Seu RPA ainda trabalha pelo seu negócio? 

Como otimizar a base instalada antes de ampliar novos investimentos em automação e IA 

Nos últimos anos, muitas empresas investiram em RPA para automatizar tarefas repetitivas, reduzir retrabalho e dar mais velocidade a processos operacionais. Em muitos casos, essa jornada começou com uma promessa clara: colocar bots em produção, economizar horas manuais e liberar pessoas para atividades de maior valor. Mas com o amadurecimento dessas iniciativas, novos desafios entraram no cenário e a pergunta deixou de ser apenas “quantos robôs temos em produção?” e passou a ser “quanto valor esses robôs ainda entregam para o negócio?”. 

Essa mudança de perspectiva é importante porque o contexto também mudou. O RPA segue relevante: segundo a Gartner, o mercado mundial de software de RPA cresceu 14,5% em 2024, chegando a US$ 3,6 bilhões. A consultoria também aponta que RPA continua sendo um mercado central para melhorar eficiência operacional por meio de automações táticas. 

Hoje, empresas que já possuem uma base instalada de automação precisam lidar com desafios em três dimensões ao mesmo tempo: 

A primeira é o equilibro de custos. Licenças, infraestrutura, sustentação e manutenção continuam consumindo orçamento, mesmo quando parte dos robôs opera abaixo da capacidade, atende processos que mudaram ou exige mais suporte do que deveria. 

A segunda é a busca por eficiência. Áreas de negócio querem automações mais confiáveis, menos incidentes, menor dependência operacional e mais clareza sobre o retorno gerado por cada processo automatizado. 

A terceira é a pressão por adoção de IA. Agentes, automação cognitiva e novas camadas inteligentes passaram a disputar prioridade no roadmap. Mas, antes de ampliar investimentos, muitas empresas ainda não têm clareza sobre o quanto da base atual de RPA está bem aproveitada. Esse é o ponto central: a evolução da automação não precisa começar do zero. 

Em muitos casos, o maior ganho está em olhar para o que já existe, identificar gargalos, medir performance, reduzir desperdícios e transformar a base instalada em uma plataforma mais eficiente para o próximo ciclo de automação. Não se trata de abandonar o RPA, mas sim de fazer o RPA trabalhar melhor. 

Como a DB pode ajudar na jornada de otimização 

A DB apoia empresas na jornada completa de automação e IA, do diagnóstico à evolução contínua. No contexto de empresas que já possuem RPA instalado, essa atuação pode começar por uma frente bastante objetiva: entender a saúde atual das automações, identificar oportunidades de melhoria e sustentar a operação com mais controle, governança e previsibilidade. 

Duas ofertas conectadas ao mesmo desafio 

A DB ajuda empresas a diagnosticar, sustentar e evoluir suas automações com mais clareza, eficiência e controle. Com os serviços DB Analyzer e DB Sustain, conseguimos extrair mais valor da infraestrutura de automação que a empresa já possui, conduzindo a companhia em um cenário onde a estrutura atual consegue entregar mais valor. 

O DB Analyzer atua como uma camada de diagnóstico e performance contínua para automações. A proposta é avaliar RPAs existentes de forma estruturada, combinando análise técnica, impacto operacional e priorização de melhorias. 

Na prática, a DB, junto com o time do cliente, define quais robôs devem ser avaliados com base no impacto e no uso no negócio. Depois, coleta informações técnicas e de contexto dos processos automatizados, analisa o código conforme boas práticas e mede o impacto da automação no dia a dia da operação. 

Ao final, cada automação recebe uma nota, acompanhada de insights claros sobre onde atuar para ganhar eficiência, estabilidade, escalabilidade e sustentabilidade. Esse score ajuda a transformar uma percepção subjetiva — “esse robô dá muito problema” ou “essa automação parece pouco eficiente” — em uma visão mais objetiva de priorização. 

O DB Analyzer também permite identificar problemas que normalmente ficam escondidos na rotina de sustentação: baixa modularização, logs insuficientes, variáveis sem uso, seletores frágeis, exceções defasadas, excesso de complexidade e pontos que dificultam manutenção ou ampliam risco de falhas. 

Com isso, a empresa passa a ter uma visão mais clara sobre quais automações devem ser mantidas, refatoradas, substituídas, evoluídas ou priorizadas para novas camadas de inteligência. 

Já o DB Sustain atua na sustentação e evolução contínua das automações. É um pacote de serviços voltado para garantir eficiência e continuidade operacional dos sistemas automatizados, com pilares como monitoramento ativo, otimização de códigos, gestão de infraestrutura, gestão de incidentes e indicadores. 

Essa sustentação permite acompanhar a operação de forma mais preventiva e menos reativa. Em vez de tratar falhas apenas quando elas impactam o negócio, o modelo considera análise de desempenho, detecção de falhas, ajustes proativos, alertas, notificações e relatórios de atividades. 

Outro ponto importante é a gestão de infraestrutura e licenciamento. Em ambientes RPA mais maduros, a eficiência não depende apenas do robô em si, mas também de como execuções são distribuídas, como recursos são provisionados, como licenças são utilizadas e como a ferramenta de orquestração é mantida. 

O DB Sustain também acompanha indicadores táticos relevantes para a gestão da automação, como eficácia das automações, taxa de sucesso, tempo médio para resolução, número de incidentes, SLA por categoria, NPS e utilização de licenças. Esses indicadores ajudam a tirar o RPA de uma lógica puramente operacional e colocá-lo em uma lógica de gestão de performance. 

Na prática, DB Analyzer e DB Sustain se complementam. 

Enquanto o DB Analyzer ajuda a responder “qual é a real condição das minhas automações e onde devo priorizar melhorias?”, o DB Sustain ajuda a responder “como mantenho essa base operando com estabilidade, governança e evolução contínua?”. 

Essa combinação cria uma base mais sólida para a próxima etapa da automação. Antes de investir em novos robôs, agentes ou soluções cognitivas, a empresa passa a entender melhor o que já possui, quanto valor está capturando e onde há oportunidades de liberar eficiência. 

A experiência da DB em hiperautomação reforça esse caminho. Em diferentes projetos, automações aplicadas a processos de crédito, RH, supply chain, estoques, varejo e leitura inteligente de documentos já geraram ganhos relevantes, como mais de 1.000 horas economizadas por mês em processos de onboarding, mais de 1.100 horas por mês em análise de crédito, automação de relatórios para mais de 4.000 fornecedores e redução significativa no tempo de processamento de boletos em um grande processo de varejo. 

Esses resultados mostram que o valor da automação não está apenas em colocar bots em produção. Está em escolher bem os processos, medir impacto, garantir estabilidade e evoluir continuamente. Empresas que já investiram em RPA têm uma vantagem: elas não estão começando do zero. Já possuem processos mapeados, conhecimento acumulado, robôs em operação e uma base tecnológica instalada.