decidir se uma solicitação deve ser aprovada automaticamente ou escalonada para revisão humana
- Ajustar parâmetros de processo com base em variações detectadas em tempo real
- Comunicar-se com outros agentes para resolver dependências entre processos diferentes
O papel da governança nesse modelo
A autonomia dos agentes de IA levanta uma questão legítima para qualquer CIO ou diretor de compliance:
“Quem é responsável quando o agente toma uma decisão errada?”
É exatamente por isso que a governança não é um complemento opcional na IA agêntica — é um requisito estrutural.
Agentes bem implementados operam dentro de políticas de compliance predefinidas, com rastreabilidade completa de cada decisão tomada.
Cada ação do agente é registrada, auditável e reversível quando necessário.
Esse modelo de autonomia supervisionada é o que permite que setores altamente regulados — como saúde, financeiro e seguros — adotem IA agêntica sem abrir mão de suas obrigações regulatórias.
O case da Austral, implementado pela Nova IT, é um exemplo direto de como essa equação funciona na prática.
O Case Austral: Automação Inteligente com Compliance no Centro
O case Austral representa, dentro da jornada de automação apresentada neste artigo, o estágio de maior maturidade.
Não porque utiliza a tecnologia mais recente.
Mas porque consegue combinar autonomia operacional com conformidade regulatória em um ambiente onde os dois precisam coexistir sem concessões.
O desafio: automação em ambiente de alta exigência regulatória
Setores como seguros e saúde operam sob frameworks regulatórios que exigem rastreabilidade completa de cada decisão operacional.
Isso cria uma tensão real com a automação: quanto mais autônomo o sistema, mais difícil tende a ser a auditoria.
A Nova IT estruturou a solução para a Austral de forma a eliminar essa tensão.
Agentes de IA foram posicionados em processos críticos com uma arquitetura que garante três atributos simultaneamente:
- Rastreabilidade: cada ação do agente é registrada com timestamp, contexto e justificativa
- Auditabilidade: os registros são acessíveis e interpretáveis por auditores internos e externos
- Conformidade: os limites de atuação de cada agente estão diretamente mapeados às exigências regulatórias aplicáveis
O que esse case revela sobre a maturidade da automação inteligente
A Austral não chegou a esse estágio sem uma fundação.
A jornada passou por processos estruturados, mapeamento de workflows críticos e construção de um modelo de governança antes de qualquer agente de IA entrar em produção.
Esse sequenciamento não é acidental.
É o que diferencia uma implementação de IA agêntica que funciona de uma que gera risco operacional.
“A conformidade não é o oposto da automação inteligente. Quando estruturada corretamente, ela se torna parte da própria lógica do agente.”
Para CIOs de setores regulados, esse case oferece um modelo de referência: é possível operar com IA agêntica em ambientes críticos, desde que a governança seja tratada como requisito de arquitetura, não como camada adicional aplicada depois.
A Jornada Evolutiva da Automação: Do RPA Fundacional à IA Agêntica
Os três cases e tendências apresentados neste artigo descrevem, em conjunto, uma jornada de maturidade em automação com estágios distintos e progressivos.
Os três estágios da jornada
Estágio 1 — RPA Fundacional (referência: Davita)
Automação de tarefas estruturadas e repetitivas.
Processos determinísticos com dados organizados.
Foco em ganho operacional imediato: redução de erros, velocidade e liberação de capacidade humana.
Estágio 2 — Convergência com IA e Hiperautomação (referência: dados de mercado 2026)
Integração de RPA com machine learning, process mining e orquestração.
Cobertura de processos completos, incluindo exceções e dados não estruturados.
Foco em eficiência sistêmica e inteligência operacional.
Estágio 3 — IA Agêntica com Governança (referência: Austral)
Agentes de IA com autonomia supervisionada operando em ambientes regulados.
Decisões automatizadas dentro de políticas de compliance.
Foco em escala com controle e rastreabilidade total.
Essa evolução não é linear para todas as empresas
É importante deixar claro: essa jornada não tem um ritmo único.
Empresas diferentes chegam ao estágio 3 em tempos diferentes — e algumas podem ter razões legítimas para permanecer no estágio 1 por mais tempo.
O que importa não é a velocidade da evolução, mas o alinhamento entre o estágio atual e a capacidade da organização de absorver e governar cada nova camada de automação.
Uma empresa que pula do estágio 1 para o estágio 3 sem estrutura adequada não acelera — ela acumula risco técnico e operacional.
O ponto de entrada correto depende de um diagnóstico honesto da maturidade atual.
Como Diagnosticar a Maturidade de Automação da Sua Empresa
Antes de qualquer decisão de investimento em hiperautomação ou IA agêntica, CIOs e líderes de inovação precisam responder a uma pergunta essencial:
“Onde minha organização realmente está hoje?”
Esse diagnóstico não é um exercício burocrático.
É o que determina se o próximo investimento em automação vai gerar retorno ou complexidade adicional.
Os cinco critérios de avaliação de maturidade
1. Volume e cobertura de processos automatizados
Quantos processos críticos da operação já têm automação em produção?
Empresas no estágio inicial geralmente têm bots em processos isolados, sem integração entre eles.
Empresas mais maduras têm automação cobrindo fluxos completos, com orquestração entre sistemas.
2. Integração entre sistemas
Os bots e agentes existentes se comunicam entre si e com os sistemas legados?
Ou cada automação é uma ilha?
A capacidade de integração é um dos indicadores mais precisos de maturidade operacional.
3. Capacidade de processar dados não estruturados
A operação lida com e-mails, contratos, imagens de documentos ou áudios de forma automatizada?
Ou a automação só funciona com dados estruturados em planilhas e formulários padronizados?
Essa distinção separa empresas no estágio 1 de empresas prontas para o estágio 2.
4. Nível de governança implementada
Existe um modelo formal de governança para as automações em produção?
Isso inclui documentação, monitoramento, gestão de exceções e responsáveis definidos para cada processo automatizado.
Sem governança, escalar a automação significa escalar também os riscos.
5. Maturidade de dados
A organização tem dados organizados, acessíveis e confiáveis?
A qualidade da automação inteligente é diretamente proporcional à qualidade dos dados que a alimentam.
Empresas com dados fragmentados em silos ou com baixa qualidade de registros precisam resolver essa camada antes de avançar.
O diagnóstico como decisão estratégica
Avaliar esses cinco critérios não é um processo demorado.
Mas exige honestidade sobre o estado real da operação — não sobre o estado desejado.
CIOs que fazem esse diagnóstico antes de investir chegam ao fornecedor certo com a pergunta certa.
Os que pulam essa etapa tendem a comprar soluções para problemas que ainda não estão prontos para resolver.
O Papel da Nova IT na Jornada de Automação Corporativa
A Nova IT não atua como fornecedora de tecnologia.
Sua posição no mercado é de parceira estratégica de automação, com atuação que acompanha diferentes estágios da jornada — do RPA fundacional ao agêntico.
O que diferencia uma integradora estratégica
A maioria das implementações de RPA falha não por limitações da tecnologia, mas por ausência de visão de evolução.
Um bot implantado sem planejamento de escalabilidade cria débito técnico que dificulta qualquer avanço posterior.
A Nova IT trabalha com uma metodologia de acompanhamento evolutivo, o que significa que cada implementação é estruturada considerando não apenas o problema imediato, mas os próximos passos da jornada de maturidade do cliente.
Expertise em plataformas e integração com IA
A combinação de expertise na plataforma Automation Anywhere com capacidade de integração de IA coloca a Nova IT em uma posição técnica relevante.
Não é comum encontrar integradores que dominam tanto a camada de execução do RPA quanto as camadas superiores de orquestração e agentes de IA.
Essa profundidade técnica foi o que viabilizou casos como o da Davita — onde a complexidade dos processos financeiros exigia precisão e escala — e o da Austral — onde a exigência regulatória impôs um modelo de governança não negociável.
Conformidade como parte da metodologia
Em setores regulados, a automação inteligente só é sustentável quando a conformidade está embutida na arquitetura da solução.
A Nova IT trata compliance não como uma camada de revisão no final do projeto, mas como um requisito que orienta cada decisão de design desde o início.
Esse posicionamento é especialmente relevante para empresas dos setores financeiro, de saúde e de seguros que precisam escalar a automação sem abrir brechas regulatórias.
A evolução do RPA para a hiperautomação não é uma ruptura, mas uma construção progressiva. Empresas que consolidaram sua fundação com automação de tarefas estão mais preparadas para incorporar IA agêntica com governança e escala.
Conheça o diagnóstico de maturidade em automação da Nova IT e descubra em qual estágio sua organização se encontra e quais os próximos passos para avançar com segurança.
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