ChatGPT: Boletos e Automações do Dia a Dia

Entendendo o contexto de testes com IA

Em times de engenharia de software, é comum ter ambientes dedicados a testes. Mas pra integrações com IA, dá pra ir além e usar aplicações reais com risco baixo pra validar tecnologias novas sem comprometer o core business.

O cenário ideal: aplicações de baixo impacto

Toda inovação tecnicamente viável precisa ser testada na prática. Pra isso, escolhemos um projeto interno, cujas operações não afetam direto o cliente final, mas têm um processo estruturado suficiente pra validar abordagens novas.

O desafio da leitura de notas fiscais municipais

No nosso caso, o projeto envolvia automatizar a leitura de notas fiscais emitidas por influenciadores parceiros. Cada cidade emite o documento com padrão diferente, dificultando criar uma API genérica.

Por que não usar código tradicional?

Implementar interpretação de notas via code hardcoded seria inviável. Com dezenas de padrões documentais, problemas de encoding e variação de layout, era o cenário perfeito pra testar com IA — um caso de uso prático e real com baixa margem pra falhas críticas.

Usando GPT para extrair dados estruturados

O objetivo foi integrar o GPT pra automatizar a leitura do conteúdo textual do PDF e devolver uma estrutura com os campos principais preenchidos: nome do emissor, valor, impostos, etc. A IA ajustava o parsing de acordo com o formato recebido, aprendendo com os padrões que ia observando.

Ambiente de teste ≠ produção crítica

Embora o código estivesse em produção, a aplicação era tratada como campo de testes. Isso deixou a gente errar, coletar métricas, ajustar constantes do prompt do GPT e refinar os critérios de fallback.

Como fomos além do Copilot

Usar IA só pra autocomplete no código é subutilizar seu potencial. Decidimos ampliar o uso da IA pra automação de interpretação e decisões baseadas em texto, tipo leitura e estruturação de documentos — e não só gerar linhas de código.

Monitoramento próximo faz diferença

Durante os primeiros dias, todo retorno da IA era auditado em logs e comparado com resultados esperados. Ajustamos prompts, cenários e casos de falha. Esse acompanhamento garantiu confiança antes do rollout completo.

Do sandbox ao deployment real

Após semanas de acompanhamento e resultados consistentes, liberamos oficialmente o módulo com GPT pra leitura das notas. A produtividade aumentou, os erros caíram e a decisão trouxe ROI mensurável.

Aprendizados aplicáveis em todo time técnico

Vale mais testar na prática que arquitetar hipóteses complexas. Separando o ambiente certo e monitorando de perto, dá pra detectar se aquela integração com IA realmente vale a pena sem comprometer o negócio principal.

Ferramentas utilizadas