O mercado de hiperautomação deve ultrapassar US$ 860 milhões até 2025, impulsionado pelo avanço da inteligência artificial e da automação. E com tantas oportunidades surgindo, a pergunta é clara: sua empresa está preparada para competir nesse novo cenário?
Empresas que dominam essa transformação conseguem reduzir custos, melhorar a precisão e acelerar a tomada de decisões. Enquanto isso, negócios que ainda operam com processos isolados e manuais correm o risco de perder relevância — e mercado.
Se você atua na gestão financeira, contábil ou estratégica da sua empresa, precisa entender o que é hiperautomação, como ela evoluiu e quais passos seguir para não ficar para trás. Aproveite o artigo!
O que você vai aprender neste artigo?
- Entenda o que é hiperautomação, como ela se diferencia da automação tradicional e por que se tornou uma prioridade para empresas que buscam mais eficiência, precisão e inteligência operacional;
- Veja como a hiperautomação evoluiu ao longo dos anos, passando de tarefas isoladas para fluxos integrados com IA, RPA, machine learning e análise de dados em tempo real;
- Aprenda como implementar essa estratégia de forma estruturada, desde o mapeamento de processos críticos até a escolha das tecnologias certas e a mensuração dos resultados;
- Conheça os principais benefícios e desafios da hiperautomação e descubra como empresas como PUC-RS e Nutrien já transformaram suas operações financeiras com essa abordagem.
O que é hiperautomação?
A hiperautomação é a integração de tecnologias como inteligência artificial, RPA, machine learning e automação de processos para transformar rotinas empresariais de ponta a ponta.
Por que as empresas estão investindo tanto nisso?
Segundo a McKinsey, empresas que adotam tecnologias de automação conseguem reduzir custos em até 30%, enquanto a Deloitte aponta que a precisão dos processos pode chegar a 90%.
Não é coincidência que as organizações mais preparadas estão automatizando fluxos inteiros — da captura de dados ao fechamento contábil — em vez de perder horas com tarefas manuais.
O crescimento da inteligência artificial também mostra a velocidade dessa mudança. Em 2024, 72% das organizações já utilizavam IA em suas operações, e a adoção da IA generativa, como o ChatGPT, saltou de 33% para 65% em apenas um ano.
Ou seja: enquanto algumas empresas ainda discutem se devem ou não investir em automação, outras estão redesenhando suas operações para operar com mais inteligência, menos custo e muito mais velocidade.
Qual foi a evolução da hiperautomação ao longo dos anos?
A hiperautomação é fruto da combinação de tecnologias que evoluíram nas últimas décadas. Entender essa trajetória é fundamental para enxergar por que investir nesse movimento agora é tão estratégico. Confira a linha do tempo:
- Anos 2000: a automação de processos era limitada a tarefas simples e repetitivas. Soluções de RPA começaram a surgir para executar comandos básicos, como transferir arquivos ou preencher planilhas. Não havia inteligência — apenas a execução mecânica de passos definidos;
- Anos 2010: com a popularização da inteligência artificial e do machine learning, a automação passou a aprender com padrões e tomar decisões baseadas em dados históricos. Esse movimento deu início à automação inteligente, capaz de reconhecer inconsistências, cruzar informações e gerar insights;
- De 2020 em diante: a hiperautomação se consolidou como estratégia central nas empresas. IA, RPA, APIs, OCRs, machine learning e processamento de linguagem natural passaram a ser combinados em fluxos completos, redesenhando operações financeiras, fiscais e contábeis de ponta a ponta;
- Hoje e futuro próximo: a hiperautomação avança para um modelo de operação autônoma. Processos inteiros são conduzidos por fluxos inteligentes, enquanto os times humanos focam em análise estratégica, inovação e crescimento de negócio — e não mais em tarefas operacionais.
Como implementar a hiperautomação na sua empresa?
Implementar a hiperautomação vai muito além de escolher uma nova tecnologia, é sobre transformar a maneira como sua empresa trabalha. Mas para que essa mudança traga resultados de verdade, é preciso seguir etapas claras, mas também ter flexibilidade para evoluir ao longo do caminho.
1. Mapeie processos críticos
O primeiro passo é identificar quais processos hoje consomem mais tempo, geram mais retrabalho ou apresentam maior risco de erros. Esses processos serão os candidatos ideais para a hiperautomação, pois concentram o maior potencial de impacto.
2. Defina prioridades e metas
Antes de partir para a tecnologia, é essencial definir onde a hiperautomação começará e quais resultados se espera obter. Reduzir o tempo de fechamento contábil? Aumentar a precisão de dados fiscais? Cada meta vai direcionar as escolhas de ferramentas e o desenho dos novos fluxos.
3. Escolha as tecnologias certas
A hiperautomação é a combinação de várias tecnologias trabalhando juntas — como inteligência artificial, RPA, APIs, OCRs e machine learning. A escolha correta depende dos processos que serão transformados e do nível de integração necessário entre sistemas.
4. Prepare e organize os dados
Sem dados estruturados, limpos e confiáveis, nenhuma automação gera valor. Investir na preparação dos dados é essencial para garantir que a IA e as automações funcionem corretamente, com alto nível de precisão e confiabilidade nas informações.
5. Comece pequeno, escale rápido
A implementação da hiperautomação deve ser progressiva. Comece com processos de alto impacto, valide os resultados e, em seguida, escale para outras áreas. Essa abordagem reduz riscos, garante aprendizados rápidos e cria um efeito de transformação contínua.
6. Mensure, ajuste e evolua
A hiperautomação não é estática. Após a implementação inicial, é fundamental medir os resultados, identificar pontos de melhoria e ajustar os fluxos continuamente. A evolução constante garante que os benefícios cresçam com o tempo e mantenham a empresa competitiva.
Quais são os benefícios e desafios da hiperautomação?
A hiperautomação oferece ganhos concretos para as operações financeiras, contábeis e fiscais. Mas cada avanço traz junto desafios que precisam ser planejados e enfrentados. Veja como cada benefício se conecta a um desafio real:
| Benefício | Desafio |
|---|---|
| Redução de custos operacionais: a automação inteligente permite cortar até 30% dos custos. | Preparação de dados: para obter essa redução real, é necessário investir tempo e recursos na estruturação e limpeza de dados. |
| Aumento da precisão dos processos: automações reduzem erros humanos e elevam a qualidade das informações em até 90%. | Garantia de integração: sistemas antigos precisam conversar com novas tecnologias para manter o fluxo de dados preciso e confiável. |
| Agilidade na tomada de decisão: fluxos automatizados entregam informações em tempo real, acelerando análises e ações estratégicas. | Curadoria de informações: é preciso definir quais dados são prioritários e garantir que eles sejam atualizados continuamente. |
| Liberação de equipes para atividades estratégicas: menos tempo em tarefas operacionais, mais foco em análises e planejamento. | Mudança de mindset: profissionais precisam ser treinados para atuar de forma analítica, saindo da rotina de execução manual. |
| Escalabilidade dos processos: automações permitem expandir operações sem aumento proporcional de custos ou de equipe. | Governança e compliance: quanto maior a automação, maior a responsabilidade em garantir a segurança e a rastreabilidade dos processos. |
Quais tecnologias compõem a hiperautomação?
A hiperautomação é o resultado da integração de várias tecnologias que trabalham juntas para automatizar, conectar e tornar as operações mais inteligentes. Confira as principais tecnologias que compõem a hiperautomação:
- Inteligência artificial (IA): permite que processos sejam não apenas automatizados, mas também que aprendam, se adaptem e tomem decisões com base em dados históricos e padrões de comportamento;
- RPA (Robotic Process Automation): executa tarefas repetitivas e estruturadas, como preenchimento de sistemas, extração de dados e envio de relatórios, liberando os times humanos para atividades mais estratégicas;
- Machine learning: algoritmos de aprendizado de máquina analisam grandes volumes de dados, detectam padrões e otimizam fluxos de trabalho de forma progressiva, melhorando a eficiência das automações;
- OCR (Reconhecimento Óptico de Caracteres): tecnologia que transforma documentos físicos ou imagens em dados estruturados, permitindo que informações que antes precisavam ser digitadas manualmente sejam incorporadas automaticamente aos sistemas;
- Processamento de linguagem natural (NLP): usado para interpretar, classificar e organizar informações textuais — como e-mails, contratos ou descrições de transações — de forma automática e inteligente;
- APIs e integrações de sistemas: conectam diferentes plataformas, garantindo que dados fluam entre ERPs, CRMs, softwares fiscais e contábeis sem necessidade de retrabalho manual.
Leia mais | Glossário de inteligência artificial
Quais empresas já obtiveram resultados reais com hiperautomação?
Enquanto muitas empresas ainda avaliam se devem investir em hiperautomação, outras já estão colhendo resultados concretos — como agilidade, economia de tempo e maior precisão nas entregas.
HSBC
Implementou soluções baseadas em IA para automatizar a análise de dados financeiros, reduzir tarefas repetitivas e criar modelos preditivos para avaliação de riscos. O resultado foi uma operação mais ágil e com foco maior em decisões estratégicas.
JP Morgan
Usa hiperautomação para personalizar produtos financeiros, automatizar processos de onboarding de clientes e otimizar ofertas com base em dados comportamentais. Isso reduziu o tempo de ativação de novos serviços e aumentou a eficiência comercial.
Dattos (casos de clientes)
Empresas como a PUC-RS e a Nutrien utilizaram a plataforma para automatizar conciliações financeiras, reduzindo em até 90% o tempo gasto nessas rotinas e elevando o grau de precisão contábil com governança total dos dados.
Quais empresas já obtiveram resultados reais com hiperautomação?
Ao longo do artigo, mostramos o que é hiperautomação, como ela funciona e por que empresas estão apostando nisso para escalar resultados. Mas se você ainda tem dúvidas, especialmente sobre como tudo isso se aplica na prática, este tópico é para você.
Hiperautomação é a mesma coisa que automação?
Não. A automação resolve tarefas específicas — como preencher uma planilha ou emitir um relatório. Já a hiperautomação conecta vários processos, tecnologias e dados para criar fluxos completos e inteligentes, com decisões automatizadas e integração entre sistemas.
É possível começar com pouco?
Sim. Muitas empresas iniciam com a automação de um processo-chave — como conciliação contábil ou fechamento financeiro — e escalam com base nos resultados. O importante é começar com um fluxo de impacto, onde o ganho de eficiência seja claro desde o início.
Precisa ter equipe técnica para aplicar?
Não necessariamente. Plataformas como a Dattos foram desenvolvidas para que os próprios times financeiros consigam usar sem depender de TI ou programação. A ideia é que a tecnologia se adapte à operação, e não o contrário.
Hiperautomação substitui o trabalho humano?
Não. Ela liberta os profissionais das tarefas repetitivas para que eles atuem onde fazem mais diferença: na análise, planejamento e tomada de decisão. Quem entende o processo e os dados se torna ainda mais estratégico nesse novo modelo.
Quais áreas se beneficiam primeiro?
As áreas financeira, contábil e fiscal costumam ser as primeiras a colher resultados, por concentrarem grande volume de dados, tarefas manuais e exigências regulatórias. Mas o impacto se estende para toda a empresa à medida que os fluxos se integram.
A hiperautomação só funciona em grandes empresas?
Não. O que define a aplicação é o nível de maturidade de dados e processos — não o tamanho da empresa. Negócios de médio porte com alta complexidade financeira também se beneficiam muito com a automatização de ponta a ponta.
Por onde eu começo?
Comece mapeando o processo que mais consome tempo, gera retrabalho ou causa erros na sua operação. Em seguida, defina uma meta clara de ganho (como reduzir o tempo de fechamento contábil, por exemplo) e escolha uma solução que permita testar, escalar e medir os resultados com clareza.
Quer continuar aprendendo com hiperautomação? Comece esse treinamento gratuito de IA aplicada à finanças!
Se você chegou até aqui, já entendeu que automatizar uma tarefa pontual é só o começo.
A verdadeira transformação acontece quando a sua empresa estrutura fluxos inteligentes, reduz erros e ganha escala com processos que funcionam sozinhos, do início ao fim.
No nosso treinamento completo de inteligência artificial aplicada a finanças, você vai aprender:
- Como aplicar IA em conciliações, fechamentos e análises com base em dados reais;
- Quais tecnologias usar para criar fluxos de hiperautomação dentro da sua operação;
Como automatizar tarefas com RPA, machine learning e linguagem natural, mesmo sem saber programar; - E como colocar a inteligência artificial para trabalhar a favor da sua rotina com eficiência, rastreabilidade e velocidade.
É gratuito, 100% online e pensado para profissionais financeiros que querem liderar a transformação — e não ficar para trás.
