Do BPO ao BPS cognitivo: o papel decisivo dos agentes de IA na nova era operacional na América Latina | NTT DATA

seg, 15 dezembro 2025

Do BPO ao BPS cognitivo: o papel decisivo dos agentes de IA na nova era operacional na América Latina

A integração de agentes de IA redefine completamente a forma de operar: menos regras, mais inteligência, mais autonomia e mais valor.

 

Os serviços de processos de negócio em transformação

Os serviços de processos de negócio (BPS) atravessam uma transformação histórica. Durante anos, o modelo de BPO se sustentou sobre a padronização, a melhoria contínua e a automação robótica. Esse paradigma está experimentando uma evolução exponencial: mais de 70% dos novos projetos na América Latina incluem IA generativa ou agentes autônomos.

Em particular, os agentes incorporam um elemento decisivo: capacidade cognitiva. Já não se limitam a executar passos repetitivos: são capazes de interpretar contextos, tomar decisões operacionais e comunicar-se com usuários e sistemas em linguagem natural. Assim, se consolidam como "coordenadores digitais", que complementam equipes humanas e elevam o nível de serviço.

Do RPA à inteligência autônoma: uma diferença radical

A diferença em relação à automação tradicional é radical. As soluções baseadas em regras funcionam bem enquanto nada mude. Os agentes de IA, por outro lado, compreendem informação não estruturada, aprendem do comportamento histórico e se adaptam à variabilidade natural dos processos. Ou seja, "raciocinam", escolhem e agem.

Os agentes aprendem de dados históricos, da interação contínua com humanos e de ciclos permanentes de refinamento supervisionado. À medida que evoluem:

  • interpretam melhor documentos complexos
  • classificam casos com maior precisão
  • dependem cada vez menos de supervisão
  • podem operar cenários novos sem necessidade de programá-los

Em poucas semanas, podem passar de assistir em conciliações a resolver discrepâncias completas, reduzindo sua taxa de erro de maneira contínua.

Governança e auditoria

No entanto, sua autonomia tem limites necessários. Embora possam classificar, priorizar ou executar ações dentro de políticas definidas, as decisões com impacto legal ou financeiro relevante continuam requerendo supervisão humana. A governança de dados, a explicabilidade e a auditoria contínua são imprescindíveis, especialmente em indústrias reguladas.

O objetivo não é substituir o julgamento humano, mas amplificá-lo sem perder controle nem rastreabilidade.

Resultados operacionais: eficiência, qualidade e antecipação

As empresas que incorporam agentes reduzem os tempos de ciclo, graças a interagirem de maneira simultânea com múltiplos sistemas. Mas além disso:

  • a análise contextual diminui retrabalhos
  • as anomalias se antecipam antes que afetem o cliente
  • as operações se tornam 24/7 sem estruturas humanas noturnas ou multilíngues

Exemplos citados no texto:

  • Em processos financeiros, os tempos de análise se reduzem até 70%
  • Em customer experience, a resolução se acelera 30% e o NPS melhora entre 10 e 18 pontos

Os benefícios não são apenas operacionais: o ponto mais transformador é que os agentes não só automatizam processos existentes, como também permitem redesenhá-los.

Desafios para escalar

Escalar esta tecnologia exige enfrentar desafios profundos. Muitas empresas lidam com:

  • sistemas legados fragmentados
  • dados de qualidade variável
  • culturas que resistem porque percebem a IA como uma ameaça

A governança ética, a transparência e o manejo de vieses se tornam fundamentais, enquanto emergem novas capacidades humanas:

  • desenhar fluxos
  • supervisionar agentes
  • refinar modelos
  • definir modelos operacionais de acordo com este novo ecossistema

Rumo a um futuro híbrido do BPS na região

O futuro do BPS na região será híbrido. Os agentes se converterão no primeiro nível operacional para grande parte das interações transacionais, enquanto as equipes humanas se concentram em análise, estratégia e relacionamentos.

A indústria migrará de centros de custo para plataformas digitais de decisão e operação, e inclusive veremos modelos de Autonomous Operations-as-a-Service.

Os líderes que recém começam deverão avançar passo a passo:

  • casos de alto volume
  • governança de dados
  • novas capacidades humanas
  • visão de escalabilidade que deixe para trás automações isoladas

Conclusão: os agentes como catalisadores do próximo nível operacional

A chave é entender que os agentes de IA não são uma substituição, mas um catalisador para levar as operações ao próximo nível.


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