Varick lidera transformações de IA que ajudam empresas a desbloquear ganhos de eficiência de nove dígitos, redesenhando a forma como o trabalho é feito. Ao final deste artigo, você deve entender como uma empresa deve ser reconstruída do zero em torno da IA para gerar valor nessa escala.
Você saberá identificar quais fluxos de trabalho no seu negócio valem a pena automatizar e como redesenhá-los sem interromper as operações.
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Introdução às Transformações
Você não transformará sua empresa sem reconstruir as operações do zero.
A Revolução Industrial nos ensinou que ganhos de produtividade não aparecem se você não fizer isso. Durante 30 anos, as fábricas trocaram o motor a vapor por motores elétricos e viram pouco benefício financeiro. Fábricas antigas eram construídas em torno de um único motor a vapor central no porão, que alimentava todas as máquinas do prédio.
Quando a eletricidade surgiu, as fábricas apenas substituíram esse motor por um motor elétrico e não mudaram mais nada. Mantiveram o mesmo prédio, o mesmo layout e continuaram trabalhando da mesma forma.
O que realmente fez a diferença foi um redesenho operacional completo, do zero, em torno da eletricidade. O verdadeiro avanço foi que os motores elétricos podiam ser pequenos e baratos, então cada máquina podia ter o seu próprio. Isso significava que as fábricas não precisavam mais ser construídas em torno de uma única fonte de energia, e podiam se espalhar e colocar as máquinas na ordem em que o trabalho realmente fluía. Isso levou à linha de montagem, que gerou grandes ganhos de produtividade.
Henry Ford descobriu que você precisa reconstruir em torno da tecnologia para criar valor no início dos anos 1900, e estamos usando o mesmo manual de redesenho operacional hoje.
Comprar software não te leva lá
O que nos traz de volta ao presente. A maioria das empresas que tenta se transformar com IA espera comprar seu caminho, trocando seu conjunto de SaaS por ferramentas de IA. Assentos de software de agentes, licenças do Copilot e construtores de fluxo de trabalho sem código raramente fazem diferença por conta própria, porque transformação não é um software que você pode comprar. É uma mudança estrutural na forma como a empresa opera, e começa com as pessoas e os processos que a administram.
Se a IA não entende o processo subjacente, ela não criará valor significativo. E se as pessoas que são donas desse processo não forem envolvidas, a adoção será fraca, mesmo que a tecnologia funcione.
É por isso que você precisa passar algumas semanas com equipes de toda a empresa — de contas a pagar, compras, a operações — e entender como o trabalho delas realmente é feito do início ao fim.
Você deve mapear cada fluxo de trabalho, descobrir qual seria o ROI de um agente em cada fluxo de trabalho específico e como abordá-lo do ponto de vista da engenharia, e então escolher onde implantar os agentes onde eles seriam uma boa opção (o que abordaremos mais adiante).
A partir daí, capture o contexto da empresa (conhecimento tácito) e converta-o em regras, instruções e lógica de decisão que os agentes possam seguir.
Fazer isso com cada equipe é a única maneira de obter o contexto necessário para redesenhar o negócio em torno da IA e o engajamento necessário para que a transformação realmente se consolide.
O Redesenho Operacional
Depois que cada processo é mapeado do início ao fim, o próximo passo é decidir quais fluxos de trabalho devem ser realmente redesenhados em torno da IA. Este é o redesenho operacional.
Acredite em uma empresa de agentes — por favor, não coloque agentes em todos os fluxos de trabalho. Há um ponto em que os agentes criam mais problemas do que resolvem.
Nesta seção, abordaremos como criar valor a partir de uma transformação de IA e como não interromper o negócio ao fazê-lo.
Como criar valor
Uma transformação consiste em redesenhar cada fluxo de trabalho para que o trabalho determinístico seja automatizado, o trabalho de julgamento seja tratado pela IA quando apropriado, e as decisões de alto risco e alto julgamento permaneçam com os humanos.
Feito corretamente, isso faz mais do que cortar custos. Os agentes devem trabalhar para dar às pessoas um contexto melhor, e um contexto melhor ajuda as pessoas a tomar melhores decisões, mais rapidamente. Decisões consistentemente melhores desbloqueiam o crescimento da receita. Isso significa que uma transformação adequada deve gerar tanto crescimento no topo do funil quanto ganhos de eficiência.
Vimos isso claramente em uma transformação de vendas para uma empresa de software empresarial com receita de vários bilhões de dólares. Grande parte do processo de vendas estava presa em trabalho burocrático, e grandes negócios tocavam seis equipes em onze pontos de transferência. Então, percorremos todo o processo descrito neste artigo, encontramos os fluxos de trabalho certos para automatizar (com agentes ou scripts) e geramos US$ 25 milhões em valor no primeiro ano através da expansão de margem (crescimento de receita + economia). Transformação adequada não é apenas uma iniciativa de corte de custos.
Como escolher o fluxo de trabalho certo
Uma das partes mais importantes de uma transformação de IA é escolher o fluxo de trabalho certo para redesenhar primeiro. Nem todo processo vale a pena automatizar, e nem todo processo é uma boa opção para agentes.
Os melhores fluxos de trabalho geralmente têm algumas coisas em comum: alto volume, muito esforço manual, sistemas fragmentados, transferências repetidas, conhecimento tácito e impacto financeiro claro.
Você está procurando lugares onde o trabalho já está acontecendo repetidamente, mas o processo é confuso o suficiente para que a automação tradicional não o tenha resolvido. Pense em dados que se movem por e-mail, Slack, planilhas, portais e sistemas ERP.
Um bom fluxo de trabalho para redesenhar geralmente tem quatro características:
- Acontece com frequência suficiente para importar. O processo deve ser executado centenas ou milhares de vezes por mês, ou impactar receita ou custo suficiente para que melhorá-lo crie valor real.
- Tem decisões repetíveis. O trabalho não precisa ser idêntico todas as vezes, mas deve seguir padrões. Os agentes são mais úteis quando podem aprender com decisões passadas, aplicar regras de negócio e encaminhar exceções.
- Depende de contexto espalhado por sistemas. Quanto mais os humanos precisam pesquisar entre ferramentas para reunir informações, mais valioso um agente pode ser. A IA é especialmente útil quando o trabalho exige extrair contexto de contratos, e-mails, registros de CRM, ERPs, documentos e regras internas.
- Tem dor mensurável. Você deve ser capaz de medir o custo atual do fluxo de trabalho (tempo de ciclo, taxa de erro, horas manuais, receita atrasada, pagamentos duplicados, atrasos de aprovação, etc.) antes e depois da implantação.
O objetivo é separar o trabalho em três categorias: o que pode ser tratado com automação determinística, o que deve ser tratado por agentes e o que precisa permanecer com humanos.
Agentes precisam se autoaperfeiçoar
Certifique-se de construir feedback humano no circuito desde o início. Durante o treinamento e o modo de sombra, os humanos podem aprovar, rejeitar ou corrigir as ações de um agente. Sempre registre a saída do agente, a resposta do humano e o contexto ao redor para que o sistema possa melhorar ao longo do tempo.
Isso torna os agentes significativamente mais precisos após a implantação. No mesmo caso de vendas, a precisão aumentou em 10% em algumas semanas, e o resultado foi um aumento na quantidade de trabalho que os agentes podem lidar de forma autônoma, o que levou a um maior valor líquido em dólares criado.
Como não interromper o negócio ao transformar
Você precisa garantir que a transformação não crie complicações e seja a mais econômica possível. Alguns passos que seguimos:
Não force migrações massivas. A maioria das empresas já passou anos migrando para sistemas como Salesforce e NetSuite. Forçar as empresas a arrancar e substituir seu software apenas para adotar a IA desacelera a transformação e força as equipes a reaprender o software do qual dependem. Na Varick, incentivamos fortemente a construção sobre os sistemas já existentes, seja através de APIs ou agentes de uso de computador. Isso evita migrações de dados caras, mantém os fluxos de trabalho nos quais a empresa já opera e permite que o redesenho operacional sobreviva mesmo se o software subjacente mudar depois.
Conheça os dados e mantenha-os segmentados. Na maioria dos fluxos de trabalho, os dados que alimentam a transformação se enquadram em quatro categorias: o sistema de registro, as regras de negócio, os dados brutos de entrada e o feedback ou memória que o agente acumula ao longo do tempo. Manter essas camadas separadas é muito importante. Isso significa que uma pessoa de operações pode atualizar uma regra sem chamar um engenheiro, e torna o sistema mais fácil de manter e escalar após a implantação. Seu objetivo é projetar uma transformação para que ela continue funcionando sem problemas com o mínimo de intervenção após a implantação.
Com o tempo, a organização começa a se remodelar em torno da IA
Nas primeiras semanas após a implantação, os agentes são executados em sandboxes, depois em modo de sombra junto com humanos, e só mais tarde em casos de uso de produção supervisionados. À medida que a confiança cresce, os fluxos de trabalho não são apenas automatizados, mas frequentemente redesenhados e melhorados.
O objetivo é redesenhar as operações onde isso ajuda o negócio a se mover mais rápido e criar mais valor.
Quando começamos com uma nova empresa, os primeiros fluxos de trabalho que escopamos são tipicamente:
- Contas a Pagar — Automação de faturas, codificação GL, conciliação de pedidos de compra, etc.
- Compras — Integração de fornecedores, scorecards de fornecedores, conformidade de contratos, etc.
- Vendas — Roteamento de deal desk, enriquecimento de CRM, inteligência de previsão, cálculo de comissões, etc.
- Operações — Detecção e roteamento de exceções, otimização de alocação, disposição de devoluções, etc.
A empresa se acostuma a delegar trabalho burocrático para a IA e a assumir o trabalho real, e os ganhos de eficiência começam a aparecer no P&L em semanas.
É assim que o resultado da sua transformação deve ser se for feito corretamente. O processo leva seu tempo porque é a base para se tornar uma empresa nativa de IA, mas quando isso acontece, o ganho financeiro aparece rapidamente. Certifique-se de construir seu caminho fluxo de trabalho por fluxo de trabalho, função por função. Levará seu tempo, mas boas transformações valem bem o investimento.
Cada lição neste guia foi aprendida ao longo de dezenas de transformações em larga escala que fizemos para clientes. Se sua empresa fatura mais de um bilhão de dólares em receita e quer ver os resultados que nossos clientes estão vendo, estamos agora aceitando compromissos para julho. Encontre-nos em varickagents.com
