Tag: Inteligência Artificial

Ela já está presente em carros, no consumo de conteúdo pela internet e agora deve chegar aos sistemas de gestão. Saiba como a Inteligência Artificial (AI) tem tudo a ver com o futuro da Gestão de Processos (BPM).

Low code e IA: como unir velocidade e inteligência na transformação digital
Empresas buscam entregar mais valor em menos tempo e com menos recursos. Nesse cenário competitivo, o low-code e a Inteligência Artificial tornam-se pilares fundamentais da inovação.

A combinação dessas tecnologias não apenas redefine como as organizações criam e escalam soluções digitais. Plataformas de baixo código reduzem a complexidade e aceleram o desenvolvimento. Por sua vez, a IA adiciona inteligência, automação e capacidade preditiva aos processos.

Juntas, portanto, essas forças inauguram uma nova era de inovação: mais ágil, inteligente e estratégica.

O que é low-code e como ele acelera a inovação nas empresas?

As plataformas de baixo código surgiram para simplificar o desenvolvimento e personalização de softwares. Em outras palavras, o foco é permitir que empresas criem ou adaptem sistemas e aplicativos de forma visual e intuitiva.

Basicamente, o usuário pode configurar a solução apenas arrastando e conectando componentes pré-configurados.

Dessa maneira, o tempo de codificação é reduzido e a participação de profissionais não técnicos no processo de criação é ampliada. Além disso, o método constrói sistemas e processos mais adequados, já que quem executa a atividade também a configura. Isso garante maior nível de assertividade.

Assim, os departamentos de negócio podem desenvolver protótipos, automatizar fluxos e testar ideias rapidamente. Em contrapartida, as equipes de TI mantêm o controle da arquitetura e da segurança.

Como resultado, essa democratização do desenvolvimento gera um ciclo de inovação contínuo, onde ideias são validadas e aprimoradas em tempo recorde. De acordo com um relatório da Dynata (2025), 98% dos líderes de tecnologia relataram economia de tempo e dinheiro com o uso de soluções de baixo ou sem código.

Empresas que adotam plataformas low-code, como o Fusion Platform, obtêm ganhos significativos em produtividade, integração entre times e velocidade de entrega: ou seja, os três pilares da agilidade digital moderna.

Diversos clientes já relataram aumento de 50% de ganho em performance nos fluxos de trabalho e aumento de 60% no volume de solicitações automatizadas. Consequentemente, a eficiência operacional cresce exponencialmente.

Como a Inteligência Artificial potencializa as plataformas low-code

A IA potencializa o low-code ao adicionar uma camada de aprendizado e automação que vai além da simples execução de tarefas. Com isso, os sistemas analisem dados, identifiquem padrões e recomendem ações em tempo real. Por esse motivo, muitas empresas têm usado a combinação dessas soluções para transformar processos críticos.

Alguns exemplos de como a IA amplifica o poder das plataformas low-code compreendem:

Geração automática de aplicações

Modelos de IA generativa entendem comandos em linguagem natural e convertem descrições em interfaces, fluxos e regras de negócio, reduzindo, assim, o esforço de desenvolvimento manual.

Automação inteligente de processos

Combinar RPA com IA e low-code permite criar fluxos de trabalho que aprendem e se adaptam ao contexto, eliminando, portanto, gargalos.

É usado principalmente em processos repetitivos, como análise de fatura, conciliação bancária e gestão de reembolsos. Além disso, libera equipes humanas para atividades mais estratégicas.

Análises preditivas e insights em tempo real

Aplicações low-code integradas à IA conseguem prever demandas, identificar falhas operacionais e propor melhorias automaticamente. Na prática, podem antecipar variações de demanda, otimizar estoques e reduzir desperdícios.

Chatbots e assistentes inteligentes

Desenvolvidos dentro das plataformas low-code, chatbots impulsionados por IA oferecem atendimento automatizado ao aprender com interações anteriores e, assim, personalizar respostas.

Para o futuro, a IA generativa representa a nova fronteira dessa evolução. Esse modelo é capaz de gerar conteúdo, código e até fluxos de automação de forma autônoma.

Trata-se, portanto, de um passo a mais para que as empresas possam implementar recursos avançados de IA sem a necessidade de cientistas de dados ou infraestrutura complexa.

IA e o poder da interação contextual

Um dos recursos mais inovadores dentro das plataformas de baixo código integradas com IA é a capacidade de extrair informações “conversando” com o documento. Esse avanço, por sua vez, transforma a maneira como as equipes acessam e usam informações corporativas.

Imagine poder fazer perguntas diretamente a um contrato, relatório ou base de conhecimento interna. A IA lê, interpreta e responde com base no conteúdo do arquivo, trazendo informações precisas e contextuais em segundos. Dessa forma, o tempo de pesquisa é drasticamente reduzido.

Para oferecer maior agilidade às companhias, o Fusion Platform incorpora uma série de funcionalidades de IA para que a gestão de documentos e a busca por informações complexas sejam simples e rápidas. Com a Nia você obtém informações completas com comandos simples. Alguns exemplos da aplicação incluem:
- Consultas em linguagem natural com perguntas como: quais cláusulas falam sobre multa contratual?;
- Modelar processos: escrevendo instruções simples e detalhadas a IA pode gerar fluxos completamente construídos. Isso incluiu atividades, decisões, aprovações e tarefas ou áreas correlatas;
- Extração automática de dados: como prazos, valores e indicadores;
- Suporte à tomada de decisão, analisando documentos extensos em tempo real;
- Integração direta com fluxos de trabalho, automatizando tarefas administrativas e jurídicas;
- Preenchimento automático de formulários: coleta, interpretação e estrutura de dados de diversas fontes, usadas para automatizar tarefas repetitivas;
- Tradução de documentos: todo documento anexado pode ser traduzido instantaneamente para diversos idiomas com IA. Além da possibilidade de receber respostas diretamente no chat e no seu idioma nativo.
Em resumo, todas essas possibilidades acabam significando menos tempo gasto em leitura manual e mais foco em análise estratégica.

Governança e segurança em plataformas low-code corporativas

Quando se fala da transformação digital, é preciso que haja controle sobre processos, documentos, ferramentas, dados e informações. Afinal, quanto maior a agilidade, maior também o risco de perda de governança se não houver um modelo sólido de gestão.

Sendo assim, quando os fluxos de atividade não são eficientes, as ineficiências também são potencializadas. Ou seja, a inovação pode se tornar um risco.

Por este motivo, as plataformas low-code corporativas com IA integrada são projetadas para garantir governança, segurança e compliance, mesmo em ambientes de desenvolvimento distribuído.

Nesse sentido, o Fusion contribui com a governança ao oferecer:
- Gestão centralizada de usuários, dados e permissões;
- Monitoramento de performance e auditoria automatizada;
- Controle de acesso e níveis de segurança com criptografia;
- Conformidade com normas de segurança e privacidade, como a LGPD;
- Integração controlada com sistemas legados e APIs corporativas
O futuro une velocidade, inteligência e governança

Com a evolução da IA generativa, o futuro das plataformas low-code será ainda mais disruptivo. Em breve, criar um processo, fluxo ou até aplicativos, poderá ser tão simples quanto descrever uma ideia em linguagem natural. A partir disso, a própria plataforma, com IA integrada, construirá o protótipo automaticamente, com lógica, layout e integrações prontos para uso.

Contudo, essa automação não elimina o papel dos desenvolvedores. Pelo contrário, transforma-os em orquestradores de ecossistemas digitais, garantindo escalabilidade, segurança e performance.

Empresas que adotam essa abordagem conseguem acelerar o desenvolvimento de soluções, automatizar processos e extrair conhecimento de seus próprios dados e documentos em tempo real. Consequentemente, elas alcançam resultados consistentes e sustentáveis.

A questão principal é escolher a ferramenta mais adequada para o seu negócio. Nesse ponto, o Fusion Platform é uma solução completa para a gestão jurídica, de documentos, indicadores, processos e riscos. Além de contar com assinatura digital nativa e integração com outras soluções já usadas pela empresa.

Integrando funcionalidades de IA generativa, a Neomind sai na frente em oferecer múltiplas soluções em uma única plataforma. Experimente o Fusion Platform e descubra o poder de combinar low-code com a Inteligência Artificial para acelerar a transformação digital da sua empresa.
28/10/2025
Hiperautomação sustentável: eficiência energética e IA responsável
A hiperautomação sustentável é o elo que une inovação, produtividade e compromisso ESG em um único movimento estratégico de longo prazo.

A hiperautomação já deixou de ser apenas uma tendência para se tornar realidade nas grandes empresas. Plataformas que combinam RPA, Inteligência Artificial, integração de sistemas e governança prometem ganhos expressivos de produtividade, transformando, assim, a forma como as organizações operam.

No entanto, é importante ressaltar que um ponto crítico frequentemente negligenciado é a sustentabilidade: não basta automatizar tudo. A corrida por eficiência, se não for bem planejada, pode gerar excesso de consumo de energia, desperdício de recursos e riscos éticos.

Relatórios do Gartner indicam que 90% das grandes organizações já tratam a hiperautomação como prioridade. Por outro lado, menos de 20% possuem métricas sólidas para avaliar seus impactos e eficiência. Isso significa que, na prática, a maioria automatiza sem medir corretamente a eficiência energética em TI e o custo ambiental ou social. Consequentemente, o erro que pode comprometer iniciativas ESG e até gerar sanções regulatórias.

Nesse contexto, portanto, a hiperautomação sustentável surge como a convergência entre a inovação tecnológica e a responsabilidade socioambiental.

O que é hiperautomação sustentável?

A hiperautomação sustentável consiste em adotar soluções de automação avançadas com um olhar estratégico para o consumo de recursos, o impacto ambiental e a governança ética da IA.

Em vez de simplesmente automatizar por automatizar, as empresas buscam otimizar o uso de energia, reduzir emissões de carbono, gerenciar dados com responsabilidade e garantir que os algoritmos usados sejam transparentes e livres de vieses.

Esse conceito se sustenta em três pilares:
1. Eficiência energética: garantir que os processos automatizados sejam energeticamente otimizados, desde a infraestrutura de data centers até a escolha de algoritmos mais eficientes;
2. IA responsável: desenvolver e aplicar modelos de IA com critérios éticos, transparência, explicabilidade e mitigação de parcialidades e distorções;
3. Ciclo de vida sustentável: pensar em todo o ciclo, desde a escolha de fornecedores de tecnologia até o descarte e atualização de equipamentos, evitando o desperdício e priorizando fontes de energia renovável.
Quais são os riscos de não investir na hiperautomação sustentável?

Embora já seja conhecido o quanto a hiperautomação oferece ganhos claros, sua implementação equivocada ou sem supervisão adequada acarreta riscos como:
- Sobrecarga energética e custos ocultos: modelos de IA de grande porte e bots operando 24/7 elevam significativamente o consumo de energia e os custos de nuvem. Sem uma arquitetura otimizada, portanto, a automação pode anular os ganhos de eficiência que se espera alcançar;
- Redundância e automação do caos: automatizar processos ineficientes ou mal mapeados apenas acelera falhas. O resultado é que ocorre o desperdício computacional, duplicidade de tarefas e sobrecarga de servidores, gerando custos ocultos e impactos ambientais desnecessários;
- Governança e compliance ESG: reguladores e investidores exigem comprovação de impacto positivo. Dessa forma, a falta de métricas de sustentabilidade em TI, rastreabilidade e relatórios de carbono pode gerar multas e comprometer a reputação corporativa;
- Riscos éticos e de viés em IA: decisões automatizadas sem supervisão humana podem amplificar desvios, violar a privacidade de clientes ou parceiros e comprometer a confiança na marca. Por isso, a hiperautomação deve ser planejada com responsabilidade, ética e governança integradas.
Eficiência energética e IA responsável: pilares da hiperautomação sustentável

Data centers e sistemas de IA já consomem cerca de 1,5% de toda a eletricidade mundial, e estudos projetam um aumento de mais de 160% até 2030.

Diante disso, empresas que buscam hiperautomação precisam garantir que seus ambientes de TI sejam energeticamente eficientes, adotando provedores de nuvem com energia renovável, algoritmos compactos e monitoramento contínuo de consumo para evitar desperdícios e custos ocultos.

Mas eficiência sozinha não basta. Além disso, automatizar processos críticos requer uma IA responsável, com modelos explicáveis, livres de vieses e em conformidade com normas como LGPD.

Assim, é essencial documentar o ciclo de vida dos algoritmos, proteger dados com técnicas avançadas de privacidade e manter a governança de IA. Também deve-se criar comitês de ética e planos de contingência.

Integrar eficiência energética e responsabilidade na IA transforma a hiperautomação em um motor de produtividade sustentável. Consequentemente, essa abordagem fortalece a reputação da empresa e garante que o ganho tecnológico não ocorra às custas do planeta ou da confiança dos clientes.

Por que processos inteligentes superam a prática de automatizar tudo?

Inúmeros estudos têm demonstrado que processos orquestrados com IA responsável podem prever picos de energia, reduzir falhas e otimizar consumo. Entretanto, a supervisão humana e a retrospectiva são essenciais para evitar que decisões automáticas prejudiquem a sustentabilidade.

Empresas que simplesmente robotizam tarefas sem revisar fluxos e eliminar desperdícios correm o risco de acelerar ineficiências. Com isso pode elevar custos e aumentar impactos ambientais.

Em resumo, o verdadeiro ganho está em criar processos inteligentes, onde a automação elimina etapas redundantes, reduz erros e opera com consumo mínimo de energia.

Princípios para uma hiperautomação inteligente e sustentável

Empresas que desejam colher benefícios reais devem ir além da simples implementação de bots. As melhores práticas da hiperautomação sustentável incluem:
1. Automatizar com propósito, não por modismo: use dados para analisar o fluxo de atividade, descobrindo ineficiências e gargalos. Sempre priorize automações que tragam impacto direto na redução de custos, falhas e consumo energético;
2. Arquitetura eficiente e escalável: adote infraestruturas de nuvem com políticas de energia renovável e escalonamento automático. Prefira modelos de IA compactos e otimizados, evitando cargas desnecessárias de CPU e GPU;
3. Medição contínua de consumo e emissões: monitore em tempo real o gasto energético de cada fluxo automatizado. Estabeleça KPIs de eficiência, como quilowatt-hora por processo, para vincular ROI à sustentabilidade;
4. IA responsável com supervisão humana: inclua a intervenção humana ao ciclo de vida de sistemas automatizados, principalmente para decisões críticas. Garanta explicabilidade, auditoria e revisão periódica dos modelos para reduzir vieses.
5. Governança e políticas ESG integradas: crie comitês multidisciplinares para avaliar novos projetos. Alinhe metas de hiperautomação a objetivos de neutralidade de carbono e relatórios ESG.
6. Ciclo de melhoria contínua: após implantar, revise e aperfeiçoe. Reduza passos desnecessários, reavalie algoritmos e ajuste escalonamentos. Use dados de monitoramento para desativar ou simplificar automações que não entregam valor.
O Fusion Platform como espinha dorsal da hiperautomação

Para que a hiperautomação atinja seu potencial estratégico, é essencial dispor de um ecossistema completo de ferramentas de automação, que possibilita padronizar, monitorar e controlar processos.

O Fusion Platform é uma solução integrada que centraliza dados, processos, indicadores e toda a gestão corporativa. Como plataforma integradora, ela não só gerencia e automatiza processos, mas também conecta RPA sustentável, IA, formulários e governança, oferecendo uma visão unificada e eficiente das operações.

Sem dúvidas, é um recurso fundamental para garantir visibilidade e governança às iniciativas de eficiência energética e IA responsável.

Principais módulos do Fusion Platform

Com módulos específicos, o Fusion Platform oportuniza a automação inteligente e inovação com recursos como:
- Gestão de processos (BPM): mapeia fluxos ponta a ponta, identifica gargalos e garante que a automatização traga valor real;
- Gestão de indicadores (KPIs): painéis de desempenho monitoram, em tempo real, o consumo energético, as emissões e a eficiência;
- Gestão de riscos e compliance: antecipa vulnerabilidades em IA, protege dados sensíveis e garante conformidade regulatória;
- Gestão de documentos (GED): digitalização, classificação e controle de informações críticas, redução do uso de papel, agilidade nas aprovações e rastreabilidade.
Como a automação de processos empresariais sem planejamento é um atalho perigoso. Como resultado, ao incorporar o Fusion Platform no seu negócio, sua empresa cria uma base sólida para monitorar o ciclo de vida das operações, desde a concepção até a revisão, ampliando o impacto positivo sobre a sustentabilidade.

Ou seja, é o pontapé inicial para a hiperautomação sustentável, permitindo que ela aconteça com propósito e consciência.

Enfim, essa abordagem não é apenas uma vantagem competitiva: é uma exigência do mercado e de reguladores. Empresas que automatizam de forma inteligente, medindo impactos, integrando governança e priorizando IA responsável, reduzem custos, minimizam riscos e fortalecem sua imagem ESG.

A verdadeira hiperautomação sustentável consiste no uso de tecnologia a serviço do negócio e também do planeta. Esse é, portanto, o segredo para unir inovação, ética e responsabilidade ambiental.

Que tal comerçar hoje mesmo? Experimente o Fusion Platform e coloque seu negócio no rumo de um futuro sustentável, inovador e eficiente.
30/09/2025
Governança de processos: Estrutura essencial para IA
A governança de processos é a espinha dorsal da Inteligência Artificial nas empresas.

Em um cenário onde algoritmos automatizam decisões, interagem com clientes e otimizam operações em tempo real, aplicar IA sem processos bem definidos, dados confiáveis e fluxos rastreáveis pode resultar em caos operacional, falhas legais e decisões equivocadas.

Para evitar isso, é essencial implementar uma governança robusta com papéis claros, controle de versões, compliance e rastreabilidade. Entenda como essas ações irão transformar a jornada da transformação digital.

O que é governança de processos?

Governança de processos é a prática de planejar, estruturar, monitorar e controlar os processos de negócio de uma organização. Tem como objetivo garantir sua eficiência, consistência e alinhamento com as estratégias corporativas.

Muito mais do que automatizar tarefas ou desenhar fluxos, se trata de uma abordagem que garante clareza sobre quem faz o quê, como e por que.

Ou seja, envolve a definição de papéis e responsabilidades, o uso de regras e políticas operacionais claras, além da adoção de mecanismos de auditoria, rastreabilidade e conformidade com normas e regulamentações.

O desafio não é adotar IA, muitas empresas já fizeram isso. O desafio real é escalar com controle. Atualmente, 78 % das organizações já utilizam IA em ao menos uma função, e 71 % usam IA generativa em processos como marketing, TI e atendimento.

Em um cenário cada vez mais orientado pela automação de processos e Inteligência Artificial, a governança se torna ainda mais crítica, assegurando que os dados usados por sistemas automatizados ou modelos de IA sejam confiáveis, estruturados e documentados.

8 pilares da governança de processos eficaz
1. Modelagem de processos (BPM): representação formal e padronizada dos processos de negócio, com fluxos, etapas, regras e eventos bem definidos;
2. Ciclo de vida dos processos: estrutura que contempla modelagem, automação, execução, monitoramento e otimização contínua;
3. Papéis e responsabilidades: clareza sobre quem é responsável por modelar, aprovar, executar, monitorar e revisar cada processo;
4. Regras e políticas operacionais: conjunto de normas internas, diretrizes e critérios que orientam decisões e comportamentos;
5. Métricas e indicadores (KPIs): medidas de desempenho e conformidade, usadas para monitoramento, controle e melhoria contínua;
6. Auditoria e rastreabilidade: mecanismos para registrar e acompanhar ações, decisões, versões e execuções ao longo do tempo;
7. Conformidade regulatória: garantia de aderência a leis, normas e frameworks;
8. Ferramentas de suporte: plataformas tecnológicas que permitem a centralização da governança em um único ambiente.
Riscos reais de aplicar a IA sem governança

Sem uma governança sólida, as organizações correm o risco de perder o controle sobre seus fluxos operacionais, comprometer a qualidade das informações e se expor a falhas legais, éticas e técnicas.

Além disso, pode gerar perdas financeiras, principalmente em relação ao uso dos dados.

Um estudo realizado pela IBM apontou que o custo médio global de uma violação de dados é de 4,88 milhões de dólares.

A mesma pesquisa também constatou que empresas que adotam IA e automação em segurança de maneira eficiente, economizaram cerca de 2,2 milhões de dólares por incidente.

Leis como a LGPD e normas de gestão de risco, como a ISO 31000, exigem que empresas documentem suas operações, tenham rastreabilidade de decisões e mitiguem riscos associados ao uso de tecnologia. Ou seja, não estamos falando apenas de eficiência, mas de exigência regulatória.

De forma aprofundada, implementar IA sem governança de processos pode gerar riscos como:
1. Dados desestruturados e não confiáveis: a IA aprende com dados históricos. Se os dados forem inconsistentes ou fragmentados, os modelos se tornam imprecisos e enviesados;
2. Processos não documentados: Sem fluxos claros e formalizados, a IA opera em um ambiente de incerteza, dificultando a padronização e a escalabilidade;
3. Falta de rastreabilidade e responsabilização: decisões automatizadas sem trilhas auditáveis comprometem a conformidade e dificultam a investigação de falhas ou comprovação de conformidade com exigências legais;
4. Automação sem controle: a IA não corrige processos ruins, ela os escala. Sem governança, erros operacionais e gargalos se multiplicam rapidamente.
Todos esses riscos mostram que não basta investir em tecnologia: é preciso uma base sólida de governança para garantir segurança, eficiência e conformidade. É nesse cenário que o Fusion Platform se destaca.

Fusion Platform: governança e IA no mesmo ecossistema

O Fusion Platform é uma solução completa e low code que oferece a gestão de processos, documentos, indicadores e riscos. Por acoplar inúmeras funcionalidades, é capaz de centralizar a governança de processos integrando informações de múltiplas fontes com segurança, rastreabilidade e escalabilidade.

Para garantir a segurança, a solução da Neomind oferece recursos como criptografia, autenticação e trilha de auditoria, reduzindo riscos de vazamento e acesso indevido.

Todas as atividades executadas por intermédio do Fusion Platform são regidas por regras claras de responsabilidade, permitindo verificar quem executou o quê, quando e em qual etapa.

As funcionalidades do Fusion Platform formam a estrutura base para a implementação da IA:

Rastreabilidade

Cada documento e formulário é monitorado com precisão em relação a quem acessou, quando e as modificações feitas. O controle de acesso é feito com permissões configuráveis por usuário, grupo, papel, pasta e documento.

As alterações são registradas com data, horário, autor e conteúdo modificado. Dessa forma todos conseguem atuar com as mesmas versões atualizadas.

Central de Tarefas

Reúne todas as atividades atribuídas aos usuários, com redistribuição, alertas de atraso e monitoramento do status por cor, reduzindo a incidência de gargalos.

Relatórios e indicadores

Os processos e atividades executadas podem ser acompanhadas em tempo real por dashboards personalizados. O controle de acesso faz com que as informações estratégicas estejam disponíveis apenas para os perfis específicos.

Central de Auditorias

Reúne trilhas completas de uso, desde o login do usuário até alterações em documentos, processos, formulários e configurações. As informações podem ser filtradas por período, amostragem, IP, autor ou tipo de ação. Isso permite investigar ações suspeitas, rastrear falhas, identificar vazamentos e reforçar a conformidade com normas e leis como a LGPD.

Modelagem colaborativa

A criação, análise e melhoria de processos de negócio é realizada de forma conjunta por diferentes equipes. Inclusive, a documentação e desenho de fluxos de trabalho podem envolver a participação de todas as partes envolvidas.

Case de sucesso do uso do Fusion Platform

Na parceria entre Avalara e Neomind, a a plataforma atua como a base de governança de processos que viabiliza a automação fiscal de ponta a ponta.

Enquanto a Avalara oferece soluções especializadas para cálculo de tributos e conformidade fiscal, o Fusion Platform organiza e padroniza os fluxos operacionais internos, garantindo rastreabilidade, controle de versões e aderência às normas.

Dessa forma, cria-se um ambiente ideal para a aplicação da Inteligência Artificial, estruturando dados confiáveis, formalizando processos e permitindo auditoria completa.

Como resultado, as empresas não apenas automatizam suas obrigações fiscais com segurança e eficiência, mas se preparam para aplicar IA de forma estratégica, escalável e em total conformidade.

Papéis na governança orientada à IA

Para que a governança funcione como alicerce da transformação digital com IA, é preciso estabelecer claramente os papéis e responsabilidades:
- Gestor de processos: responsável por mapear, modelar e otimizar os fluxos. Atua como ponte entre operação e estratégia.
- Analista de dados: coleta, estrutura e prepara os dados usados pelos modelos de IA.
- Especialista em IA e machine learning: cria, treina e monitora os algoritmos, garantindo alinhamento com os objetivos do processo.
- Compliance e jurídico: verifica se os processos automatizados estão em conformidade com a legislação vigente.
- Gestores de negócio: usam os insights gerados para tomada de decisões e realinhamento da operação.
O Fusion Platform facilita essa integração ao permitir que todos atuem dentro do mesmo ecossistema, com permissões definidas, acesso controlado e visibilidade total sobre as ações.

É importante lembrar que IA não é um projeto com começo, meio e fim. Ela é um processo contínuo de aprendizado e evolução.

Apenas com um trabalho contínuo de governança de processos a IA pode evoluir com controle, segurança e valor estratégico real.

IA e governança trilham o mesmo caminho

Governança e Inteligência Artificial não são caminhos paralelos, são trilhas integradas. O sucesso na era digital depende da união entre automação inteligente, decisões orientadas por dados e processos bem estruturados.

Com o Fusion Platform, sua empresa pode transformar essa visão em realidade. Pronto para estruturar sua governança e aplicar IA com segurança, rastreabilidade e escalabilidade reais?

Experimente o Fusion Platform e garanta vantagens competitivas e crescimento contínuo com governança e Inteligência Artificial.
05/08/2025
O papel da governança na aplicação da Inteligência Artificial
Imagine uma empresa que decide aplicar Inteligência Artificial para acelerar seus processos, analisar grandes volumes de dados e tomar decisões com mais agilidade.

No entanto, logo surgem dúvidas: quem tem acesso aos dados? Quem valida as decisões da IA? Os modelos estão atualizados? Os resultados são confiáveis?

Neste contexto, aqui que a governança de processos e dados atua como pilar essencial. Independentemente do porte, seja em pequenas empresas em crescimento ou em corporações consolidadas, aplicar IA sem uma base sólida de governança é como construir um arranha-céu sobre areia.

Em contrapartida, com uma governança bem estruturada no Fusion Platform, a a IA se torna estratégica, segura e escalável, gerando valor real alinhado aos objetivos do negócio.

Portanto, se sua organização busca crescer com o uso da IA, sem abrir mão de controle, eficiência ou segurança, este conteúdo é para você.

A governança de processos não é apenas para grandes empresas

A adoção de soluções baseadas em Inteligência Artificial tem crescido exponencialmente em organizações de todos os portes. Com isso, novas oportunidades surgem, mas também novos desafios.

No entanto, muitas ainda encaram a governança como uma preocupação secundária ou exclusiva de grandes corporações.

Entretanto, a governança de processos é o sistema que define regras, papéis, responsabilidades e critérios de decisão para garantir que os processos organizacionais sejam gerenciados de forma eficaz, segura e alinhada à estratégia do negócio.

Como é a governança aplicada à IA?

No contexto da IA, governança é o modelo que garante que a tecnologia esteja a serviço dos objetivos da organização, e não o contrário. Afinal, de nada adianta oferecer um chat inteligente se os dados não estão organizados.

Nesse sentido,a governança envolve:
- Clareza de papéis e responsabilidades: saber quem executa cada etapa do processo e quais suas responsabilidades;
- Alinhamento com a estratégia organizacional: integração com objetivos e capacidade de adaptação às mudanças e aplicações de otimização;
- Padronização e documentação: mapeamento e execução automatizada para conectar processos, documentos e setores;
- Indicadores de desempenho: medição com base em dados consolidados e estruturados dos processos;
- Gestão da mudança: lastro de informações que apoiam a melhoria contínua com olhar em um contexto geral.
Em resumo, empresas que tratam a IA como um projeto isolado, sem integração com a gestão de dados e processos, acabam desperdiçando recursos e aumentando os riscos.

Governança total com o Fusion Platform

A governança corporativa só se concretiza quando aplicada no dia a dia, com processos bem definidos, documentos organizados e indicadores confiáveis.

Para isso, a resposta está em uma solução que realize a integração inteligente entre documentos, fluxos de trabalho e dados de desempenho. Sem isso, os esforços ficam fragmentados, e a empresa perde visibilidade e controle.

Governança e TI: o elo que transforma estratégia em resultado

Dessa forma, é preciso estar ancorado em uma infraestrutura tecnológica robusta, integrada e responsiva às necessidades do negócio. É justamente nesse ponto que a área de TI deixa de ser apenas suporte para se tornar protagonista estratégica.

Com isso, ao adotar uma plataforma completa como o Fusion Platform, regras, fluxos, documentos e decisões são executados, monitorados e aprimorados de forma segura e escalável.

Comece estruturando hoje o que sustentará sua IA amanhã

Como vimos ao longo desse artigo, a governança governança desempenha um papel central na eficiência e na escalabilidade dos processos organizacionais. Mais do que mapear ou automatizar tarefas isoladamente, é fundamental contar com uma ferramenta robusta que integre processos, indicadores, documentos e toda a gestão de forma clara e padronizada.

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01/08/2025
Você sabe o que é a Gestão Inteligente da Informação (IIM)?

Crescimento explosivo de dados, captura inteligente de dados, avanço da inteligência artificial (Machine Learning e processamento de linguagem natural (PLN)), Analytics, Internet das Coisas (IoT), Automação de Processos Robóticos (RPA) e força de trabalho cada vez mais móvel e conectada.

Diante de tantas novas tecnologias, as fronteiras do mercado de ECM foram ampliadas. Tornando-se necessário um novo estágio do Enterprise Content Management, que acompanhe o crescimento e a variedade de dados.

Você já deve saber que a Gestão da Informação auxilia de diferentes formas uma organização com redução de custos, agilidade em processos, entre tantos outros benefícios. Mas você conhece a diferença entre Gestão da Informação (Information Management) e a Gestão Inteligente da Informação (IIM)?

Primeiro, o que é Gestão da Informação (Information Management)?

Gestão da Informação, ou em inglês Information Management, nada mais é que a coleta e gerenciamento de informações, assim como a distribuição das mesmas para um ou mais públicos-alvo.

A AIIM está de acordo com esta definição e complementa que a estrutura organizacional deve ser capaz de gerenciar essas informações durante todo o ciclo de vida da informação, independentemente da origem ou formato (dados, documentos em papel, documentos eletrônicos, áudio, negócios sociais, vídeo, etc.) para entrega via dispositivos desktop e mobile.

E o que significa Gestão Inteligente de Informação (Intelligent Information Management)?

A Gestão Inteligente de Informação é um conjunto de processos que tem como finalidade organizar, gerenciar e entender todos os tipos de dados, incluindo a integração de descoberta de dispositivos IP, compartilhamento de dados, banco de dados de infraestrutura, eventos e alarmes, integração de terceiros, patches automatizados e aplicativos.

O Gerenciamento Inteligente de Informações tenta entender melhor todos os tipos de dados. E precisamos considerar como gerenciar nossas informações de maneira mais inteligente.

Os usuários precisam fazer muito mais do que apenas capturar documentos e informações, precisam absorver essas informações e transformá-las o mais rápido possível em processos de negócio, padronizando e automatizando-os. Além de desenvolver políticas para descartar informações sem valor de negócio.

Sendo assim, quando falamos em “Inteligente”, significa que nem todo processo empresarial é um processo gigantesco, com milhões de documentos. Eles podem ser simples, mas ricos em informações. E automatizá-los é uma pré-condição para fazer acontecer a transformação digital em um negócio.

Entretanto, é importante lembrar que os requisitos de gerenciamento de informações variam de acordo com cada processo e aplicação.

Intelligent Information Management Roadmap

Segundo a AIIM, a forma com que o ECM é descrito não se trata de uma estrutura ruim, mas a forma com que o ECM passou a ser visto é. Portanto, a melhor classificação aplicável é a Gestão Inteligente da Informação (IIM).

Anteriormente, a gestão de dados e a gestão de conteúdos eram consideradas coisas diferentes. Mas na visão da Gestão Inteligente de Dados, essa distinção não seria ideal, pois os problemas que afetam os clientes necessitam de ambas competências para serem resolvidas.

Concluindo

O autor, palestrante e Chief Evangelist da AIIM, John Mancini, afirma que uma empresa precisa de ferramentas de gerenciamento de informações que sejam:
1) Fáceis de usar;
2) Utilizáveis sem muito envolvimento de TI;
3) e fáceis de integrar em seus processos do dia a dia.

E com a IIM sendo uma tendência, que pode ou não ser aceita pelo mercado, o que sabemos é que o crescimento potencial de dados gera a necessidade de uma organização mais eficiente dessas informações.

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Referência:
AIIM

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04/12/2018
Machine Learning: o que a tecnologia tem a ver com ECM?
O Machine Learning é uma área das Ciências da Computação, oriunda de estudos sobre inteligência artificial. Em 1959, Arthur Samuel definiu Machine Learning (aprendizado de máquina) como o “campo de estudo que dá aos computadores a habilidade de aprender sem serem explicitamente programados”.

Sendo assim, Machine Learning (ML) tem a ver basicamente com desenvolver algoritmos que coletam dados, aprendem com eles e realizam algum tipo de predição. Exemplos disso seriam:
- Categorização de mensagens como SPAM em um sistema de e-mails;
- Reconhecimento de rostos no Facebook;
- Sugestão de compras da Amazon, entre muitos outros.
Desta forma, o algoritmo inteligente é treinado com uma grande base histórica, tendo como resultado a habilidade de poder realizar determinada tarefa. A seguir detalhamos melhor.

Um pouco mais sobre Machine Learning

Apesar de o Machine Learning existir há muito tempo, ele ganha novo impulso nos dias atuais, especialmente por quatro fatores:
1. Aumento do poder computacional (e redução de seu custo);
2. Surgimento das GPUs que tornam o processamento paralelo muito mais barato;
3. Redução de custo de armazenamento e
4. Aumento de bases de informação (estamos falando de Big Data) que são a grande matéria-prima para o Machine Learning.
Assim, as tarefas de Machine Learning geralmente são classificadas em 3 categorias mais amplas, conforme abaixo:
- Aprendizado supervisionado: o algoritmo é alimentado com inputs e outputs desejados. Com isso ele aprende a “fórmula” para chegar ao output desejado.
- Aprendizado não supervisionado: mais generalista, ou seja, nenhum tipo de classificação é feito nos dados, cabendo ao algoritmo explorá-los e detectar padrões. Por exemplo, ele pode determinar e agrupar dados de clientes com perfis semelhantes em sistemas de e-commerce.
- Aprendizado por reforço: o programa interage com um ambiente dinâmico para cumprir com um objetivo (exemplo: levar um carro do ponto A ao ponto B). Durante o processo é fornecido feedback referente ao que foi executado corretamente e o que foi realizado de forma errada, fazendo o algoritmo se aperfeiçoar.
Segundo um artigo publicado recentemente no site CIO, a hora das empresas adotarem iniciativas de Inteligência Artificial e Machine Learning é agora. Organizações que não conseguirem adotar ML para seus processos produtivos e comerciais correm o risco de ficarem atrás de concorrentes mais ágeis na próxima década.

Para dar os primeiros passos na utilização do Machine Learning, recomenda-se começar sem inicialmente pensar em resolver todos os problemas, mas sim com pequenas experiências. Além disso, não esqueça de dar aos dados os tratamentos que merecem, entendendo que eles são um ativo valiosíssimo para sua organização.

Machine Learning e ECM

Hoje, uma das características mais interessantes do uso de ECM é transformar em informação estruturada dados importantes do processo de trabalho de uma empresa. Ao termos processos mapeados dentro de uma ferramenta de ECM conseguimos controlar e extrair diversas informações como: dados, valores, prazos, tempo gasto, quantidade de tarefas e outras informações que antes estavam perdidas no dia a dia, mas que passam a estar devidamente estruturadas dentro de uma base de dados.

Este tipo de informação é justamente o que precisamos para podermos aplicar técnicas de Machine Learning como:
- Detectar perfis de comportamento;
- Analisar dados e encontrar padrões;
- Detectar gargalos em processos e que tipo de entradas e saídas fazem ele ser mais performático.
Acredita-se, com isso, que o ML pode ser um complemento importante para o ECM, pois além da análise humana que fazemos em relatórios de processos e indicadores de BI, podemos desenvolver algoritmos para analisar esta informação, tanto de maneira generalista (detectando gargalo de processos, por exemplo) como de uma maneira mais focada nos processos de negócio da empresa.

A Neomind, como provedora de soluções de BPM, ECM, Analytics, entre outras, enxerga hoje a Inteligência Artificial e o Machine Learning como evoluções importantes. Por isso, nosso time de Inovação já realiza estudos para incorporar funcionalidades com algoritmos que aumentem a eficiência nos processos de trabalho de nossos clientes..

Quem sabe, em um futuro mais próximo do que imaginamos, já seremos capazes de recebermos recomendações e sugestões de melhoria sobre nossos Workflows, totalmente automatizada por algoritmos inteligentes? Seria bastante interessante não é mesmo?

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Referências

Ciência e Dados, Wikipedia, Medium, CIO.
27/03/2018
Inteligência Artificial: da automação de processos ao aumento de produtividade

Se tem um assunto que ouvimos falar cada vez mais a respeito, este assunto é Inteligência Artificial (ou simplesmente IA). E o motivo é nobre, já que muitos especialistas enxergam a IA como uma oportunidade de introduzir novas fontes de crescimento às empresas e aumentar a produtividade. De acordo com o relatório How AI Boosts Industry Profits and Innovations (como a AI aumenta os lucros e inovações da indústria), até 2035 a produtividade no trabalho pode aumentar em 40% graças à IA, ampliando, desse modo, o crescimento econômico em 12 países desenvolvidos. Por essas e outras, hoje nosso convite é para você entrar no universo de Inteligência Artificial e entender melhor o que esta tecnologia pode fazer pelo seu negócio.
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19/02/2018

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