Uma venda que não se transforma em receita. Uma cobrança incorreta que passa despercebida. Uma transação legítima rejeitada por um sistema antifraude. Multiplicadas por milhares de operações, pequenas falhas podem provocar perdas expressivas, muitas vezes difíceis de identificar nos relatórios financeiros.
A dimensão desse desafio aparece no comércio eletrônico. Segundo dados apresentados pela Yuno em seu Global Payment Infrastructure Playbook 2026, cerca de US$ 440 bilhões em receitas do comércio eletrônico são perdidos anualmente em decorrência de recusas indevidas de pagamentos. São vendas legítimas que não se concretizam por falhas nos processos de autorização e análise de risco, um exemplo de como inconsistências tecnológicas podem atingir diretamente os resultados.
Durante muito tempo, a automação foi avaliada principalmente pela redução de custos e pelo ganho de produtividade. Mas essa conta precisa incluir outra variável: quanto uma empresa deixa de ganhar porque seus sistemas não identificam erros? E quanto custa uma decisão equivocada reproduzida milhares de vezes?
Parte dessas perdas está ligada à fragmentação tecnológica. Grandes organizações utilizam plataformas de faturamento, pagamentos e gestão desenvolvidas em momentos diferentes e com pouca comunicação entre si. Uma inconsistência pode percorrer vários sistemas antes de ser detectada, quando já produziu consequências financeiras.
É nesse contexto que a hiperautomação ganha importância. Ao combinar inteligência artificial, agentes, automação de processos e integração entre sistemas e dados, essa abordagem permite cruzar informações, verificar regras, identificar exceções e acompanhar operações de ponta a ponta. Em vez de depender apenas de auditorias periódicas, torna possível detectar desvios continuamente e agir antes que provoquem prejuízos.
Com os agentes de IA, capazes de interagir com sistemas e executar tarefas dentro de parâmetros definidos, essas possibilidades aumentam, assim como os riscos. Um agente com permissões excessivas pode realizar ações indesejadas ou ter suas credenciais exploradas em ataques. Além disso, quando atua em nome de um usuário, pode dificultar a identificação de quem efetivamente realizou determinada operação.
A autonomia, portanto, exige governança. À medida que agentes passam a executar tarefas e interagir com múltiplos sistemas, identidade, privilégio mínimo, rastreabilidade e responsabilização deixam de ser apenas controles de segurança e passam a fazer parte da própria arquitetura da automação.
As empresas precisam saber quais agentes estão ativos, a quais informações têm acesso, quem responde por suas atividades e como suas ações são registradas. Conceder apenas as permissões necessárias a cada função e manter mecanismos de auditoria são medidas essenciais para evitar que a automação crie novas vulnerabilidades.
A própria IA pode fortalecer essa proteção, ao analisar grandes volumes de alertas e ajudar a distinguir riscos reais de falsos positivos. Em uma aplicação empresarial realizada pela Avanade, uma análise inicial identificou 7.951 potenciais vulnerabilidades. Com apoio de recursos avançados de automação e inteligência artificial, a avaliação de explorabilidade e a triagem de falsos positivos foram concluídas em uma hora e 22 minutos, reduzindo o conjunto a 125 riscos efetivos. A estimativa era de que uma análise equivalente pelos métodos tradicionais exigiria aproximadamente 40 dias de trabalho de dois profissionais seniores.
Isso não significa que automatizar mais seja, necessariamente, sempre melhor. Regras inconsistentes, dados de baixa qualidade e controles frágeis podem fazer com que erros sejam reproduzidos em escala. Governança, rastreabilidade e supervisão humana precisam acompanhar a evolução das ferramentas, sobretudo quando elas têm autonomia para executar ações.
Também é necessário rever os indicadores de sucesso. Horas economizadas e velocidade de execução continuam importantes, mas devem dividir espaço com receitas recuperadas, cobranças corrigidas, falsos positivos evitados e tempo de resposta a incidentes. Esses resultados dependem da colaboração entre tecnologia, finanças, operações e segurança, já que as perdas frequentemente surgem nas lacunas entre essas áreas.
Por isso, hiperautomação não deveria ser tratada apenas como uma agenda de eficiência tecnológica. Ela precisa fazer parte das discussões sobre risco, crescimento, proteção de margem e resiliência operacional. A discussão precisa chegar à alta liderança como parte da estratégia de gestão financeira e operacional.
Em um ambiente de margens pressionadas e operações cada vez mais complexas, evitar perdas pode ser tão importante quanto conquistar novas fontes de receita.
*Gustavo de Camargo é Diretor de Cibersegurança da Avanade Brasil.
