DESAFIO
O departamento jurídico do QuintoAndar identificou uma oportunidade estratégica para otimizar seu ciclo de vida de dados e reporting. O método anterior, baseado na consolidação e atualização manual de planilhas, era funcional, porém apresentava potencial para aprimoramentos em termos de agilidade, escalabilidade e governança da informação.
A melhoria desejada focava em quatro eixos principais, alinhados às melhores práticas de Legal Ops (Operações Jurídicas):
- Otimização do Tempo de Análise: Reduzir o ciclo de tempo entre a coleta de dados e a geração de relatórios analíticos, liberando a equipe para atividades de maior valor estratégico.
- Aumento da Integridade dos Dados: Implementar um sistema que minimizasse a manipulação manual, garantindo maior precisão e consistência.
- Capacitação para Análises Dinâmicas: Desenvolver uma ferramenta que permitisse à equipe realizar consultas complexas em tempo real, sem conhecimento técnico avançado.
- Automação do Ciclo de Feedback: Eliminar o gargalo da reincorporação manual de dados, onde informações aguardavam um analista para serem geradas, tratadas e inseridas de volta no dashboard.
SOLUÇÃO
A solução consistiu no desenvolvimento de um ecossistema de dados jurídicos automatizado, centralizado no Google Sheets. A solução foi projetada como um fluxo de ponta a ponta, incorporando os seguintes componentes:
Interface de Filtragem Dinâmica: Uma seção de controle com listas suspensas de múltipla seleção (estilo "chip") que permitem ao usuário final construir consultas complexas de forma visual e intuitiva.
Motor de Processamento Baseado em Fórmulas: No back-end da planilha, foi implementada uma camada de lógica utilizando funções avançadas. A função QUERY atua como uma linguagem de banco de dados interna, permitindo agregar e filtrar dados complexos, enquanto as funções REGEX (REGEXMATCH, REGEXREPLACE) foram essenciais para criar a funcionalidade de filtro multi-seleção, traduzindo as escolhas do usuário em padrões de busca avançados.
Módulo de Automação de Saída (Google Apps Script): Foram desenvolvidos, com o auxílio de IA, e associados a botões na interface, scripts para a exportação de relatórios. A função personalizada principal (exportarBaseadoEmFiltro), orquestra todo o processo de ler os dados filtrados, cria uma nova planilha no Google Drive, preenche e notifica o usuário com o link.
Ciclo de Atualização Automatizado por IA (Google Apps Script): Para fechar o ciclo de dados, foi desenvolvida uma rotina de automação que monitora uma caixa de e-mails. Este script, acionado por gatilhos de tempo, utiliza a inteligência artificial para ler e interpretar o conteúdo de e-mails e seus anexos, extraindo os dados relevantes e atualizando a planilha principal automaticamente. Assim, o ERP da companhia gera e envia por e-mail, diariamente, o relatório de processos que é a base de dados do dashboard. A IA lê o arquivo abrindo o e-mail e acessando o anexo, dispensando inclusive o salvamento do arquivo em algum drive ou pasta específica. Dessa forma, 100% da atividade manual foi suprimida da operação.
IMPLEMENTAÇÃO
A implementação seguiu uma metodologia ágil, caracterizada por uma colaboração sinérgica entre a equipe jurídica e a tecnologia de IA para resolver desafios técnicos complexos.
Definição de Requisitos e KPIs: A equipe jurídica definiu as métricas, fontes de dados, filtros necessários e a lógica de negócio para os fluxos de entrada e saída de informação.
Desenvolvimento Técnico Assistido por IA: A inteligência artificial generativa (Gemini) foi utilizada como uma ferramenta de aceleração do desenvolvimento em todas as fases:
Estruturação de Fórmulas: A equipe jurídica descrevia a necessidade lógica (ex: "filtrar por múltiplas opções e contar os valores não vazios"), e a IA gerava e depurava as fórmulas QUERY e REGEXMATCH necessárias para executar essa lógica.
Criação de Scripts de Automação: A IA foi instrumental na prototipagem do Google Apps Script. Ao descrever os fluxos de trabalho desejados (tanto para exportação quanto para a leitura de e-mails), a IA gerou o código-base, que foi então validado e refinado pela equipe.
Validação e Testes: A equipe realizou testes de ponta a ponta para validar a precisão de todo o ciclo, desde a filtragem e exportação até a atualização automática via e-mail.
RESULTADO
A implementação do ecossistema gerou resultados mensuráveis e alinhados aos objetivos de inovação jurídica do departamento.
Otimização de Processos (End-to-End): O tempo de execução para geração e atualização de relatórios foi drasticamente reduzido. O fluxo completo, da análise à reintegração dos dados, agora ocorre com mínima intervenção humana.
Elevação da Precisão e Consistência: A automação de ponta a ponta eliminou a necessidade de manipulação manual em ambos os sentidos (saída e entrada), resultando em um nível superior de confiabilidade e integridade dos dados.
Criação de um Ecossistema Autônomo: O resultado mais significativo foi a criação de um sistema que não só facilita a extração de informações, mas também se retroalimenta automaticamente. Isso reduziu a intervenção humana a pontos de validação estratégica, em vez de tarefas operacionais repetitivas.
Validação de um Modelo de Inovação: O projeto demonstrou um modelo de trabalho de ponta, onde a expertise jurídica da equipe é amplificada pela capacidade técnica da inteligência artificial. Isso não apenas resolveu o desafio imediato, mas também estabeleceu um novo paradigma para o desenvolvimento rápido de soluções de Legal Ops.