Dados financeiros fragmentados entre o ERP Sienge, planilhas e sistemas isolados, sem visibilidade consolidada em tempo real.

Pipeline ELT com +25 fluxos n8n orquestrando extração incremental via API REST do Sienge, transformação e carga no BigQuery. Modelagem dimensional com views materializadas para contas a pagar, contas a receber, fluxo de caixa e DRE consolidado por macrogrupo.

Latência reduzida de horas para minutos; DRE disponível em tempo real sem reconciliação manual de planilhas.

Time financeiro sem perfil técnico dependia de TI para qualquer consulta pontual sobre os dados consolidados no data warehouse.

Agente LLM com acesso ao schema do BigQuery que interpreta perguntas em linguagem natural, gera queries SQL parametrizadas, executa e devolve respostas estruturadas via WhatsApp — sem frontend adicional.

Consultas pontuais que dependiam de TI passaram a ser resolvidas em segundos pelo próprio time de negócio.

Com +25 fluxos em produção, falhas silenciosas podiam comprometer processos críticos sem nenhuma sinalização imediata.

Camada de observabilidade transversal que intercepta exceções em todos os workflows ativos, persiste logs estruturados e dispara alertas via WhatsApp com identificação do fluxo, tipo de erro e contexto para diagnóstico imediato.

MTTR reduzido de horas para minutos; nenhuma falha passa despercebida em produção.

Fichas de Verificação de Serviços preenchidas em papel — dias de latência para chegar ao escritório, sem rastreabilidade.

WebApp PWA para preenchimento digital das FVS em campo, com sincronização em tempo real, geração automática de relatórios e alertas para os engenheiros responsáveis via webhook.

Rastreabilidade completa dos registros de obra; eliminação do retrabalho com papel e da latência de informação.

Gestão sem KPIs consolidados — decisões baseadas em percepção e planilhas desatualizadas.

Camada de BI sobre o data warehouse em BigQuery com dashboards no Looker Studio. Modelagem dimensional com métricas de fluxo de caixa, DRE por macrogrupo, contas a pagar e consumo de frota por veículo e período.

Visibilidade total de custos; desvios de consumo detectados de forma proativa antes de gerarem impacto.

Registro de abastecimentos da frota feito manualmente, sem histórico estruturado para análise de consumo por veículo.

WebApp com extração de dados de cupons fiscais via OCR, pipeline ETL de normalização e carga automática no Google Sheets integrado ao BigQuery para análise de consumo e custo por veículo.

Eliminação do registro manual; histórico de abastecimentos centralizado e rastreável por placa.

Empresa sem estrutura de TI definida, operações digitais desorganizadas e sem documentação técnica.

Estruturação completa do departamento de TI: arquitetura de infra self-hosted (VPS + Docker + Nginx), documentação técnica, padronização de workflows e roadmap de transformação digital.

Fundação técnica que viabilizou todos os projetos subsequentes e reduziu dependência de SaaS.

Pedidos e capacidade produtiva gerenciados manualmente — prazos estimados sem base em dados reais de produção diária.

WebApp com motor de recalibração automática de prazos a cada registro de produção. KPIs de throughput, taxa de ocupação e eficiência de linha calculados em tempo real sobre o banco de dados operacional.

Prazos calculados com precisão sobre dados reais; visibilidade de gargalos de capacidade antes opacos.

Consultas operacionais do dia a dia exigiam acesso direto ao sistema, interrompendo o fluxo de trabalho dos operadores.

Agente LLM com acesso NL-to-SQL ao banco de dados da fábrica. Responde em linguagem natural perguntas como "Nosso estoque de cimento dura até sexta no ritmo atual?" sem abrir o sistema.

Consultas operacionais sem acesso ao sistema e sem dependência de TI para respostas imediatas.

Novos pacientes chegando via formulários digitais sem processo estruturado de triagem — time clínico sem como priorizar ou qualificar os leads.

Workflows n8n que captam leads dos formulários e acionam uma LLM para classificar automaticamente por perfil, urgência e adequação ao serviço. Dados estruturados enviados ao CRM com segmentação.

Time clínico recebe leads já classificados e priorizados — sem triagem manual.

Exames chegando em PDF sem estrutura padrão — entrada manual obrigatória e histórico clínico inacessível para análise cruzada.

Pipeline ELT em n8n com extração estruturada de PDFs via Gemini, normalização dos dados clínicos e carga no Supabase com versionamento, log de auditoria e controle de acesso em conformidade com a LGPD.

Eliminação da entrada manual; histórico clínico estruturado, pesquisável e completamente auditável.

Médicos entrando nas consultas sem contexto rápido do paciente, perdendo tempo navegando no sistema durante o atendimento.

Agente via WhatsApp que consulta próximos exames, lista pacientes agendados e gera um resumo da última consulta para contextualizar o médico antes do atendimento.

Médico entra na consulta já contextualizado, sem buscas manuais no sistema.

Volume crescente de dados clínicos tornando buscas lexicais ineficazes para consultas contextuais sobre o histórico dos pacientes.

Sistema RAG com estratégia de chunking por tipo de documento, geração de embeddings via Gemini e recuperação semântica via Weaviate. Contexto relevante injetado dinamicamente na LLM para respostas fundamentadas no histórico clínico.

Consultas contextuais em segundos, com precisão superior a qualquer busca lexical.

Necessidade de um hub operacional próprio centralizando gestão de conhecimento, automação de tarefas e monitoramento de infraestrutura, sem dependência de SaaS para dados sensíveis.

Agente orquestrador com especialistas como ferramentas: Obsidian para gestão de conhecimento, n8n + MCP para automação e monitoramento de infraestrutura. Memória persistida em markdown com carregamento sob demanda para otimização de tokens. Stack self-hosted em VPS própria com n8n + MCP + Weaviate + Docker e Claude como modelo principal.

Hub operacional com controle total sobre dados, infraestrutura e custos — zero dependência de serviços externos para fluxos críticos.

Registro de gastos pessoais dependia de acesso manual a aplicativos, gerando atrito e abandono do hábito de controle financeiro.

Aplicativo de finanças pessoais com pipeline de ingestão via chat no WhatsApp. O agente LLM extrai entidade, valor e categoria em linguagem natural, valida e registra automaticamente no banco de dados com histórico e dashboards analíticos.

Registro de gastos sem atrito; histórico financeiro atualizado em tempo real pelo canal mais acessível do dia a dia.

Análise financeira aprofundada exigia consultas manuais repetitivas, sem contexto acumulado entre sessões e sem capacidade de investigar anomalias de forma autônoma.

Agente com skills de análise financeira e ferramentas MCP conectadas ao banco de dados relacional. Detecta anomalias em séries temporais, cruza indicadores históricos e aprofunda investigações financeiras de forma autônoma com memória persistente entre sessões.

Análises que levavam horas passaram a ser iniciadas com uma pergunta em linguagem natural, com profundidade investigativa real.

Fluxos de automação em produção sem mecanismo de observabilidade — falhas silenciosas sem sinalização ao operador.

Camada de observabilidade transversal que intercepta exceções em todos os workflows, persiste logs estruturados e dispara alertas via WhatsApp com identificação do fluxo, tipo de erro e contexto para diagnóstico rápido.

Tempo de detecção de falhas reduzido de horas para minutos; rastreabilidade completa de incidentes em produção.