Conversas, notas do CRM, reuniões e documentos
Texto limpo e separado por autor, rótulos de lista fechada em JSON validado
Campos por conversa, interação ou documento, com assertividade medida
Painel de dúvidas, fila sem resposta, CRM enriquecido e agente de IA
O que resolve
- As dúvidas e pendências mais frequentes saem das conversas reais, com contagem auditável.
- Cada conversa, interação ou contato ganha campos de lista fechada que se filtram e se somam.
- A extração feita por IA tem assertividade medida campo a campo contra o trabalho manual.
Perguntas de negócio que responde
Faça estas perguntas ao seu agente quando o caso estiver pronto.
O que você precisa
- A fonte do texto conectada na Nekt: banco da plataforma, logs de WhatsApp, CRM ou documentos
- A lista de quem é da operação (ids, papéis ou telefones) e as categorias fechadas de cada campo
- A chave do provedor de IA guardada como segredo, nunca no código
O que você recebe
- Uma tabela por conversa ou interação com campos da IA e status do processamento
- Um ranking de dúvidas e pendências com contagem calculada em SQL
- Um relatório de assertividade por campo contra o gabarito
- Um agente de IA que responde com os rótulos e o trecho de origem
Onde ativar
Top dúvidas de clientes e top pendências da operação por mês, com contagem em SQL, para treinamento e melhoria de processo.
Grupos e sinistros aguardando resposta com urgência alta, ordenados pelo tempo de espera, para o líder distribuir.
Intenção, objeção e decisor gravados no CRM, e notas e reuniões indexadas para o agente responder sobre o relacionamento com cada empresa.
O prompt é a parte fácil. O trabalho é separar quem fala, fixar as categorias, processar só o que é novo e montar o gabarito para medir acerto. O detalhado traz as regras de negócio, as armadilhas e o teste de aceitação. Ou mande tudo direto para o seu agente com o MCP da Nekt.
A conversa do sinistro, o grupo com a imobiliária e a nota da reunião ficam como texto livre, e a resposta para quais são as dúvidas mais comuns depende de alguém ler tudo. Quem manda o texto bruto para a IA mistura mensagem da equipe com a do cliente, recebe rótulos que mudam a cada execução e grava falha de chamada como conversa tranquila. Sem gabarito, ninguém sabe se a extração automática está certa.
Como costuma ser feito, e a regra
Cada linha é um erro que já aconteceu na prática.
Classifique cada mensagem como operação ou cliente pelo id ou papel do remetente (analista de sinistro, administrador da corretora) ou por uma tabela de telefones do time. Dúvidas vêm só das mensagens de clientes; pendências da operação vêm só das mensagens que a operação enviou. Remetente desconhecido é cliente, e isso é declarado.
Troque imagens e arquivos em base64 embutidos no texto por [imagem anexa] e [arquivo anexo]. Normalize caixa e espaços. Para dúvidas, mantenha só mensagens com interrogação, mais de 15 caracteres e que não sejam saudação curta. Para renda em transações bancárias, aplique primeiro um dicionário de padrões (folha, benefício, aplicativos de entrega) e mande ao modelo só o que sobrou.
Agrupe textos idênticos com a contagem de ocorrências. Peça à IA só o rótulo de cada texto (ou de cada grupo), devolvido como mapeamento texto para rótulo. O total por rótulo é a soma das contagens em SQL. Limite a quantidade de textos por chamada (prompts muito grandes voltaram vazios) e divida em lotes.
Cada campo tem valores fixos: sentimento (positivo, neutro, negativo), status da conversa (aberta, fechada, aguardando resposta), urgência (baixa, média, alta), intenção, tema e sinal de etapa no CRM, poder de decisão do contato (decisor, influenciador, usuário). Valide o JSON, normalize chaves (acentos, maiúsculas, chave em português ou inglês) e mande para "outro" o que vier fora da lista.
Quando a chamada falha, o JSON não vem ou a cota estoura, grave status de erro, a mensagem do erro e campos nulos. Nunca preencha sentimento neutro e urgência baixa como valor padrão. Tente de novo com espera crescente e reprocesse só as falhas.
Guarde, por conversa ou interação, o hash do texto enviado e a versão do prompt. Reprocesse quando entra mensagem nova ou o prompt muda. Para a fila de grupos, mostre os abertos e aguardando resposta mais os fechados há até 2 horas, e conte quantas vezes cada grupo foi verificado em aberto.
Para extração de documentos (dados iniciais e verbas de um processo, por exemplo), compare por processo e campo o valor da IA com o do trabalho manual. O universo são só os processos que têm gabarito, com a versão mais recente de cada lado. Texto de pessoa: igualdade sem acento e caixa. Nome de empresa: normalização forte (sem sufixo jurídico, pontuação, filial) e escada de casamento: igual, igual sem espaços, prefixo de 10 ou mais caracteres. Datas iguais exatas. Valores iguais em 2 casas. Falta de um lado é "sem dado para comparação", não erro. Itens não comparáveis por valor saem dos dois lados.
A chave do provedor fica como segredo da Nekt, nunca escrita no notebook (apareceu em texto puro em mais de um workspace). Mascare CPF, telefone e e-mail antes de enviar quando o rótulo não depende deles. Corte o texto num tamanho máximo por chamada (por exemplo, 3.000 caracteres por interação) para controlar custo.
Limite de 10 linhas para testar é útil, mas tem que sair antes de agendar. Registre em cada execução quantos itens eram elegíveis, quantos foram enviados, quantos voltaram válidos e quantos falharam.
O que extrair de cada tipo de texto
Campos de lista fechada que operações reais extraíram. A IA rotula; contagem e regra ficam no SQL.
Definições
Armadilhas que já aconteceram
Quando a chamada à IA falhava, a função devolvia sentimento neutro e urgência baixa, e grupos com problema sumiam da lista de atenção.
Status de erro e campos nulos, com reprocessamento das falhas.
O ranking de dúvidas gravava a soma de ocorrências que o próprio modelo devolvia, e o número não batia com as mensagens.
Peça só o mapeamento texto para rótulo e some as contagens em SQL.
Mandar milhares de tipos de mensagem numa chamada fazia a IA devolver lista vazia, e o notebook caía por falta de memória ao coletar tudo.
Limite de itens por chamada, lotes e coleta limitada.
Chaves de provedores de IA apareceram escritas no código de transformações, inclusive como valor padrão quando a variável de ambiente não existia.
Segredo da Nekt e falha explícita quando a chave não está configurada.
A classificação de contatos e interações rodava agendada com o limite de 10 linhas do teste, e o CRM parecia enriquecido.
Remova o limite e confira elegíveis contra enviados a cada execução.
A comparação da extração com o gabarito marcava erro em nomes iguais escritos com LTDA, filial ou abreviação, e a regra parou de funcionar quando o motor mudou para Spark.
Normalização forte com escada de casamento, testada no motor da transformação.
Teste de aceitação
O caso está pronto quando todos os itens passam.
- Nenhuma mensagem de ids, papéis ou telefones da operação entra no ranking de dúvidas de clientes.
- Para cada rótulo do ranking, o total é igual à soma das contagens dos textos mapeados para ele.
- Todo item enviado tem status de processamento (válido ou erro) e nenhum erro aparece com sentimento ou urgência preenchidos.
- Rodar a transformação de novo sem mensagens novas não envia nenhum item à IA.
- No relatório de assertividade, cada linha de processo e campo tem uma situação: igual, diferente, só gabarito, só IA ou sem dado para comparação.
Pacote para o agente
Cole no Claude, ChatGPT ou outro cliente com o MCP da Nekt conectado.
IA sobre texto não estruturado - Os campos de IA estão em <tabela>, um registro por <conversa | interação | contato | documento>, com status_processamento e versao_prompt. - Considere só registros com status_processamento = válido. Registros com erro não são neutros: diga que não foram classificados. - Dúvidas vêm só de mensagens de clientes. Pendências da operação vêm só de mensagens da operação (remetentes em <tabela_operacao>). - Categorias: sentimento (positivo, neutro, negativo), status (aberta, fechada, aguardando resposta), urgência (baixa, média, alta), tema <lista>, intenção <lista>. Fora da lista = outro. - Contagens e rankings vêm do SQL sobre o mapeamento texto para rótulo, nunca de totais gerados pela IA. - Grupo aguardando resposta: última mensagem do cliente depois da última da operação. Informe há quanto tempo. - Assertividade da extração: use <tabela_assertividade>, só processos com gabarito; "sem dado para comparação" não é erro. - Ao citar uma classificação, traga o trecho ou o id do registro de origem. Exceções por cliente: - <cliente>: operação identificada pelos papéis <papéis>; demais remetentes são clientes. - <cliente>: verbas <códigos> não são comparáveis por valor e ficam fora da assertividade.
Construa no meu workspace Nekt o caso "IA sobre texto não estruturado" seguindo as regras em https://academy.nekt.com/industrias/financeiros/ia-texto-nao-estruturado.md. 1) Encontre as tabelas de origem e confirme as colunas usadas pelas regras. 2) Crie uma transformação no grão indicado aplicando todas as regras. 3) Rode o teste de aceitação e me mostre o resultado de cada item. 4) Crie o context document do caso no workspace, com as exceções dos meus clientes em aberto para eu preencher.
Variações
Um resumo executivo do relacionamento por conta, gerado sobre as interações já classificadas e atualizado só quando entra interação nova.
Notas, reuniões e bios preparadas para embedding com o id do registro de origem, para o agente citar a fonte.
Campos com baixa assertividade histórica vão para uma fila de revisão antes de seguir na esteira.