Processos malformados em TI raramente aparecem sozinhos. Segundo o diretor de operações da Vert Analytics, Rolando Bonaccorsi, eles se escondem em rotinas repetitivas, aprovações informais e integrações mal documentadas, gerando retrabalho que consome horas de equipes inteiras sem que ninguém perceba a origem real do problema. Entender essa dinâmica é o primeiro passo para qualquer estratégia de automação funcionar de verdade, em vez de apenas mascarar falhas antigas com uma camada nova de tecnologia.
Muitas empresas tratam a automação como uma solução universal, quando, na prática, ela apenas acelera o que já existe, incluindo os erros. Logo, antes de pensar em ferramentas, é importante compreender quais processos concentram mais retrabalho e por quê. Pensando nisso, a seguir, abordaremos como fazer esse diagnóstico sem travar as operações.
Quais processos costumam gerar mais retrabalho em TI?
Processos que dependem de decisões humanas não padronizadas tendem a acumular retrabalho com mais frequência. Tal como destaca Rolando Bonaccorsi, cada pessoa interpreta uma exceção de um jeito, e o resultado varia conforme quem executou a tarefa naquele dia. Isso cria inconsistências que só aparecem semanas depois, já dentro de sistemas em produção, quando o custo de correção já é bem maior.
Outro ponto recorrente envolve fluxos com muitas transferências entre times, sobretudo quando a comunicação acontece por canais informais em vez de registros estruturados, claros e rastreáveis ao longo do tempo. Tendo isso em vista, alguns exemplos concretos ajudam a visualizar onde o problema costuma se concentrar dentro da rotina diária de TI:
- Aprovações de chamados que dependem de e-mail ou mensagens avulsas;
- Atualizações manuais de status em planilhas paralelas ao sistema oficial;
- Integrações entre ferramentas que exigem conferência manual de dados;
- Processos de onboarding e desligamento de acessos feitos por múltiplas pessoas.
Esses pontos concentram falhas justamente porque combinam decisão humana, falta de padronização e ausência de registro confiável entre as etapas do fluxo de trabalho. Quando esses três fatores aparecem juntos, o processo se torna imprevisível mesmo antes de qualquer tentativa concreta de automação entrar em cena.
Por que a automação amplifica falhas que já existem no processo?
Automatizar um processo quebrado não conserta uma falha, apenas a executa mais rápido e em maior volume. Desse modo, muitas equipes de TI implementam scripts e integrações sobre rotinas que nunca foram mapeadas de fato, o que transforma pequenos erros manuais em falhas sistêmicas recorrentes.
Essa amplificação acontece porque a automação remove o filtro humano que, mesmo informalmente, corrigia inconsistências antes de elas avançarem no fluxo. Sendo executivo de operações e delivery em tecnologia, Rolando Bonaccorsi menciona que, sem esse filtro, um erro de cadastro ou uma exceção mal tratada passa a se repetir em escala, exigindo correções retroativas custosas e comprometendo a confiança da equipe na própria ferramenta automatizada.
Como identificar esses processos antes de automatizar?
O diagnóstico começa mapeando o processo como ele realmente acontece no dia a dia, e não como está descrito em algum manual interno. Isto posto, a maior parte do retrabalho nasce da distância entre o fluxo oficial e o fluxo praticado pelas equipes operacionais nas rotinas comuns.
Um método eficaz combina três frentes: entrevistar quem executa a tarefa há mais tempo, registrar as exceções tratadas nos últimos meses e comparar o tempo previsto com o tempo real de conclusão de cada etapa. Essa comparação revela gargalos escondidos, pontos de decisão ambígua e etapas duplicadas entre sistemas diferentes.
Conforme ressalta Rolando Bonaccorsi, só depois dessa etapa de diagnóstico faz sentido priorizar quais processos automatizar primeiro. Assim sendo, processos com alta variação de execução e baixo volume de exceções costumam ser bons candidatos iniciais, enquanto fluxos ainda instáveis exigem ajuste manual antes de receber qualquer automação.
O impacto de diagnosticar antes de automatizar
Equipes que investem tempo no diagnóstico reduzem retrabalho já nas primeiras semanas após a automação, porque eliminam ambiguidades antes de codificá-las em regras fixas dentro do sistema. Como enfatiza Rolando Bonaccorsi, diretor de operações da Vert Analytics, o ganho não está apenas na velocidade, mas na previsibilidade de resultados que antes dependiam da interpretação individual de cada operador envolvido no processo.
