Em 20 de outubro de 2026, a Make apresentou o Process Intelligence durante o Waves ’26, em Praga. O anúncio mira uma pergunta que vem antes de qualquer cenário de automação: o que vale automatizar primeiro. Em vez de começar pelo fluxo, a proposta é começar pelo mapa de como o trabalho acontece de fato, com dados de uso das equipes.
O que foi anunciado
Segundo o blog da Make:
- Duas frentes: Task Mining e Process Mining, com tecnologia do Celonis Process Intelligence.
- Task Mining: registra como as equipes trabalham no desktop e no navegador, por meio de uma extensão do Google Chrome. A IA agrupa as interações em tarefas e subtarefas e mostra quais se repetem mais, quanto tempo levam e onde o trabalho fica parado.
- Oportunidades de automação: uma lista de cenários candidatos, com o número de execuções manuais por mês e o quanto um agente de IA se encaixaria, com a opção de construir com a Maia, assistente da Make.
- Process Mining: um mapa atualizado do trabalho entre sistemas, agentes de IA e pessoas, montado a partir de eventos de sistemas de registro. Permite perguntar em linguagem natural, por exemplo, por que um caso atrasou, e acompanhar a economia de produtividade dos fluxos construídos.
- Controles de privacidade: a empresa escolhe quais aplicativos entram no escopo e quanto é capturado, de apenas o uso do aplicativo até títulos de janela, com texto digitado e capturas de tela desativados. A página cita nomes de usuário com hash, filtragem no próprio dispositivo, acesso por papel e a possibilidade de o funcionário ver o que é capturado e pausar a captura.
- Acesso: por lista de espera. A fonte não informa data de disponibilidade geral, preço, planos nem países.
Por que isso importa para quem faz marketing
A fila de automação em times de marketing e operações costuma ser decidida por percepção: o processo que mais incomoda ou o pedido de quem insiste mais. Medir repetição, duração e espera por tarefa muda a conversa, porque coloca número no lugar da impressão. Na leitura do Club Martech, esse é um passo anterior à adoção de um agente de IA: antes de entregar uma tarefa a um agente, vale saber se ela é frequente, estável e bem definida.
Há uma distinção importante entre anúncio e adoção comprovada. Os números que a página cita sobre a plataforma, como mais de 4.000 empresas e redução do trabalho manual por um fator de cinco, são material de divulgação da própria Make e não detalham resultados medidos do Process Intelligence. Para times de RevOps e operações, o ponto prático é que gravar o trabalho das pessoas exige governança: quem vê o quê, por quanto tempo e com qual finalidade.
O que observar na sua operação
- Liste os candidatos antes de gravar: escreva quais rotinas você acredita serem as mais repetitivas e compare depois com o que a medição mostrar.
- Defina o escopo de captura: decida quais aplicativos e qual nível de detalhe fazem sentido, começando pelo menor volume de dados necessário.
- Combine regras com o time: alinhe com as pessoas envolvidas e com as áreas de privacidade e jurídico o que será registrado e como a captura pode ser pausada.
- Separe descoberta de decisão: uma lista de oportunidades indica onde olhar, mas a priorização considera risco, custo de manutenção e impacto no cliente.
- Peça evidência de resultado: antes de contar com a ferramenta, procure casos com métricas medidas, não apenas promessas de redução de trabalho manual.
E agora?
O acesso ainda é por lista de espera, então a avaliação prática fica para depois. Falta saber preço, data de lançamento, países atendidos, requisitos de plano e se haverá resultados de clientes para as duas frentes. A mesma página remete a outros anúncios da Make no Waves ’26, que ficam fora desta nota. Para acompanhar como agentes já entram no fluxo de trabalho em outra plataforma, veja a notícia sobre o Linear.