AI agents automatizam workflows empresariais com machine learning

São Paulo — InkDesign News —

Em uma jornada de quatro meses explorando o potencial da machine learning e automação, uma equipe liderada por Samir Saci mostrou como agentes de IA podem transformar operações empresariais por meio de automações inteligentes e adaptáveis.

Arquitetura de modelo

A base das soluções apresentadas é o uso de ferramentas no-code como o n8n, que facilita a criação de workflows automatizados integrando modelos de linguagem baseados em GPT-4o. Esses agentes inteligentes são capazes de analisar conteúdos complexos, como mensagens EDI e relatórios corporativos, extraindo dados estruturados automaticamente e reduzindo a carga manual operacional.

Um exemplo prático é a automação do processo de recepção em armazéns, onde e-mails contendo informações de pedidos são analisados por uma AI node que identifica dados essenciais para posterior inserção em sistemas internos. A arquitetura permite que o agente interprete diferentes formatos, aumentando a robustez e adaptabilidade do sistema.

“Precisamos de um método para implantar soluções simples e eficientes para escalar nossa oferta de análise e automação.”
(“We need a method to deploy simple and efficient solutions to scale our offer of analytics and automation.”)

— Samir Saci, Cofundador

Treinamento e otimização

A equipe adotou um processo iterativo baseado na aprendizagem ativa, construindo protótipos a partir de estudos de caso coletados numa ampla experiência em logística, incluindo setores como 3PLs, FMCGs e marcas de luxo. A eficiência dos modelos foi avaliada através de métricas de tempo economizado e precisão na extração de dados.

Por exemplo, no monitoramento de regulamentações ESG, um agente pode filtrar automaticamente documentos relevantes, utilizando técnicas de classificação baseadas em machine learning, liberando analistas para tarefas de maior valor. O ROI é calculado multiplicando o tempo economizado pelo custo horário dos profissionais, um argumento decisivo para a adoção do sistema.

“Com essa máquina de criação de conteúdo, você pode ocupar o espaço, fornecer valor e criar uma comunidade online centrada no seu negócio.”
(“With this content creation machine, you can occupy the space, provide value and create an online community centered around your business.”)

— Samir Saci, CEO LogiGreen

Resultados e métricas

Mais de 60% da receita da empresa agora vem de soluções baseada em automação inteligente. Os clientes relataram ganhos substanciais em produtividade, redução de erros e maior agilidade em processos cruciais, como auditorias automáticas de relatórios de sustentabilidade conforme a diretiva CSRD.

Além disso, o uso de agentes que fornecem explicações em linguagem natural sobre erros detectados melhora a usabilidade e compreensão de relatórios técnicos, aumentando a confiabilidade dos dados reportados e reduzindo custos com retrabalho.

“Você não precisa ser um expert em XHTML para corrigir o relatório.”
(“You don’t need to be an XHTML expert to correct the report.”)

— Samir Saci, Engenheiro de Supply Chain

O futuro dessas aplicações passa pelo aprofundamento em aprendizado profundo para lidar com formatos cada vez mais complexos e a expansão para outros setores que enfrentam desafios similares de integração e qualidade de dados.

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Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)