Categoria: Integração de plataformas

3 maneiras de agregar valor com IA a workflows determinísticos em serviços financeiros

Posted on julho 10, 2026 by - AI, Integração de plataformas, Integração de sistemas, iPaaS Software, IT

Os principais processos financeiros não conseguem lidar com a natureza probabilística dos LLMs. Por necessidade estrutural e regulatória, eles precisam ser determinísticos. Mas isso não significa que a IA não tenha espaço nos serviços financeiros.

Enquanto os dados precisam se mover de um sistema para outro sem variações, a IA pode analisar esses dados para ajudar as empresas a resolver problemas com mais rapidez. O workflow determinístico produz uma saída estruturada. A IA produz significado.

Chamamos essa abordagem de “determinístico plus.” Ela mantém os workflows determinísticos exatamente como são, mas adiciona uma camada agêntica que interpreta o que esses workflows revelam.

Como os serviços financeiros podem usar o modelo determinístico plus

Nos serviços financeiros, uma abordagem determinística costuma ser uma exigência legal, e os regimes regulatórios que exigem explicabilidade não vão desaparecer.

Portanto, a questão não é se os workflows determinísticos deixarão de existir. Eles não deixarão. A questão é onde a IA pode agregar valor que os workflows determinísticos, por sua própria estrutura, não conseguem: automatizando trabalhos não estruturados, dependentes de contexto e que exigem raciocínio.

O padrão determinístico plus funciona da seguinte forma:

  • A camada determinística movimenta dados, aplica regras de roteamento, valida entradas, transforma formatos e grava informações nos sistemas de registro. Tudo o que ela processa é auditável e mecanicamente confiável.
  • A parte “plus” vem dos workflows agênticos que operam em paralelo ou após esses processos, utilizando as informações que os workflows determinísticos disponibilizam. Ela pode destacar, por exemplo, que o banco processou mais pagamentos do que o habitual relacionados a compras esportivas durante a Copa do Mundo.

Nossos clientes frequentemente identificam oportunidades para aplicar o modelo “determinístico plus” quando analisam o trabalho manual que envolve integrações e automações. Em que momento os dados são entregues a uma pessoa para análise? O que a IA poderia fazer antes dessa transferência para tornar essa análise mais eficiente?

Tratamento de exceções no processamento batch noturno

Embora os sistemas de liquidação em tempo real já processem a maior parte das transações institucionais, os processos batch noturnos dos sistemas bancários centrais ainda são responsáveis por uma pequena parcela da carga. Esses processos exigem operações determinísticas. Reconciliação contábil, consolidação de transações e liquidação de fim de dia precisam se comportar exatamente da mesma forma todas as vezes, com total rastreabilidade.

Quando uma execução batch detecta uma divergência contábil, o workflow determinístico move o desequilíbrio para uma conta transitória. Ele também reúne todos os logs de transações, payloads de API e estados dos sistemas de registro envolvidos, independentemente dos sistemas legados utilizados.

Depois disso, ele aguarda até que a equipe sênior de operações faça login. Diagnosticar a causa raiz de uma falha em um processamento batch pode consumir 40-60% do tempo médio total de resolução e falhas desse tipo representam um risco real de liquidez para os bancos a cada hora em que permanecem sem solução.

Solução determinístico plus: a IA não pode resolver divergências, mas pode acelerar o diagnóstico. Ela consegue analisar todo o conjunto de dados forenses agregados para sugerir uma causa raiz provável e uma recomendação de remediação. Às 6 a.m., quando a equipe sênior de operações faz login, o chamado de exceção não está em branco. Ele contém um diagnóstico provável (por exemplo, uma incompatibilidade na janela de corte de 1 hora com uma rede externa de fornecedores), os IDs das transações relevantes e uma ação sugerida (uma reversão contábil, um lançamento forçado ou um caminho de escalonamento).

Valor: A IA faz toda a análise durante a madrugada. Ela propõe uma causa raiz provável e uma solução potencial. A equipe decide o que fazer com essas informações. A IA não acertará todas as vezes (por isso os humanos continuam envolvidos), mas acertará na maioria delas. Quando isso acontecer, reduzirá o tempo de remediação pela metade.

Suporte ao catálogo de data mesh

Empresas de serviços financeiros utilizam cada vez mais arquiteturas de data mesh para facilitar análises. Essa abordagem distribui a responsabilidade pelos dados entre equipes de domínio, em vez de concentrá-la no departamento de TI. Cada equipe publica seus dados para que o restante da organização possa consumi-los e analisá-los.

Projetos de catálogo de dados frequentemente fracassam devido à baixa adoção e ao pouco engajamento. Em muitos casos, isso acontece porque falta documentação atualizada e compreensível para usuários não técnicos. Sem orientações adequadas, os analistas não encontram o que procuram e acabam voltando para planilhas isoladas.

Solução determinístico plus: Um workflow agêntico utiliza uma amostra dos dados provenientes dos pipelines determinísticos, juntamente com a documentação existente, para produzir um guia atualizado, incluindo as principais mudanças.

Valor: O catálogo permanece atualizado sem gerar um backlog de documentação. Equipes não técnicas conseguem encontrar, compreender e confiar nos produtos de dados de que precisam. A lacuna de adoção diminui, e o investimento da empresa em data mesh passa a gerar retorno.

Inteligência sobre reclamações

Todas as noites, clientes do setor bancário da Digibee sincronizam os dados das agências com a matriz, incluindo um histórico contínuo das reclamações dos clientes. Uma simples agregação dessas informações consegue mostrar o volume de reclamações e sua distribuição por categorias, mas não vai além disso.

Solução determinístico plus: 

Adicione um workflow agêntico que:

  1. Propõe explicações para tendências. Por exemplo, um aumento nas reclamações sobre o internet banking pode estar relacionado a uma indisponibilidade temporária (já resolvida) do provedor de nuvem.
  2. Identifica novas tendências que o banco ainda não estava monitorando. Um conjunto de denúncias de golpes pode revelar um novo padrão de fraude dias ou até semanas antes de ele aparecer em um ciclo formal de revisão.cle.

O agente atua de forma downstream sobre os dados de reclamações continuamente, resumindo o conteúdo dos lotes processados, identificando concentrações por região ou linha de produto e comparando os volumes atuais com os históricos.

Valor: O processo bancário principal continua totalmente auditável, mas sinais que antes exigiam semanas de análise manual passam a surgir em questão de horas.

O que esses casos têm em comum

Todos esses casos de uso giram em torno de processos centrais que não permitem qualquer saída probabilística. Nenhuma das soluções propostas interfere nesses processos principais. Em vez disso, elas utilizam a IA para sintetizar informações que não podem ser reduzidas a uma fórmula. É exatamente nesse tipo de tarefa que os LLMs apresentam desempenho consistente. Também é um tipo de trabalho que, historicamente, ou deixava de ser realizado ou consumia um tempo valioso de profissionais seniores.

Se você já é cliente da Digibee e quer explorar onde suas integrações podem ter candidatos naturais para um workflow complementar com IA, converse com um membro da nossa equipe.

Por que o Claude Code não consegue lidar com integrações

Posted on junho 24, 2026 by - AI, API Cloud, ERP integrações, Integração de plataformas, Integração de sistemas

Toda equipe da Digibee usa o Claude Code. Queremos começar por aí, porque o que vem a seguir não é uma opinião de quem nunca testou essas ferramentas.

Os agentes de código mudaram a forma como nossos engenheiros trabalham, a velocidade com que prototipamos e o quanto reduzimos a carga cognitiva em tarefas rotineiras. Se a sua equipe ainda não usa um deles, está deixando um ganho real de produtividade na mesa.

Usar agentes de código significa revisar cuidadosamente o trabalho que eles produzem. E, fazendo isso, percebemos algumas limitações.

Uma das maiores? Integração.

O sucesso dos agentes de código em projetos greenfield criou a impressão de que eles podem ser aplicados a qualquer problema de software e entregar resultados. Equipes de integração estão recebendo ferramentas de IA com a orientação de acelerar o trabalho.

Mas integração corporativa não é um desafio greenfield. É uma categoria completamente diferente de trabalho, com modos de falha completamente diferentes daqueles para os quais os agentes de código foram projetados.

Passamos muito tempo entendendo as limitações dos agentes de código genéricos em trabalhos de integração e desenvolvendo soluções para superar essas limitações. Eis o que aprendemos.

Em quais trabalhos de integração os agentes de código realmente são bons

Agentes de código genéricos conseguem lidar bem com integrações dentro de um conjunto bastante restrito de condições:

  • Os sistemas envolvidos são bem documentados.
  • A tarefa é pontual, e não recorrente.
  • Uma falha tem baixo impacto e pode ser recuperada facilmente.
  • Nada em produção está em risco durante os testes.

Uma migração única de uma API REST para um CSV? Ótimo. Um script rápido para buscar dados de um endpoint público? Perfeito. Uma tarefa temporária de ETL sem dependências downstream? Vá em frente.

Os problemas começam no momento em que a integração encontra condições mais complexas. E, em ambientes corporativos, isso quase sempre acontece.

As empresas precisam de:

  • Integrações que executem de forma confiável em horários programados ou em resposta a eventos em tempo real.
  • Fluxos com lógica de retry e recuperação de falhas incorporadas.
  • Trilhas de auditoria mostrando o que foi movimentado, quando e por quê.
  • Gerenciamento de credenciais que não fique espalhado por dezenas de configurações personalizadas.
  • Monitoramento capaz de identificar falhas silenciosas antes que um processo de negócio seja interrompido.
  • Integrações que possam ser mantidas, transferidas e compreendidas por alguém além da pessoa que as criou.

Agentes de código não entregam nada disso. Eles entregam código. Código que muitas vezes funciona de forma brilhante, mas que precisa existir em algum lugar, ser protegido de alguma forma e ser mantido por alguém.

Em integração corporativa, ficar aquém disso gera problemas extremamente caros.

Por que essa lacuna é estrutural, e não circunstancial

Seria fácil tratar isso como uma questão de maturidade. Agentes de código são novos. Eles vão melhorar.

Mas as limitações dos agentes de código genéricos em integração decorrem de lacunas estruturais em relação ao que a integração corporativa realmente exige.

Integração depende de conhecimento acumulado e codificado em conectores prontos, desenvolvidos para lidar com detalhes como a forma como o NetSuite organiza operações, como o SAP trata idempotência ou como o Salesforce estrutura seu modelo de dados. Um agente de código precisa raciocinar sobre todas essas nuances do zero, toda vez. É aí que surgem bugs sutis que aparecem apenas em produção.

Há três pontos em que essa incompatibilidade fica mais evidente.

Agentes de código precisam entender cada sistema do zero, todas as vezes

Os sistemas que precisam ser integrados em empresas geralmente são mal documentados. Essa é a realidade de sistemas legados, contratos de dados acumulados e décadas de complexidade organizacional. Grande parte do comportamento realmente importante só aparece sob carga, e nada disso está na documentação.

Mesmo quando existe documentação, um agente de código pode simplesmente ignorá-la. Pesquisadores observaram que LLMs podem perder o contexto de informações que ficam no meio da janela de contexto. Esse fenômeno é conhecido como efeito “lost in the middle”. Quando isso acontece, o modelo passa a preencher as lacunas com base em seus dados de treinamento. Quanto mais obscuro for o pacote ou a API, maior a probabilidade de um agente gerar código incompatível com ela.

Esse problema não melhora automaticamente com o tempo. Agentes não acumulam entendimento. Eles precisam interpretar novamente sequências complexas de operações e regras de idempotência pouco óbvias sempre que executam uma nova tarefa. Além disso, o código gerado, sempre personalizado, costuma ser difícil de ler, difícil de depurar e praticamente impossível de governar de maneira consistente em todo o ambiente corporativo.

O resultado é uma categoria de bugs extremamente difícil de encontrar. Eles não quebram de forma evidente no deploy. Corrompem registros silenciosamente ou gravam transações em duplicidade em casos de borda que só aparecem quando o sistema está sob carga real.

E o CIO só descobre isso seis meses depois.

Agentes de código geram código. Integrações exigem muito mais do que isso

Integrações exigem muito mais do que código. Alguém precisa provisionar infraestrutura, garantir disponibilidade, lidar com escalabilidade, implementar lógica de retry, construir mecanismos de recuperação de falhas e criar visibilidade sobre o que acontece em produção.

Você até pode construir toda essa infraestrutura usando IA, adicionando retry, logging e outros componentes individualmente. Mas, nesse momento, você já não está apenas criando uma integração. Está criando uma integração mais cinco componentes de infraestrutura, cada um com seu próprio custo de manutenção.

Agentes de código também são otimizados para iterar rapidamente, e não para falhar com segurança. Quando uma integração falha em produção, pagamentos deixam de ser processados. Cotações de frete não acontecem. Pedidos deixam de ser enviados. Uma gravação incorreta gera impactos financeiros, reputacionais e regulatórios. Um agente que gera lógica de negócio sem logging, alertas ou circuit breakers entrega apenas metade da solução, justamente a metade mais fácil.

Depois vem o problema da manutenção. APIs mudam. Tokens expiram. Sistemas evoluem. O agente não mantém nenhum relacionamento com aquilo que construiu nem guarda memória sobre os motivos por trás das decisões tomadas. A integração passa a existir apenas na cabeça de quem escreveu o prompt. Quando essa pessoa sai da empresa, ou até entra de férias, toda a lógica por trás das decisões também vai embora.

Agentes de código não assumem responsabilidade pelo que constroem

Dívida técnica é visível. Dívida de governança não é, até que ela se transforme em uma violação de segurança, um problema de auditoria ou no último dia de trabalho de um colaborador.

Uma dimensão pouco discutida desse risco é o controle. Agentes de código genéricos geram código diretamente a partir de um prompt e dos materiais fornecidos. Não existe um artefato intermediário, nenhuma especificação, documento de mapeamento ou registro estruturado dos requisitos, casos de borda ou comportamentos esperados em caso de erro.

Isso representa uma lacuna de controle. E afeta qualquer equipe que precise entender, auditar ou modificar uma integração posteriormente.

Chaves de API, tokens OAuth e credenciais de serviços precisam ser armazenados, escopados e rotacionados corretamente. O código gerado não possui nenhuma opinião sobre isso, muito menos responsabilidade. Cada integração personalizada passa a ser um novo artefato a proteger, uma nova superfície de ataque e uma nova dependência sem um modelo claro de ownership.

Toda integração que movimenta dados entre sistemas precisa manter um registro confiável do que foi transferido, quando e por quê. Não é possível negar uma solicitação de crédito sem uma justificativa clara. Quando algo quebra, ou uma decisão de negócio é questionada, esse registro é o que permite entender o que o sistema realmente fez. Código gerado simplesmente não produz isso.

Agentes de código operando em ambientes ricos em credenciais, ou seja, praticamente qualquer ambiente corporativo de integração, têm acesso a segredos para os quais nunca foram projetados para serem confiáveis. Isso não é um argumento contra seu uso. Mas utilizá-los com segurança nesses ambientes exige integrar um sistema de gerenciamento de credenciais, ou seja, mais uma camada de infraestrutura para manter.

Escala torna tudo isso ainda pior. Uma integração criada por um agente é administrável. Cem integrações, cada uma com sua própria lógica de retry, tratamento de erros e premissas sobre credenciais, representam cem bases de código diferentes para proteger, atualizar e manter. O custo cresce continuamente.

O que as skills resolvem, e o que elas não conseguem resolver

Na Digibee usamos “skills” no Claude Code para acelerar o trabalho. Uma skill bem construída, com exemplos incorporados, casos de borda documentados e padrões validados, aumenta significativamente a eficiência de um agente em tarefas bem definidas.

Aplicar skills ao contexto de integração significaria pesquisar como cada sistema se comporta além da documentação oficial, incluindo casos de borda, limites de taxa e particularidades de versões específicas. Isso não é um trabalho único. Sistemas corporativos evoluem ao longo do tempo, exigindo manutenção constante dessas skills. O resultado seria um conjunto de instruções capaz de ajudar um agente a gerar código mais confiável para aquele sistema, embora nunca com 100% de garantia.

LLMs são probabilísticos. Uma skill bem construída aumenta as chances de sucesso, mas o código gerado ainda pode passar em todos os testes e falhar em produção, talvez de forma silenciosa. Violações de idempotência, por exemplo, normalmente não geram erros. Elas apenas acumulam gravações duplicadas até que a reconciliação falhe dias depois.

A plataforma AI-native que construímos não elimina o risco de um LLM errar, mas muda completamente onde e como esse erro aparece. O agente gera a lógica da integração sobre conectores determinísticos. Um erro resulta em uma arquitetura inadequada, algo que um especialista em integração identifica rapidamente, e não em uma interação silenciosamente incorreta com a infraestrutura principal, algo muito mais difícil de perceber.

Uma skill pode documentar como responder a uma falha. Mas não consegue detectá-la. O agente não acompanha a integração em execução. Uma plataforma acompanha, monitorando falhas silenciosas, emitindo alertas antes que problemas de reconciliação ocorram e mantendo a camada operacional funcionando continuamente.

Nossa equipe também mantém os conectores sempre atualizados. Quando o SAP altera a forma como trata idempotência, ou quando o Workday muda seu modelo de registros por data de vigência, existe uma equipe na Digibee responsável por acompanhar essas mudanças. Ela atualiza a base de código, controla versões e publica notas de atualização que documentam essas diferenças.

Uma skill é uma camada de conhecimento. O restante que integrações exigem, monitoramento em runtime, detecção de falhas e manutenção de conectores, pertence a uma categoria completamente diferente de trabalho e exige uma categoria diferente de ferramenta.

Usamos IA para reinventar a integração moderna

Nossos engenheiros identificaram essas lacunas e quiseram resolvê-las. Afinal, iniciativas corporativas de IA continuam adicionando trabalho ao backlog das equipes de integração. Por que justamente essas equipes não deveriam se beneficiar da IA?

Aplicamos anos de experiência em integração corporativa para usar LLMs da maneira que integração realmente exige. O agente continua sendo responsável por criar a lógica da integração, gerando mapeamentos e fluxos de negócio a partir de um prompt, rapidamente. Mas ele gera tudo isso sobre conectores validados e determinísticos. Depois de construída, a integração é executada sobre uma infraestrutura gerenciada que fornece retry, alertas e rotação de credenciais por padrão, além de produzir um artefato estruturado que funciona como trilha de auditoria.

Mantivemos toda essa experiência dentro do nosso próprio ecossistema. Poderíamos ter desenvolvido MCPs para agentes de código externos, mas preferimos oferecer aos nossos usuários uma experiência consistente e orientada. Na nossa abordagem AI-native, usuário e IA desenvolvem juntos um documento de especificação que busca entender tanto os requisitos atuais quanto os futuros do fluxo de trabalho antes que qualquer desenvolvimento comece.

É isso que AI-native significa na prática: o agente mantém tudo aquilo que o torna rápido; a plataforma assume toda a responsabilidade necessária para tornar a integração confiável.

Conclusão

Nós gostamos de agentes de código. Este não é um argumento para deixar de usá-los. É um argumento em favor de clareza sobre suas limitações em uma aplicação muito específica: integração.

Agentes de código continuarão apresentando limitações em integrações recorrentes, críticas e em escala corporativa. Não porque a tecnologia não seja impressionante, mas porque o problema simplesmente não corresponde à ferramenta.

Dizer às equipes de integração para acelerarem usando IA, sem considerar essa lacuna estrutural, significa colocá-las no caminho de construir algo que parece funcionar. Até que deixe de funcionar.

Nós construímos uma abordagem diferente. Se você é responsável pela infraestrutura de integração e quer ver na prática como funciona uma plataforma AI-native, teremos prazer em mostrar.

[Tenha acesso antecipado à primeira plataforma de integração AI-native →]

Bebendo nosso próprio champanhe: usando a Digibee para minerar o Gong

Posted on junho 5, 2026 by - AI, Integração de plataformas, Integração de sistemas

Integração para diminuir glosas no setor de saúde

Antes de entrar na Digibee, trabalhei como cientista de dados. Construí dezenas de pipelines de dados e conheço em primeira mão as decisões de infraestrutura, a gestão de credenciais e as dores de cabeça de implantação que vêm junto com esse tipo de trabalho.

Quando assumi o cargo de Technical Product Marketing Manager na Digibee, quis construir algo usando a plataforma. Então, criei um workflow agentico para minerar nossas transcrições de chamadas no Gong em busca de inteligência de mercado.

O padrão se mostrou útil. Construí outro. Depois mais dois.

Esta é a história de como criei um conjunto de agentes focados em extrair informações úteis das transcrições do Gong, o que eles produziram e o que essa experiência me ensinou sobre a construção de workflows agenticos com a Digibee.

A oportunidade: uma mina de ouro inexplorada no Gong

Nosso time de vendas registra dezenas de chamadas no Gong todas as semanas. Às vezes compartilham momentos de destaque, mas ninguém tem tempo para revisar tudo.

Essas transcrições contêm uma inteligência rica e não estruturada. Preocupações dos clientes. Esperanças e receios em relação à IA. Opiniões espontâneas sobre nossos concorrentes e parceiros. Esse é exatamente o tipo de sinal de campo sobre o qual a maioria dos decks estratégicos é construída sem ter acesso.

Conhecendo os pontos fortes dos LLMs e sabendo que o Gong disponibiliza as transcrições por API, enxerguei a oportunidade: extrair as transcrições, processá-las com um LLM e armazenar os resultados em algum lugar útil.

Como clientes entusiasmados do Gong, sabemos que a plataforma oferece suas próprias ferramentas de IA. Nosso time de GTM adora os resumos automáticos de chamadas traduzidos pelo Gong, especialmente porque trabalhamos em vários idiomas. Mas tive dificuldade em encaixar o tipo de análise que queria fazer nas ferramentas que o Gong disponibilizava.

O que construí e o que encontrei no Gong

Acabei construindo quatro pipelines. Juntos, eles produziram:

  • Um catálogo das perguntas mais frequentes feitas por prospects em estágio inicial, servindo como matéria-prima para FAQs, enablement de vendas e tratamento de objeções.
  • Um registro contínuo de todas as empresas mencionadas por clientes e prospects durante chamadas, incluindo contexto, um trecho representativo e uma pontuação de sentimento para cada menção.
  • Um relatório narrativo de inteligência competitiva, acionado sob demanda, que resume tendências sobre como concorrentes específicos foram mencionados em campo ao longo do último ano.
  • Um mapa estruturado de como nossos prospects e clientes estão pensando sobre IA: seus projetos, ambições e preocupações.

Nada disso havia sido identificado anteriormente. Tudo estava escondido em transcrições que ninguém tinha tempo para ler.

Como construí: a arquitetura

Defini uma arquitetura simples em alto nível antes mesmo de arrastar meu primeiro conector para o canvas da Digibee.

Cada pipeline segue o mesmo padrão principal:

Trigger → Coletar → Preparar → Extrair → Avaliar → Armazenar

Um gatilho inicia o processo, seja um agendador diário executado à meia-noite ou uma chamada de API REST. A partir daí, o pipeline segue por cinco fases.

Coletar

O workflow começa extraindo transcrições em lote de um endpoint do Gong. Esses documentos são mínimos e identificam cada participante apenas por um ID único.

Cada transcrição segue então para seu próprio subprocesso. O primeiro passo desse subprocesso coleta os detalhes dos participantes em outro endpoint do Gong. Meu objetivo era entender as opiniões e experiências dos nossos clientes e prospects, não dos meus colegas. Portanto, eu precisava transformar esses IDs em nomes e empresas associadas.

Preparar

Eu tinha os IDs. Eu tinha os dados dos participantes. Precisava unificá-los em uma transcrição coerente. O conector JavaScript da Digibee permitiu fazer isso de forma limpa.

Extrair

Usando o Agent Component da Digibee, montei um prompt instruindo o GPT-4o a extrair resumos estruturados.

Não acertei de primeira. Iterei várias versões das instruções diretamente no canvas da Digibee. Entre outras mudanças, adicionei uma seção listando diferentes formas incorretas de transcrever nomes de concorrentes, junto com instruções para corrigir essas transcrições para o nome correto.

Também utilizei a opção de JSON Schema do componente para obrigar a saída a seguir uma estrutura específica. Isso gerou um dicionário consistente para cada menção, incluindo nome da empresa, resumo do contexto, trecho-chave e uma pontuação de sentimento de 1 a 5.

Avaliar

Enviei as extrações de volta ao GPT-4o por meio de um segundo Agent Component. Ele avalia a qualidade de cada extração, sinalizando menções fracas ou ambíguas. Como as saídas dos LLMs não são determinísticas, uma camada de avaliação adiciona um controle de qualidade relevante antes que os resultados sigam para a próxima etapa.

Armazenar

O pipeline enviava os resultados para uma planilha do Google Sheets. Em uma versão de produção, eles seriam direcionados para um banco de dados.

Depois, como eu queria proporcionar uma boa experiência para os usuários, construí um dashboard no Google Data Studio sobre essa planilha. Assim, meus colegas conseguem filtrar facilmente os dados que desejam analisar e acessar diretamente a chamada original do Gong.

Quanto custa esse workflow de inteligência com Gong?

Esse workflow agentico pode parecer caro. Chamadas transcritas pelo Gong podem durar horas. As pessoas falam, em média, cerca de 10.000 palavras por hora. A contagem de tokens cresce ainda mais quando se consideram formatação, pontuação e palavras que ocupam múltiplos tokens. Além disso, o workflow faz duas chamadas para um endpoint da OpenAI.

Deve custar uma fortuna, certo?

Nem um pouco. Meus custos diários com tokens variam de acordo com a quantidade e duração das chamadas transcritas (e eles certamente cresceram ao longo do tempo), mas, em geral, o workflow custa cerca de US$ 0,50 por dia.

Devido à forma como os usuários orquestram workflows na Digibee, essa aplicação não corre risco de entrar em um ciclo descontrolado. Nenhum LLM decide quando chamar outro agente ou quando fazer mais perguntas para si mesmo. O workflow prepara o contexto de forma determinística, pede criatividade ao LLM apenas onde ela agrega valor e segue adiante.

A única forma de o custo desse workflow explodir seria se passássemos a ter muito mais conversas com clientes e prospects, o que eu consideraria um excelente problema para resolver.

Acelerando o impacto: de três dias para três horas

O primeiro pipeline levou cerca de três dias para ser construído, conciliando com outras atividades. Eu estava aprendendo a plataforma, entendendo as particularidades da API do Gong, descobrindo como estruturar prompts para gerar extrações consistentes e resolvendo desafios que não havia previsto.

No segundo pipeline, eu já tinha um modelo. Bastava copiar o padrão principal, ajustar o prompt, avaliar os resultados e reconfigurar o destino. No quarto pipeline, eu conseguia sair do planejamento para a implantação em apenas 2 ou 3 horas.

Isso reflete a filosofia de design da Digibee. A plataforma é construída em torno da reutilização: componentes, padrões e configurações são aproveitados de um projeto para outro. As construções futuras se beneficiam das anteriores. O maior esforço acontece no início.

O que a Digibee tornou possível especificamente

Quero deixar algo claro. Eu poderia ter construído esses pipelines em Python. Do ponto de vista puramente técnico, tenho confiança de que teria desenvolvido um POC funcional do primeiro workflow mais rapidamente dessa forma.

Tenho menos certeza de que teria construído o segundo, o terceiro e o quarto pipeline mais rápido em Python. E a qualidade dos pilotos criados na Digibee foi muito superior ao que eu provavelmente teria montado sozinho na minha IDE.

A Digibee gerencia credenciais de forma tão completa que as chaves usadas para acessar Gong, OpenAI e Google Sheets nunca apareceram em nenhum lugar visível para mim. Se eu tivesse desenvolvido esses workflows em código, essas credenciais estariam circulando como variáveis de ambiente ou, pior ainda, embutidas diretamente no script.

O Agent Component simplificou a iteração de prompts e o controle de versões. A possibilidade de arrastar cada componente para um canvas linear facilitou a composição correta dos elementos determinísticos antes de entregá-los ao LLM. Também evitou que eu chamasse funções fora de ordem, algo de que já fui culpado em grandes funções de orquestração.

A plataforma também cuida da infraestrutura de forma invisível. Em funções anteriores, passei dias conectando Lambdas, instâncias EC2 e gatilhos S3 para construir pipelines nos quais eu pudesse confiar em produção. Implantar esse workflow na infraestrutura em nuvem da Digibee levou menos de um minuto e apenas alguns cliques.

O que eu faria diferente

Cometi alguns erros ao longo desse projeto. De forma um pouco constrangedora, preciso admitir que a maioria deles foi causada por erro do usuário. Se você pretende construir projetos semelhantes na Digibee, aprenda com os meus erros.

Faça os cursos da Digibee

Ao revisar as primeiras chamadas com prospects, uma das perguntas que surgiu foi se a Digibee oferecia treinamento. A resposta é um enfático “sim”. E meu conselho é: faça os cursos online.

Na minha empolgação para construir algo, mergulhei na plataforma sem qualquer preparação, chegando até mesmo a fechar o assistente de treinamento integrado ao canvas. Não faça isso.

A Digibee simplifica muita coisa, mas toda ferramenta poderosa tem sua curva de aprendizado. Investir 3 ou 4 horas em tutoriais provavelmente teria me economizado um dia e meio de trabalho na primeira construção.

Aprenda a usar a notação de colchetes

Quando apresentei meus projetos internamente, nossos engenheiros observaram que meu workflow continha vários conectores desnecessários. Eu armazenava dados e depois os recuperava ativamente. A notação de colchetes da Digibee permite acessar dados de qualquer conector anterior. Isso teria simplificado bastante meu canvas.

Tome cuidado com os LLMs. Eles podem ser bem criativos.

Em um experimento, algumas transcrições fizeram o conector de extração ultrapassar seu limite máximo de saída de tokens. Isso fez com que o endpoint do LLM retornasse uma mensagem de erro curta em vez do JSON esperado.

O nó de avaliação, sem receber a entrada esperada (mas entendendo o formato pretendido da saída), começou a alucinar e inventar trechos de conversa. A Digibee oferece duas soluções para esse problema: ampliar a janela de contexto do LLM e configurar o workflow para falhar caso a etapa agentica falhe. Ativei ambas depois de remover comentários completamente fictícios atribuídos a Mark Zuckerberg.

Considerações finais

Construí tudo isso como um PMM tentando entender um produto que acabara de assumir a responsabilidade de promover. Eu não estava tentando criar algo impressionante. Estava tentando aprender.

O que eu não esperava era construir quatro soluções que as pessoas realmente usam:

  • Inteligência competitiva que apoia diversas equipes.
  • Menções de aplicações que sinalizam integrações prioritárias, como SAP.
  • Um relatório de sentimento sobre IA que ajuda a orientar nosso posicionamento.
  • Um catálogo das perguntas feitas nas primeiras reuniões, que se tornou fonte de conteúdo para as FAQs do nosso site.

Um aviso: depois que entreguei esses primeiros projetos, os pedidos começaram a chegar. Agora tenho meu próprio backlog de integrações para administrar.

Se você está pensando em construir sua primeira integração ou workflow agentico na Digibee, ficarei feliz em compartilhar tudo o que aprendi.

Integração de plataformas: o que é e como funciona

Posted on janeiro 1, 2022 by - Integração de plataformas

Integração de plataformas é a prática de conectar sistemas, aplicações, dados e processos para que operem de forma coordenada. Em vez de manter CRM, ERP, e-commerce, automações e bancos de dados funcionando de maneira isolada, a empresa passa a contar com um fluxo mais consistente de informação, menos retrabalho e uma base mais preparada para crescer com governança e previsibilidade.

O que é integração de plataformas?

Integração de plataformas é a conexão estruturada entre diferentes sistemas digitais para que eles possam trocar informações de forma automática, segura e confiável. Na prática, isso significa permitir que aplicações distintas deixem de operar em silos e passem a funcionar como partes de um ecossistema mais coordenado.

Esse tema ganhou relevância porque a operação das empresas se tornou muito mais distribuída. Hoje, é comum coexistirem plataformas de vendas, sistemas financeiros, CRMs, ERPs, ferramentas de atendimento, aplicações em nuvem, APIs e até ambientes legados. Quando esses componentes não se comunicam bem, surgem falhas manuais, duplicidade de dados, baixa visibilidade operacional e mais dificuldade para sustentar crescimento com controle.

Por isso, falar em integração de plataformas não é apenas falar de tecnologia. É falar sobre como a empresa organiza sua arquitetura para que informação, processo e operação avancem com mais consistência.

Como a integração de plataformas funciona na prática?

Na prática, a integração de plataformas acontece por meio de uma camada que conecta sistemas e organiza a troca de dados entre eles. Essa comunicação pode envolver APIs, conectores, fluxos de orquestração, transformação de dados e mecanismos de monitoramento.

Quando um evento ocorre em uma aplicação, como um pedido, um cadastro ou uma atualização financeira, essa informação pode ser enviada automaticamente para outros sistemas que dependem dela. Isso evita repasses manuais e reduz atrasos entre áreas e ferramentas diferentes. A integração também pode aplicar regras de negócio, adaptar formatos de dados e garantir que cada sistema receba a informação do modo correto.

Esse funcionamento se torna ainda mais importante em ambientes corporativos, onde integração não pode ser apenas um meio de transporte de dados. Ela precisa sustentar processos críticos com segurança, rastreabilidade, observabilidade e capacidade de escala.

Quais benefícios a integração de plataformas entrega?

O primeiro benefício está na redução do retrabalho. Quando os sistemas trocam dados automaticamente, as equipes deixam de atualizar múltiplas ferramentas manualmente, corrigir inconsistências e repetir lançamentos entre áreas.

Outro ganho importante está na qualidade da informação. Com dados mais consistentes e atualizados, relatórios, indicadores e decisões passam a refletir melhor a realidade da operação. Isso fortalece a gestão e melhora a capacidade de resposta do negócio.

Também existe um benefício arquitetural relevante. A integração de plataformas ajuda a empresa a crescer sem multiplicar fragilidades técnicas. À medida que novos sistemas, canais e processos entram em operação, a organização passa a ter uma base mais estruturada para absorver essa evolução sem ampliar desordem, dependências ocultas ou perda de controle.

Pontos importantes

  • Integração de plataformas conecta sistemas, aplicações, dados e processos
  • Seu papel é reduzir silos de informação, falhas manuais e baixa visibilidade operacional
  • A integração envolve conectividade, transformação de dados, orquestração e monitoramento
  • Os benefícios incluem produtividade, automação, melhor qualidade da informação e escalabilidade
  • Em ambientes corporativos, integração precisa ser segura, observável e governável
  • Uma integração bem estruturada ajuda a modernizar a operação sem ampliar a complexidade da arquitetura

Quais tipos de integração de plataformas são mais comuns?

Existem diferentes formas de integração, e a escolha depende da arquitetura, da maturidade tecnológica e da criticidade dos fluxos envolvidos. Em alguns cenários, a integração acontece por APIs. Em outros, conectores nativos ou camadas intermediárias ajudam a organizar a comunicação entre aplicações. Também existem casos em que a integração precisa ser desenhada para atender requisitos muito específicos do negócio.

Mais importante do que a categoria é a capacidade de sustentar integração com segurança, reuso, observabilidade e governança. Conectar sistemas de forma pontual é diferente de criar uma estrutura de integração preparada para evolução contínua.

Em termos práticos, a integração mais adequada é aquela que ajuda a empresa a reduzir complexidade e não apenas a resolver uma necessidade imediata. O foco precisa estar em como os fluxos vão operar em produção, como serão monitorados e como a arquitetura vai evoluir ao longo do tempo.

Como escolher uma estratégia de integração de plataformas com visão enterprise?

A escolha deve começar pelo entendimento da arquitetura existente. É essencial mapear quais sistemas precisam se comunicar, quais dados devem circular, quais fluxos são críticos e quais requisitos de segurança, compliance e disponibilidade precisam ser respeitados.

Também é importante avaliar conectividade, escalabilidade, observabilidade e facilidade de manutenção. Em ambientes corporativos, a integração precisa ser construída e operada com previsibilidade, sem depender de exceções frágeis ou baixa clareza sobre o que acontece entre os sistemas.

Na Digibee, tratamos integração de plataformas como uma capacidade estratégica da arquitetura enterprise. O objetivo não é apenas conectar ferramentas, mas criar uma base confiável para orquestrar fluxos, ampliar visibilidade operacional e sustentar modernização com responsabilidade arquitetural.

Saiba mais

O que é integração de plataformas?

É a conexão entre sistemas e aplicações para que compartilhem dados e operem de forma coordenada.

Como a integração de plataformas funciona?

Ela funciona por meio de APIs, conectores, transformação de dados e fluxos que organizam a troca automática de informações.

Quais são os principais benefícios da integração de plataformas?

Os principais benefícios são redução de retrabalho, mais produtividade, melhor qualidade da informação e maior capacidade de escala.

Toda empresa precisa integrar plataformas?

Nem toda empresa no mesmo nível, mas organizações com múltiplos sistemas tendem a ganhar muito em eficiência e governança quando integram melhor seus ambientes.

É possível integrar sistemas legados com plataformas modernas?

Sim. Uma boa estratégia de integração permite conectar legado, cloud, APIs e novas aplicações em uma estrutura mais consistente.

O que avaliar ao escolher uma integração de plataformas?

É importante avaliar conectividade, segurança, observabilidade, escalabilidade, governança e aderência à arquitetura do negócio.

Por que integração de plataformas é um tema central para a arquitetura corporativa

Falar sobre integração de plataformas é falar sobre a capacidade que a empresa tem de coordenar sua operação digital com mais maturidade. Em um cenário em que ERP, CRM, e-commerce, sistemas financeiros, APIs, aplicações em nuvem e ambientes legados convivem ao mesmo tempo, integração deixou de ser um detalhe técnico. Ela passou a influenciar diretamente produtividade, qualidade dos dados, velocidade de execução, governança e capacidade de inovação.

Na Digibee, entendemos integração de plataformas como uma base estratégica da operação enterprise. Não se trata apenas de conectar um sistema ao outro. Trata-se de construir uma camada confiável para orquestrar fluxos, reduzir complexidade, ampliar visibilidade operacional e sustentar evolução tecnológica com previsibilidade. Quando a integração é improvisada, a empresa acumula silos, retrabalho, baixa rastreabilidade e mais dificuldade para modernizar a arquitetura sem ampliar dívida técnica. Quando a integração é estruturada, os sistemas passam a operar com mais coerência e a organização ganha melhores condições para crescer.

Essa visão é especialmente importante em ambientes corporativos complexos. A integração precisa ser segura, observável, reutilizável e preparada para produção. Precisa conectar cloud, legado, APIs e processos críticos sem transformar a arquitetura em um conjunto de exceções frágeis. É essa combinação que permite modernizar com controle e inovar com responsabilidade.

Em termos práticos, integrar plataformas é investir em mais consistência operacional, mais clareza sobre os fluxos do negócio e mais capacidade de adaptação diante de novas demandas. É isso que torna a integração um pilar real de maturidade arquitetural.