Quando se fala em transformação digital no comércio exterior, a atenção costuma estar voltada para sistemas, integrações, conectividade e novas tecnologias. No entanto, existe um gargalo operacional muito menos visível e que continua presente na rotina de grande parte das empresas: a dependência do preenchimento manual de informações. Todos os dias, profissionais experientes dedicam horas de trabalho à transcrição de dados que já existem em documentos como conhecimentos de transporte, faturas comerciais e registros logísticos. Embora seja uma atividade considerada parte natural da operação, ela traz consequências relevantes para produtividade, qualidade dos dados e capacidade de resposta dos negócios.
O problema raramente está no documento em si. O desafio está em tudo o que acontece ao redor dele.
Cada informação digitada manualmente exige conferência. Cada divergência identificada demanda nova validação. Cada erro encontrado pode gerar retrabalho, atrasos ou a necessidade de revisar etapas subsequentes do processo. Em operações complexas, que dependem de precisão e conformidade regulatória, pequenas inconsistências têm potencial para gerar impactos significativos.
Além disso, existe uma questão que muitas empresas começam a enxergar com mais clareza: o custo de oportunidade.
Profissionais qualificados são contratados para analisar informações, gerenciar riscos, acompanhar operações e apoiar decisões estratégicas. Quando boa parte de seu tempo é consumida por atividades repetitivas de inserção e conferência de dados, o valor potencial desse conhecimento deixa de ser aproveitado plenamente.
Essa é uma das razões pelas quais a discussão sobre inteligência artificial precisa amadurecer.
Nos últimos anos, o debate sobre IA concentrou-se em ferramentas conversacionais e em aplicações voltadas à produtividade individual. Embora essas iniciativas tenham seu valor, os maiores ganhos corporativos tendem a surgir quando a tecnologia é incorporada aos fluxos de negócio, atuando diretamente sobre processos críticos.
No comércio exterior, por exemplo, a questão central não é somente ler um documento. É compreender seu contexto operacional.
Uma informação extraída de um conhecimento marítimo, de um documento aéreo ou de um registro rodoviário precisa ser interpretada, organizada, associada ao processo correto e disponibilizada para validação de forma segura. Sem essa compreensão do contexto, a automação resolve apenas parte do problema.
Por isso, a próxima etapa da transformação digital não será caracterizada apenas pela digitalização de documentos. Ela será marcada pela transformação desses documentos em dados estruturados, conectados e utilizáveis dentro da operação.
Esse movimento também traz uma mudança importante na forma como as organizações enxergam governança. A adoção de inteligência artificial em processos empresariais não pode prescindir de supervisão, rastreabilidade e validação humana. O objetivo não é substituir a capacidade de decisão das pessoas, mas ampliar sua eficiência, reduzindo tarefas repetitivas e aumentando a disponibilidade para análises de maior valor agregado.
À medida que as cadeias globais se tornam mais complexas e o volume de informações cresce, a capacidade de processar dados de forma rápida e confiável deixará de ser apenas uma vantagem competitiva para se tornar uma necessidade operacional.
Nesse cenário, a verdadeira inovação não está em criar mais documentos digitais. Está em reduzir a dependência do input manual que ainda limita a eficiência de grande parte das operações.
A tecnologia mais transformadora não é necessariamente a que aparece mais. Muitas vezes, é aquela que elimina etapas invisíveis, reduz atritos e devolve às pessoas o tempo necessário para fazer aquilo que nenhuma máquina consegue substituir: analisar, decidir e gerar valor para o negócio.
*Por Ricardo Costa, Head de Customer Success da NTT DATA.
