Automação de processos corporativos e governança de dados para impulsionar a IA em escala.

A área de Compras Corporativas da Randoncorp opera em um ambiente que atende mais de 27 empresas, com processos distribuídos entre diferentes sistemas corporativos e atividades manuais. Esse cenário gerava alto volume de tarefas operacionais, além de desafios relacionados à qualidade, padronização e consistência dos dados.

Além do volume operacional, a complexidade das arquiteturas de sistemas combinada com fluxos manuais dificultava a manutenção de informações confiáveis e atualizadas. Em um contexto cada vez mais orientado por dados, essa realidade impactava diretamente a eficiência dos processos e a capacidade de gerar análises consistentes para o negócio.

Ao mesmo tempo, a evolução das iniciativas de Inteligência Artificial evidenciou um desafio comum em ambientes corporativos: bases de dados inconsistentes, impactadas por registros incompletos, falta de padronização, falhas históricas de preenchimento e processos executados de diferentes formas. Sem uma base confiável, o potencial da IA para apoiar análises e decisões estratégicas fica comprometido.

A DB iniciou a jornada por meio de uma estratégia estruturada de automação, utilizando RPA como elemento habilitador da transformação digital e como etapa preparatória para o uso de IA em escala.

O trabalho começou com o mapeamento e a revisão dos processos, identificando atividades repetitivas e de alto consumo de tempo, como atualização de preços, cadastro de itens, criação e manutenção de contratos de compras, alterações de data de entrega, reenvio de pedidos e atualizações fiscais. A partir desse levantamento, foram definidos fluxos padronizados e priorizadas as automações com maior impacto operacional e de negócio.

A iniciativa também contou com entrevistas junto aos usuários e validação com gestores das áreas envolvidas, permitindo identificar dores operacionais, revisar processos, aprimorar fluxos e garantir alinhamento com as diretrizes estratégicas da área. Esse processo contribuiu para criar uma base mais robusta para a implementação dos RPAs, reduzindo a necessidade de ajustes recorrentes e aumentando a estabilidade das automações no longo prazo.

Ao término do diagnóstico, ficou claro que o desafio era reduzir o esforço operacional das equipes, aumentar a qualidade dos dados corporativos, melhorar a padronização dos processos e preparar a organização para uma adoção escalável de IA.

O desenvolvimento das automações ocorreu de forma integrada entre as áreas de negócio e TI, com alinhamento para definição das ferramentas adequadas, estruturação do fluxo de recebimento de demandas e sustentação das soluções implementadas.

A priorização das automações considerou critérios como impacto operacional, tempo economizado, esforço envolvido, frequência da atividade, riscos fiscais e legais, compliance, obrigações regulatórias, impacto em auditorias, continuidade de projetos, impactos financeiros e eficiência das operações.

Além de automatizar tarefas recorrentes, os RPAs passaram a atuar diretamente na melhoria da qualidade dos dados, realizando ajustes sistêmicos, atualização de status de documentos, apoio na formalização de negociações, saneamento e padronização das informações.

Para garantir confiabilidade e escalabilidade, as automações seguiram um processo estruturado de governança, incluindo mapeamento detalhado, documentação de processos, definição de cenários de erro, testes controlados e acompanhamento pós-implantação até a estabilização.

Em uma evolução natural da iniciativa, foram incorporados agentes de IA para apoiar a construção de bases analíticas e fortalecer a tomada de decisão. Dessa forma, a abordagem permitiu capturar ganhos imediatos com automação enquanto criava os alicerces necessários para o uso de IA em escala.

Como resultado do projeto, destacam-se:
- Mais de 30 projetos de automação entregues para a área de Compras Corporativas desde 2025;
- Mais de 14 mil execuções automatizadas realizadas em sistemas corporativos;
- Economia superior a 7 mil horas por ano em atividades operacionais;
- Redução significativa de tarefas manuais e aumento da produtividade das equipes;
- Ampliação da capacidade de atendimento às áreas solicitantes, sem necessidade proporcional de aumento de esforço operacional;
- Melhoria da qualidade, padronização e consistência dos dados corporativos.

Mais do que automatizar atividades, o projeto estabeleceu fundamentos para uma transformação sustentável. A experiência demonstra que a combinação entre padronização de processos, governança da informação, automação e IA permite gerar ganhos imediatos, ao mesmo tempo em que prepara a organização para evoluir de forma escalável e orientada a dados.