Em 2024, a Gartner apontou que a hiperautomação já era disciplina central para 90% das grandes empresas, mas que menos de 20% delas dominavam a mensuração dessas iniciativas. Dois anos depois, com IA generativa e agentes no topo da agenda, vejo essa distância aumentar.
A pesquisa State of the CIO 2026, com 662 líderes de TI, mostra que só 19% consideram que suas iniciativas de IA atingiram as metas de negócio. Menos da metade (47%) tem KPIs formais, e 32% apontam métricas de ROI mal definidas como barreira para escalar. Além disso, a Gartner projeta que mais de 40% dos projetos de IA agêntica serão cancelados até 2027 por custos crescentes, valor pouco claro ou controles de risco insuficientes.
Minha leitura é que automatizar uma tarefa e comprovar seu benefício são etapas diferentes. Um sistema pode processar documentos em segundos e preencher cadastros sem intervenção humana. A pergunta que o conselho faz ao CIO é outra: o prazo de atendimento caiu? A operação ficou mais barata? Os erros diminuíram?
A hiperautomação combina IA, RPA e integração de sistemas para automatizar processos inteiros, não apenas tarefas. A avaliação precisa seguir a mesma lógica.
Uma tarefa mais rápida pode esconder um processo lento
Imagine uma empresa que automatiza a conferência de documentos: o que levava duas horas passa a levar minutos. Mas o pedido continua parado três dias à espera de aprovação. A conferência acelerou; o atendimento, quase nada.
