Desafio
Quase 90% da alocação de FTEs mapeada estava concentrada em atividades de processamento de dados, validação e gestão de workflows, com elevado potencial de automação.
14 de ago. de 2026
Reduzindo a carga de trabalho do back office em até 30% com IA e automação inteligente
Um grupo automotivo analisou dezenas de processos de back office em várias equipes para identificar onde IA, automação inteligente e integração de plataformas poderiam reduzir o trabalho manual e melhorar a eficiência operacional. A avaliação identificou potencial para reduzir a força de trabalho em até 31%, com um impacto estimado superior a €1 milhão.
Em resumo
Solução
A LTPlabs transformou dezenas de processos mapeados em 13 iniciativas priorizadas e definiu uma arquitetura reutilizável que combina agentes de IA, IA generativa, automação de navegador, APIs e plataformas corporativas já existentes.
Resultados
A avaliação identificou um potencial de redução de capacidade entre 20% e 30% da operação atual, com um impacto financeiro superior a €1 milhão.
Desafio
Um grande grupo automotivo queria identificar onde a inteligência artificial e a automação poderiam gerar ganhos mensuráveis de eficiência em suas operações de back office.
A empresa contava com centenas de colaboradores distribuídos entre equipes administrativas, financeiras e operacionais. O processo de discovery mapeou dezenas de processos que representavam aproximadamente 90% da atividade operacional total.
A análise dos processos mostrou que o esforço operacional estava fortemente concentrado em atividades repetitivas e intensivas em informação. Integração e processamento de dados, validação e controle de qualidade e gestão de workflows representavam mais de 85% do esforço total.
Isso criou uma oportunidade clara para automatizar o processamento e a validação de dados, melhorar os workflows e introduzir IA em atividades que exigem análise e apoio à decisão. A principal questão era identificar onde essas tecnologias poderiam gerar o maior impacto para o negócio, mantendo ao mesmo tempo uma implementação viável.
Solução
A LTPlabs conduziu um processo estruturado de discovery com as diferentes equipes, conectando os principais pontos de dor operacionais a oportunidades de melhoria com IA, automação, dados e plataformas.
A avaliação resultou em 13 casos de uso priorizados, analisados de acordo com o impacto esperado para o negócio e a complexidade de implementação. As iniciativas abrangeram operações apoiadas por IA, incluindo extração automática de dados de plataformas centrais, validação automática de documentos extensos e iniciativas de capacitação em dados e IA.
Alguns dos casos de uso prioritários ilustram como o modelo operacional poderia evoluir:
- Validação de garantias assistida por IA
O assistente de garantias proposto integra-se aos ambientes existentes e utiliza três agentes especializados para validação de elegibilidade, documentação e aspectos técnicos.
Os agentes analisam as informações de garantia com base na documentação dos processos das marcas, históricos de manutenção, registros de garantia e informações provenientes da plataforma existente de gestão do processo de garantias.
A solução foi concebida para gerar scores de conformidade, identificar correções necessárias, sugerir ações corretivas de acordo com o nível de criticidade e produzir relatórios detalhados. Os casos críticos continuam sujeitos à validação humana.
- Processamento inteligente de pagamentos
A plataforma inteligente de pagamentos introduz controles automatizados nas operações financeiras, incluindo validação de IBAN, verificação de dados obrigatórios, alertas de inconsistências, workflows de aprovação configuráveis, priorização automática de solicitações críticas e monitoramento operacional em tempo real.
A solução também inclui integrações que permitem consultar faturas pendentes e movimentos contábeis. Uma plataforma comum foi concebida para dar suporte às operações em toda a organização.
- Arquitetura reutilizável de IA e automação
O roadmap também define uma arquitetura híbrida de automação reutilizável, combinando automação de navegador e IA generativa.
Uma camada tecnológica comum garante conectividade com sistemas internos e portais externos das marcas, autenticação centralizada e gestão de sessões, além de recursos compartilhados de logging e monitoramento.
Essa arquitetura cria a base para novos casos de uso sem a necessidade de reconstruir a tecnologia subjacente para cada processo.
O principal objetivo desta aplicação é disponibilizar um agente multimarca para o setor automotivo, capaz de extrair informações de múltiplos portais, estruturar os dados coletados, consolidá-los e disponibilizá-los para workflows operacionais, incluindo chamadas outbound planejadas e e-mails personalizados para clientes.
Resultados
A avaliação identificou um potencial significativo para redesenhar o modelo operacional de back office do grupo automotivo.
Considerando as iniciativas priorizadas, o impacto estimado corresponde a uma redução de 20% a 30% da operação atual em termos de força de trabalho.
No limite superior da oportunidade identificada, o impacto potencial corresponde a aproximadamente €1,6 milhão.
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