Entenda como a Inteligência Artificial está ampliando as capacidades dos sistemas de regras de negócio (BRMS) e tornando as decisões mais inteligentes e adaptáveis.
Tecnologia
Sistemas de Gerenciamento de Regras de Negócio (BRMS) são amplamente utilizados por empresas que precisam automatizar decisões com base em políticas operacionais, normas regulatórias e critérios técnicos. Ao centralizar as regras em um repositório lógico, esses sistemas permitem consistência, rastreabilidade e governança em decisões como cálculos tributários, validações contratuais, liberação de crédito e definições de elegibilidade.
Organizações que operam com plataformas como a da Abaccus utilizam o BRMS para garantir que as decisões estejam alinhadas com suas diretrizes internas e obrigações legais. Entretanto, em cenários onde os dados são volumosos, comportamentais e imprevisíveis, o BRMS sozinho pode não ser suficiente. É nesse contexto que a Inteligência Artificial (IA) entra como tecnologia complementar, permitindo que a automação alcance novos níveis de adaptabilidade e inteligência.
O BRMS é estruturado para lidar com decisões determinísticas, ou seja, baseadas em regras explícitas e declarativas. Por exemplo, uma regra típica seria: “Se a idade for maior que 60 e a renda menor que R$ 2.000, então isentar de taxa”. Essa lógica é ideal para ambientes regulados e processos formais.
A IA, por sua vez, opera com base em modelos preditivos, extraindo padrões a partir de dados históricos. Ao invés de depender de regras fixas, ela calcula probabilidades: a chance de um cliente cancelar um serviço, o risco de uma transação ser fraudulenta, ou a propensão de um cliente responder positivamente a uma oferta.
Essas tecnologias atuam em camadas diferentes. O BRMS continua sendo a instância de decisão formal, auditável e rastreável, enquanto a IA oferece inteligência adaptativa que pode alimentar essas decisões com dados contextuais e preditivos.
Considere um processo de liberação de crédito:
Com isso, as decisões se tornam mais eficientes, e ao mesmo tempo mais sensíveis ao contexto individual.
A união entre sistemas de regras de negócio (BRMS) e inteligência artificial preditiva tem se mostrado um dos pilares da nova geração de automação empresarial. Essa abordagem permite que decisões sejam tomadas com base não apenas em regras fixas, mas também em evidências estatísticas e comportamentais, combinando precisão operacional com adaptabilidade contextual.
Diversos estudos de mercado reforçam os ganhos concretos dessa integração. A PwC aponta que empresas que utilizam big data e análises avançadas podem superar seus pares em 5% em produtividade e 6% em lucratividade. Esses resultados estão diretamente ligados à capacidade de antecipar riscos, otimizar processos e responder ao mercado com maior agilidade.
O impacto da inteligência artificial nas operações já é percebido em larga escala. De acordo com a McKinsey, mais de 75% das organizações globais utilizam algum tipo de IA em ao menos uma função de negócio. Nos casos em que a IA generativa foi aplicada, os relatos apontam reduções expressivas de custo e aumento de receita localizados nas áreas beneficiadas pela tecnologia. Ainda assim, a consultoria ressalta que esses ganhos estão nos estágios iniciais e devem evoluir com a consolidação do uso da IA em larga escala.
Ao mesmo tempo, a modelagem preditiva vem se tornando uma aliada essencial na tomada de decisões críticas. Com ela, empresas conseguem prever falhas, fraudes, inadimplência e outros riscos com base em evidências históricas e variáveis contextuais. Quando conectada a sistemas BRMS, essa capacidade preditiva se transforma em ação prática, com decisões mais rápidas, personalizadas e alinhadas às políticas internas.
No setor financeiro, por exemplo, bancos brasileiros que adotaram soluções baseadas em IA para atendimento automatizado resolveram até 70% das demandas por meio de chatbots, sem a necessidade de agentes humanos. Após programas estruturados de capacitação em IA, essas instituições registraram aumentos de produtividade de até 15% em áreas como atendimento, crédito e análise de risco.
A perspectiva futura também é promissora. Segundo estudo da Forrester, até 2025, cerca de 40% das indústrias altamente reguladas integrarão inteligência artificial e governança de dados diretamente em seus processos de compliance. O mesmo relatório projeta que metade dos casos de uso corporativos em IA migrará para aplicações preditivas, com foco em decisões mensuráveis, alinhadas aos objetivos estratégicos e capazes de acelerar a transformação digital.
À medida que as empresas amadurecem suas práticas em analytics, a exigência por estruturas decisórias governáveis e auditáveis aumenta. Nesse contexto, o BRMS segue sendo o motor de conformidade, enquanto a IA atua como cérebro analítico. Essa sinergia permite decisões mais eficientes, rastreáveis e inteligentes, gerando ganhos sustentáveis em produtividade, qualidade e vantagem competitiva.
Mesmo com IA, a governança decisória segue sendo conduzida pelo BRMS. Isso garante que todas as decisões sejam registradas, justificadas e auditáveis, mesmo quando envolvem variáveis preditivas. Modelos de IA, embora eficazes, não devem atuar isoladamente em processos sensíveis, especialmente em ambientes regulados.
Nesse sentido, empresas que operam com plataformas de BRMS maduras, como a da Abaccus, estão bem posicionadas para integrar fontes de inteligência com segurança, sem abrir mão de rastreabilidade.
A Inteligência Artificial não substitui os sistemas de regras de negócio. Ela os expande, tornando-os mais responsivos, contextualizados e inteligentes. Ao atuar como motor analítico, a IA enriquece a base de decisão do BRMS, que continua sendo o responsável por aplicar as regras formais da organização.
Empresas que adotam essa arquitetura híbrida conseguem automatizar decisões com maior eficácia, antecipar riscos, responder ao mercado com agilidade e, ao mesmo tempo, garantir conformidade com políticas internas e legislações vigentes.
