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Inteligência Artificial (IA) e automação já não são papo de futuro, são o caminho mais curto entre processos travados e eficiência operacional com escala. O problema é que muitas empresas ainda tratam IA como experimento isolado (um chatbot aqui, uma planilha “inteligente” ali), enquanto os maiores ganhos surgem quando a IA está conectada ao ERP, aos fluxos e a dados confiáveis.
Neste artigo, o foco é direto: o que automatizar primeiro, por setor, quais dores resolver e como transformar IA em resultado real, e não em hype, usando o ecossistema TOTVS com a consultoria da TNU.
Transformação digital virou transformação do trabalho (e a IA é o motor)
O cenário é claro: empresas investem em IA, mas poucas se consideram. O gargalo raramente é tecnologia — normalmente está em processos, integração, governança e capacitação.
Estudos mostram que ainda existe distância entre intenção e uso consistente de IA nas empresas brasileiras, muito mais ligada a custo, compatibilidade e preparo organizacional do que à resistência das pessoas.
Em resumo: IA só funciona quando vira rotina operacional, integrada ao ERP, com dados organizados e governança.
Principais desafios que IA e automação resolvem nas empresas
Independentemente do setor, os mesmos problemas aparecem:
- processos manuais e repetitivos (aprovação, conferência, digitação);
- dados espalhados em planilhas, e-mails e sistemas paralelos;
- baixa rastreabilidade (difícil provar quem fez o quê, quando e por quê);
- decisões lentas, baseadas em informação tardia;
- tempo excessivo gasto em tarefas operacionais.
A lógica vencedora é simples: automatizar o que é repetitivo + aplicar IA nos pontos de decisão recorrente (classificar, priorizar, detectar exceções, sugerir ação).
IA e automação por setor: onde começar para gerar ganho rápido
Indústria e Manufatura
Dores comuns:
- apontamentos manuais,
- variação de qualidade,
- manutenção reativa,
- gargalos de planejamento.
IA e automação na prática:
- classificação automática de não conformidades;
- previsão de demanda e estoque;
- automação de aprovações e rotinas administrativas.
Logística e Distribuição
Dores comuns:
- custo por entrega pouco visível,
- ocorrências e reentregas,
- divergência de estoque
- rastreabilidade fraca
IA e automação na prática:
- previsão de atrasos e priorização de exceções;
- classificação automática de ocorrências;
- automação de conferências;
- análise inteligente de custos logísticos.
Varejo e Atacado distribuidor
Dores comuns:
- rupturas e excesso de estoque simultaneamente,
- precificação sobre margem,
- atendimento consumindo equipe,
- risco de fraude.
IA e automação na prática:
- previsão de demanda e reposição;
- detecção de anomalias de margem;
- automação de atendimento;
- alertas por comportamento fora do padrão.
Serviços e backoffice corporativo (Financeiro, RH, Compras, Fiscal)
Dores comuns:
- conciliações manuais,
- aprovações travada,
- alto volume de chamados,
- retrabalho em cadastros.
IA e automação na prática:
- extração e classificação de documentos;
- conciliação inteligente;
- assistentes internos para dúvidas operacionais;
- workflows com IA para priorização e rastreabilidade.
Construção e Engenharia
Dores comuns:
- compras desalinhadas do cronograma;
- medições lentas,
- custo por obra pouco previsível,
- documentação dispersa.
IA e automação na prática:
- automação de aprovações;
- análise de desvios de custo e prazo;
- gestão documental inteligente.
Automação tradicional vs IA aplicada: o que muda
Automação tradicional
- padroniza fluxo;
- reduz etapas manuais;
- ideal para aprovações e auditoria.
IA aplicada à automação
- entende contexto;
- classifica, prioriza e sugere ações;
- ideal para exceções, análise e decisão.
O maior ganho vem da combinação dos dois, usando dados do ERP.
Conclusão: IA e automação dão resultado quando viram parte do sistema, do processo e da experiência de uso
IA e automação só geram resultado quando deixam de ser iniciativas paralelas e passam a fazer parte do sistema e da rotina operacional. É exatamente esse o caminho que a TOTVS vem consolidando ao tratar a Inteligência Artificial como um componente essencial da experiência de uso dos seus sistemas, por meio dos Agentes de IA, focados em aumentar eficiência, produtividade e competitividade no dia a dia das empresas.
Para acelerar essa evolução de forma consistente, a TOTVS criou o DTA, uma plataforma que reúne componentes e serviços de IA generativa consumidos diretamente pelos times técnicos no desenvolvimento das soluções. Na prática, isso garante que a IA esteja dentro do ERP e dos fluxos, com governança, escala e padronização — e não como uma camada isolada ou experimental.
Com essa base, a IA deixa de ser apenas automação de tarefas e passa a atuar também nos pontos de decisão: classificando, priorizando, sugerindo ações e apoiando usuários na execução dos processos, exatamente como discutido ao longo deste artigo, por setor e por tipo de operação.
É nesse ponto que a TNU atua de forma complementar e decisiva: conectando essa base tecnológica à realidade de cada empresa, escolhendo os processos certos, estruturando fluxos, dados e governança, e transformando IA aplicada ao ERP TOTVS em ganho operacional mensurável — com foco em resultado, e não em hype.
Solicite um diagnóstico de IA e automação no seu ambiente TOTVS e descubra onde os Agentes de IA podem gerar retorno mais rápido, sustentável e alinhado às prioridades do seu negócio.
Referências
- TOTVS – Inteligência Artificial (DTA e visão de IA aplicada).
- TOTVS Fluig (automação de processos com IA).
- Estudo TOTVS (H2R) – Panorama IA nas empresas brasileiras 2025 (PDF).
- Forbes Brasil – uso de IA nas empresas e desafios (2025).
- McKinsey – AI in the workplace (2025).
- McKinsey – The State of AI (Global Survey 2025).
- Infochannel – TOTVS e agentes digitais / Universo TOTVS 2025 (contexto de ecossistema).