Arthur Guttilla Head of Product Marketing, Strattum Com passagens na Amazon Web Services e no Google, Guttilla trabalhou diretamente com fundadores de startups e empresas de capital de risco, compreendendo as necessidades de empresas tecnológicas em estágio inicial na interseção entre tecnologia e negócios.
TL;DR: Contratos, políticas internas, planilhas de área e histórico de atendimento costumam ficar fora do pipeline analítico porque não são tabulares nem foram modelados por ninguém. É justamente onde está a regra de negócio que não virou tabela, como exceção contratual, critério de escalonamento e política de desconto. Uma aplicação de IA que ignora essas fontes fica limitada ao que já estava estruturado.
Cada uma por um motivo diferente.
Contratos. Chegam em PDF, muitos deles digitalizados, com cláusulas específicas negociadas caso a caso. O sistema de gestão guarda metadado, não a cláusula.
Políticas internas. Vivem em intranet, drive compartilhado ou anexo de e-mail. Têm versões, e a versão vigente nem sempre é a mais recente que alguém encontra.
Planilhas de área. Contêm a regra que o time aplica de verdade, criada porque o sistema não previa aquele caso. Ninguém as trata como fonte oficial e todo mundo as usa.
Histórico de atendimento. Texto livre em volume alto, com a explicação de por que cada exceção foi concedida.
O que elas têm em comum é que contêm decisão, e não apenas registro.
Uma pergunta como "posso conceder este desconto para este cliente?" depende de três camadas: o dado do pedido, que está no ERP; a política vigente, que está em documento; e a exceção contratual negociada com aquele cliente, que está no contrato.
Com apenas a primeira camada, a resposta parece completa e está errada em todos os casos que envolvem exceção. E exceção costuma ser exatamente o motivo da pergunta.
| Fonte | Desafio técnico | Abordagem |
|---|---|---|
| Contrato em PDF | Digitalização, layout variável, versão | OCR quando necessário, extração por cláusula, vínculo com o cliente no CRM |
| Política interna | Versionamento e vigência | Indexação com data de vigência e marcação de versão corrente |
| Planilha de área | Estrutura instável, dono informal | Formalizar dono, estabilizar colunas, ingerir com validação |
| Histórico de atendimento | Volume alto, texto ruidoso | Indexação semântica com filtro por conta e período |
O vínculo com a entidade é o passo que transforma documento solto em contexto utilizável. Um contrato indexado sem ligação com o cliente responde perguntas sobre o texto e não responde perguntas sobre aquela conta.
Transformar documento em contexto utilizável exige três operações além da extração de texto.
Identificar a entidade tratada. A qual cliente, contrato, obra ou apólice aquele documento se refere, e converter isso para a chave usada nos sistemas.
Estabelecer a vigência. Desde quando aquela condição vale, se substituiu uma anterior e se já expirou. Documento sem vigência produz resposta baseada em regra revogada.
Preservar a permissão. Quem podia ver o arquivo na origem precisa continuar sendo o critério depois da indexação.
As três costumam ser tratadas como detalhe de implementação e são o que decide se a fonte vira contexto ou vira ruído.
Planilha de área costuma gerar desconforto em times de dados, porque representa processo fora do sistema. Ignorá-la não faz o processo desaparecer, apenas deixa a regra fora do alcance da IA.
O caminho prático tem três passos: identificar quais planilhas sustentam decisão recorrente, definir um responsável por cada uma e estabilizar a estrutura mínima necessária para ingestão. Em muitos casos, isso também acelera a eventual migração daquela regra para um sistema.
Uma empresa de equipamentos médicos tinha um assistente comercial conectado a ERP e CRM. As respostas sobre condição comercial estavam certas na maioria dos casos e erradas nos clientes grandes.
O motivo estava em uma planilha mantida pelo time de contratos, com as condições especiais negociadas com 40 clientes estratégicos, incluindo prazo diferenciado e tabela de preço própria. A planilha era atualizada por uma pessoa e consultada por e-mail.
Depois de formalizar o dono, estabilizar as colunas e ingerir o conteúdo com vínculo ao código do cliente no ERP, o assistente passou a responder corretamente para o grupo que concentrava a maior parte da receita.
Três critérios, aplicados em conjunto:
Frequência de uso na decisão. Quantas vezes por semana alguém precisa consultar aquele material para responder algo.
Impacto do erro. O que acontece quando a informação daquela fonte é ignorada em uma resposta.
Esforço de ingestão. Planilha estruturada entra em dias, contrato digitalizado com layout variável leva semanas.
O primeiro lote ideal combina frequência alta, impacto alto e esforço baixo. Ele existe em quase toda empresa e costuma ser exatamente a planilha que ninguém queria assumir.
Formalizar dono, estabilizar estrutura e declarar vigência melhora o processo mesmo sem IA envolvida.
A planilha que sustentava decisão sem responsável passa a ter um. A política com três versões circulando passa a ter uma vigente identificada. O contrato com cláusula específica deixa de depender de alguém lembrar que ela existe.
Times que começam por essas fontes costumam entregar dois resultados ao mesmo tempo: contexto utilizável pela IA e uma governança documental que a empresa adiava havia anos.
Trazer essas fontes é parte do que distingue um Company Brain de um pipeline analítico, porque é nelas que está boa parte da regra que governa as decisões.
É, e vira urgente quando a IA entra, porque a ausência dessas fontes passa a produzir resposta errada em vez de apenas relatório incompleto.
Resolve a extração do texto. O trabalho seguinte é estruturar por cláusula e vincular à entidade correspondente, que é onde está o valor.
Pelas fontes que sustentam as exceções mais frequentes. Elas costumam ser poucas e explicam a maior parte dos erros das aplicações existentes.
Fale com um especialista da Strattum e veja como contrato, política e planilha entram no Company Brain.