Limites e potencialidades da implementação de soluções baseadas em IA : um caso no setor de processamento documental.

Abstract

Embora a adoção de IA seja frequentemente justificada pela promessa de ganhos de eficiência e previsibilidade, parte dos limites observados na prática decorre do fato de que o desempenho não se estabiliza apenas por capacidade técnica, mas pelas escolhas organizacionais que definem como pessoas, tarefas e sistemas inteligentes passam a operar em conjunto. Diante desse problema, este estudo investiga, por meio de um estudo de caso, como escolhas de desenho operacional e governança condicionam a estabilização do desempenho e a sustentabilidade de ganhos na adoção de IA, tomando como eixo interpretativo a tensão entre automação e aprimoramento do trabalho humano, entendidos como formas distintas de organizar a interação contínua entre humanos e tecnologia (Raisch; Krakowski, 2021). A pesquisa é qualitativa e aplicada, delineada como estudo de caso único, com base em documentos institucionais e registros internos do projeto, complementados por entrevistas exploratórias com participantes da operação e da implementação, de modo a reconstituir critérios de validação, decisões por fase e ajustes executados. Os achados indicam que expectativas de automação plena e imediata tendem a ampliar fricções e desalinhamentos entre desempenho esperado e desempenho observado, sobretudo quando a variabilidade documental e a pressão de prazo intensificam erros percebidos e ciclos de retrabalho. Em contraste, a estabilização se mostrou viável quando a IA passou a operar como mecanismo de aprimoramento incremental, com revisão humana estruturada por exceções, rastreabilidade e retroalimentação contínua, deslocando o esforço humano para casos ambíguos e decisões de maior responsabilidade organizacional. No recorte estabilizado, observou-se redução de 50% no tempo médio de processamento, conclusão de 91% das ordens em até cinco minutos e acurácia global de 99%. Conclui-se que a integração efetiva da IA depende menos da promessa de automação total e mais da capacidade organizacional de governar limites, produzir confiança e sustentar ciclos curtos de aprendizagem no trabalho real, de forma que a automação robusta emerge como consequência de um regime de aprimoramento continuamente operado.