Curso 2: Wrappers e Automação com IA

Encontro 3

Integrações Práticas
Conectando IA ao seu dia-a-dia

3 horasFoco Bloom: Analisar

Instrutor: Rodrigo Pinto

Slide título. Esperar todos entrarem (10 min acomodação). Hoje é o encontro mais prático do Curso 2: vamos conectar IA a ferramentas reais do dia-a-dia.

Recap Rápido

No Encontro 2, vocês criaram
workflows no n8n

APIs

Garçom entre sistemas

n8n

Automação visual

Triggers

O que inicia o fluxo

Hoje: vamos conectar esses workflows ao mundo real — email, planilhas e documentos.

10 min. Recap rápido do E2. Perguntar: "Quem conseguiu rodar o workflow em casa?" Transição: "Hoje vamos sair do laboratório e conectar ao dia-a-dia."

De workflows isolados para integrações reais

Encontro 2

  • Trigger manual
  • Dados de teste
  • Resultado na tela

Encontro 3 (hoje)

  • Trigger automático (email chega, planilha atualiza)
  • Dados reais do setor
  • Resultado entregue na ferramenta certa
Mostrar a evolução. "No E2, vocês aprenderam a construir. Hoje, vamos INSTALAR no dia-a-dia."

Roteiro do Encontro 3

3 Integrações Práticas

Ciclo 1

IA + Email

Classificação e triagem

📊

Ciclo 2

IA + Planilhas

Análise e relatórios

📄

Ciclo 3

IA + Documentos

Geração e revisão

Cada ciclo: conceito (10 min) + prática guiada (20 min)

Mostrar o mapa do encontro. Enfatizar que cada ciclo tem prática. Tempo: min 10-25.

O Princípio que guia tudo hoje:

IA gera o rascunho.
Humano revisa e aprova.

Lembram do Curso 1? Responsabilidade do servidor. Portaria 227, Art. 14.
Nenhuma automação elimina a supervisão humana.

Automatizar != Terceirizar responsabilidade

Princípio fundamental. Reforçar do Curso 1: supervisão humana é OBRIGATÓRIA (Portaria 227). "Automação acelera, não substitui julgamento."

Portaria 227/2025 — Nas Integrações

Quando conectamos IA a email e planilhas...

Dados sensíveis: Email pode conter CPFs, nomes, dados sigilosos — NUNCA enviar automaticamente para IA pública

Anonimização: Workflow deve incluir etapa de limpeza ANTES de enviar para IA

Supervisão: Resultado da IA vai para FILA DE REVISÃO, nunca direto para o destinatário

Ambiente: Usar APIs contratadas ou self-hosted (n8n + modelo local) quando possível

Sério e direto. "Automação com dados sensíveis exige MAIS cuidado, não menos." Escala de sensibilidade do Curso 1 se aplica aqui.
Ciclo 1

IA + Email

Classificação, triagem e respostas sugeridas

Transição para Ciclo 1. Tempo: min 25. "Quantos emails vocês recebem por dia? 50? 100? E se a IA pudesse classificar e priorizar antes de vocês abrirem?"

O problema que todos conhecem

121

emails por dia
(média profissional)

28%

do dia lendo email
(McKinsey, 2023)

~70%

são rotina que poderiam ser triados automaticamente

No serviço público: demandas de cidadão, ofícios, CIs, boletins... tudo na mesma caixa.

Dados para gerar reconhecimento. "Levanta a mão quem já perdeu um email importante no meio de 50 boletins." Transição: workflow de triagem.

Workflow: Triagem de Email

Como funciona a integração

Email chega IA classifica urgência + tema Roteia para pasta/pessoa certa

Classificação por Urgência

  • Alta: prazos < 24h, demandas de autoridade
  • Média: solicitações com prazo, CIs internas
  • Baixa: informativos, boletins, newsletters

Classificação por Tema

  • Demanda cidadão / ouvidoria
  • Administrativo / RH
  • Legislativo / jurídico
  • Informativo / sem ação
Explicar o fluxo visual. "No n8n: trigger IMAP/Gmail -> node IA (classificar) -> IF/Switch -> mover para pasta ou notificar." Mostrar que a lógica é simples.

Respostas Sugeridas por IA

Para emails de rotina, a IA pode gerar um rascunho de resposta.

Email classificado como "rotina" IA gera rascunho Humano revisa e envia

NUNCA envio automático sem revisão!

A IA gera o RASCUNHO. Você lê, ajusta e clica "enviar".
Portaria 227, Art. 14: a responsabilidade é do servidor.

Enfatizar: RASCUNHO, não envio automático. "Imagina a IA mandando um email errado em nome do seu setor?" O humano SEMPRE no loop.

Template: Triagem de Email para Serviço Público

Prompt de Classificação

System Prompt (no n8n):

Você é um assistente de triagem de emails para [SETOR].

Classifique cada email recebido em:

URGÊNCIA: Alta / Média / Baixa

TEMA: Cidadão / Administrativo / Legislativo / Informativo

AÇÃO SUGERIDA: Responder / Encaminhar para [pessoa] / Arquivar

RESUMO: 1 frase com o essencial

Se houver dados pessoais (CPF, nome de cidadão), substitua por [DADO PESSOAL] antes de processar.

Mostrar o template. "Esse é o system prompt que vocês vão usar no node de IA do n8n. Customizem para o setor de vocês." A regra de anonimização é CRÍTICA.
Exercício 1 — 20 min

Workflow de Triagem de Email

1. Abram o n8n com o template de triagem fornecido

2. Customizem o system prompt para o setor de vocês

3. Testem com 5 emails de exemplo (fornecidos)

4. Verifiquem: a IA classificou corretamente? A urgência faz sentido?

5. Ajustem o prompt com base nos erros (iteração!)

Circular pela sala. Ajudar quem tiver dificuldade com o n8n. Os emails de exemplo incluem: 1 urgente, 2 médios, 1 informativo, 1 com dado pessoal (para testar anonimização). Tempo: 20 min.

Debrief — Exercício 1

O que aprendemos com a triagem

Prompt importa

Quanto mais específico o system prompt, melhor a classificação

Iteração

Primeiro resultado raramente é perfeito — ajustar e rodar de novo

Dados sensíveis

Detectar e anonimizar ANTES de enviar para IA

Context Engineering do Curso 1 em ação: o system prompt do workflow É contexto persistente.

Debrief rápido. Perguntar: "Quem precisou ajustar o prompt?" (todos). "Quantas iterações?" Transição para Ciclo 2.

Metodologia — Nick Saraev

Teste Monte Carlo para Prompts

Como saber se seu prompt de automação é confiável?

Mesmo prompt Gere 10-20 outputs Avalie cada: "Bom o suficiente?" (S/N) Calcule % de sucesso

Template de Avaliação (Google Sheets):

PromptOutputBom? (S/N)% Sucesso Versão AResultado 1...10S, N, S...70% Versão BResultado 1...10S, S, S...90%

Caso real

-87% palavras = +42% performance
Iteração sistemática levou a prompts mais curtos E melhores

Aplique ao seu workflow

Classificador de email, gerador de documentos, analisador de dados — teste TODOS com Monte Carlo

Iteração > Perfeição

Metodologia de Nick Saraev. "Não adianta achar que o prompt está bom. MEÇAM. 10 outputs, avalie cada um, calcule a taxa de sucesso. Teste variações. Escolha o melhor." Caso real: cortar 87% das palavras MELHOROU o resultado em 42%. Iteração sistemática vence tentativa e erro.
Ciclo 2

IA + Planilhas

Análise automática, resumos e detecção de anomalias

Transição para Ciclo 2. Tempo: min 55. "Agora vamos para a ferramenta que TODO setor usa: planilhas."

Planilhas no serviço público

O cenário comum

  • Planilha de controle de demandas
  • Relatório mensal de atividades
  • Controle orçamentário
  • Registro de atendimentos
  • Indicadores de desempenho

O que IA pode fazer

  • Resumir tendências automaticamente
  • Detectar anomalias (valores fora do padrão)
  • Gerar relatório narrativo a partir de dados
  • Comparar períodos e apontar variações
  • Sugerir ações com base nos números
Reconhecimento: todo mundo tem planilha. "Quem já passou horas fazendo relatório a partir de planilha?" IA pode transformar números em narrativa.

Workflow: Análise de Planilha

Fluxo automático de relatório

Planilha atualizada n8n lê os dados IA analisa Gera relatório

O que o n8n faz em cada etapa:

1. Trigger: Schedule (toda segunda) ou webhook (quando atualizar)

2. Leitura: Google Sheets node ou ler arquivo CSV

3. IA: Enviar dados formatados + prompt de análise

4. Saída: Salvar relatório em doc ou enviar por email

Detalhar cada etapa. "O trigger pode ser semanal: toda segunda de manhã, antes da reunião de equipe, o relatório já está pronto."

Detecção de Anomalias

IA pode identificar valores fora do padrão antes que virem problema.

Gastos fora do padrão

Valor 3x acima da média histórica

Queda brusca

Atendimentos caíram 40% sem explicação

Tendência positiva

Tempo de resposta melhorando há 3 meses

IA não substitui análise humana — mas chama atenção para o que merece olhar mais de perto.

"Imagina: vocês recebem um alerta toda segunda dizendo 'Atenção: gastos com X subiram 200% esta semana.' Isso é poder."

Template: Análise de Planilha

Prompt de Análise

System Prompt (no n8n):

Você é um analista de dados do setor [SETOR].

Analise os dados da planilha e forneça:

RESUMO: Principais indicadores do período

ANOMALIAS: Valores fora do padrão (explique por quê)

TENDÊNCIAS: O que está subindo/descendo

RECOMENDAÇÕES: 3 ações sugeridas

Use linguagem clara e direta. Cite os números exatos da planilha. Se algum dado parecer inconsistente, sinalize.

Mostrar o template. "Notem que pedimos para a IA citar números exatos e sinalizar inconsistências. Isso reduz alucinação."
Exercício 2 — 20 min

Workflow de Análise de Planilha

1. Abram o template de análise de planilha no n8n

2. Conectem à planilha de exemplo (dados de atendimento)

3. Rodem o workflow e leiam o relatório gerado

4. A IA detectou a anomalia plantada? (há um mês com dados fora do padrão)

5. Customizem o prompt para uma planilha real do setor de vocês

Dados de exemplo com anomalia proposital (mês de julho com atendimentos 3x maiores). Circular e verificar se encontraram. Tempo: 20 min.

Debrief — Exercício 2

Dados viram narrativa

Antes

Planilha com 500 linhas.
30 minutos para analisar.
Relatório genérico.

Depois

Mesmos dados.
30 segundos para IA analisar.
Relatório com anomalias e recomendações.

Mas lembrem: SEMPRE conferir os números que a IA cita.

Comparação dramática. "30 minutos vs 30 segundos. Mas os 5 minutos de revisão humana são INEGOCIÁVEIS." Transição para intervalo.

Intervalo

20 minutos

Voltamos para o Ciclo 3: IA + Documentos — geração automática de relatórios, pareceres e minutas.

Intervalo REAL de 20 minutos. Tempo: min 85-105. Garantir que todos saibam o horário de volta.
Ciclo 3

IA + Documentos

Geração, revisão e padronização

Transição para Ciclo 3. Tempo: min 105. "Último ciclo e talvez o mais impactante: gerar documentos que levariam horas."

Documentos comuns no serviço público

Relatórios

  • Relatório de atividades
  • Relatório de gestão
  • Prestação de contas

Pareceres

  • Parecer técnico
  • Nota informativa
  • Análise de viabilidade

Comunicações

  • Ofícios
  • Memorandos / CIs
  • Minutas de portaria

Todos seguem estruturas padronizadas — perfeito para IA com templates.

"Documentos padronizados são o cenário IDEAL para IA: estrutura fixa, conteúdo variável. A IA preenche, vocês revisam."

Workflow: Geração de Documentos

Do input ao documento pronto

Inputs (dados, contexto) IA gera rascunho Humano revisa e aprova

Detalhamento no n8n:

1. Formulário: Webhook com campos: tipo do documento, dados-chave, contexto

2. Template: Modelo do documento com placeholders (estrutura fixa)

3. IA: Preenche o template com base nos inputs + gera conteúdo variável

4. Saída: Doc gerado salvo no Google Docs / pasta compartilhada para revisão

Detalhar o workflow. "A chave é o template: a estrutura já está pronta, a IA só precisa gerar o conteúdo específico." Isso reduz alucinação porque restringe o escopo.

Templates para Serviço Público

Relatório de Atividades

1. PERÍODO: [gerado]

2. ATIVIDADES REALIZADAS: [IA gera a partir dos dados]

3. RESULTADOS: [IA analisa indicadores]

4. PENDÊNCIAS: [IA identifica itens abertos]

5. PRÓXIMOS PASSOS: [IA sugere]

Parecer Técnico

1. OBJETO: [input do usuário]

2. FUNDAMENTAÇÃO: [IA pesquisa normativos]

3. ANÁLISE: [IA gera com base no contexto]

4. CONCLUSÃO: [IA sugere]

5. RECOMENDAÇÃO: [IA sugere]

Estrutura fixa + conteúdo gerado = menor chance de alucinação

"Quando vocês dão a ESTRUTURA, a IA só precisa preencher. Isso é Context Engineering aplicado a documentos." Mostrar os dois templates lado a lado.

Framework — Nick Saraev

Escalar Documentos com IA

De 1 template para 50+ variações consistentes

1

Voice Guidelines: Suba o manual de comunicação do órgão — tom, vocabulário, estrutura padrão

2

Contexto Real: Alimente com transcrições de reuniões, demandas reais, relatórios anteriores

3

Specs do Produto/Serviço: Integre dados do setor — normativos, regulamentos, procedimentos

4

Formato Consistente: Defina a estrutura de saída — seções, tamanho, nível de detalhe

Framework de Nick Saraev para escalar conteúdo. "Não é só gerar UM documento. É gerar DEZENAS com consistência. Como? Alimentando a IA com 4 camadas de contexto." Isso é Content at Scale aplicado ao serviço público.

Content at Scale — Aplicação Prática

No serviço público, isso significa...

Relatórios Padronizados

1 template → relatórios mensais de 12 meses gerados com mesma estrutura, tom e formato

Comunicações Recorrentes

Ofícios, respostas a cidadãos, notificações — 50+ variações consistentes de um modelo

Documentos Baseados em Template

Pareceres, notas técnicas, minutas — contexto muda, qualidade permanece

A chave: quanto mais contexto você alimenta na etapa de setup, menos revisão você faz depois.

Voice Guidelines + Contexto Real + Specs + Formato = documentos que parecem escritos por humano do seu setor.

Aplicação prática. "Imaginem: configurar UMA VEZ o workflow com manual de comunicação, normativos e formato. Depois, cada novo documento sai quase pronto." Monte Carlo + Content at Scale = prompts confiáveis em escala. Transição para revisão humana.

O ponto de controle humano

Verificar FATOS

Datas, nomes, números citados pela IA estão corretos?

Verificar TOM

A linguagem é adequada para o contexto institucional?

Verificar COMPLIANCE

Há dados sensíveis expostos? Cita normativos corretos?

Regra de ouro: se um documento gerado por IA causar problema, a responsabilidade é de quem assinou — não da IA.

Enfatizar a revisão. "A IA não assina documento. VOCÊS assinam. Então LEIAM antes de assinar." Portaria 227, Art. 14.
Exercício 3 — 20 min

Geração de Documento com Template

1. Escolham: Relatório de Atividades OU Parecer Técnico

2. Preencham o formulário de inputs (dados do setor de vocês)

3. Rodem o workflow no n8n — IA gera o rascunho

4. REVISEM o documento gerado com o checklist de controle:

☐ Fatos corretos? ☐ Tom adequado? ☐ Dados sensíveis? ☐ Normativos corretos?

5. Marquem em VERMELHO tudo que a IA errou ou inventou

Exercício crítico. O objetivo é gerar E REVISAR. Circular e verificar se estão realmente lendo o documento gerado. "Se não revisaram, não vale." Tempo: 20 min.

Debrief — Exercício 3

O que a revisão revelou?

Estrutura: IA segue o template muito bem — raramente erra a estrutura

Conteúdo variável: Bom quando tem dados suficientes, genérico quando não tem

Normativos: IA pode inventar artigos de lei — SEMPRE conferir!

Ganho de tempo: Mesmo com revisão, o processo é muito mais rápido

Template + IA + Revisão humana = eficiência com segurança

Perguntar: "Quem encontrou algo que a IA inventou?" Provavelmente normativos ou números. "É POR ISSO que a revisão é obrigatória."

Visão integrada: 3 workflows conectados

Os 3 ciclos podem funcionar juntos num fluxo completo:

Email chega com demanda IA classifica e extrai dados Dados vão para planilha
Planilha acumula dados IA gera relatório semanal Gestor revisa e publica

De ponta a ponta: email → dados → relatório, com supervisão humana em cada etapa.

Visão sistêmica. "Percebam: os 3 workflows se conectam. Email alimenta planilha que alimenta documento. Isso é automação DE VERDADE."

Biblioteca de Templates

3 workflows prontos para seu setor

Classificação de Demandas

Cidadão envia demanda → IA classifica por urgência e tema → Encaminha para setor responsável

Ideal para: Ouvidoria, SAC, Protocolo

Resumos Semanais

Emails da semana → IA extrai pontos-chave → Gera resumo consolidado para gestor

Ideal para: Chefia, Coordenação, Assessoria

Análise de Documentos

Documento recebido → IA extrai dados-chave, prazos, obrigações → Gera ficha resumo

Ideal para: Jurídico, Contratos, Legislativo

Todos disponíveis como templates no n8n. Customizem para o setor de vocês.

Biblioteca de templates. "Vocês vão levar esses 3 templates prontos. No E4 (mini-projeto), podem partir de qualquer um deles."
Atividade Final — 20 min

Recap em Duplas

1. Formem duplas (preferencialmente de setores diferentes)

2. Respondam juntos: Qual das 3 integrações teria mais impacto no seu setor?

3. Desenhem (papel/quadro) o workflow ideal: trigger → passos → resultado

4. Identifiquem: onde está o ponto de controle humano no workflow?

20 min. Circular e ouvir. Essa atividade é PREPARATÓRIA para o E4 (mini-projeto). As duplas que desenharem bem aqui vão ter vantagem no E4. Tempo: min 135-155.

3 Perguntas para Discussão

1

Qual tarefa repetitiva do seu setor poderia ser automatizada com um desses workflows?

2

Quais dados do seu setor são "verdes" (podem ir para IA) e quais são "vermelhos"?

3

Se só pudessem implementar UM workflow, qual escolheriam e por quê?

Projetar as perguntas. A pergunta 3 é a mais importante: vai direcionar o mini-projeto do E4. Pedir 2-3 duplas para compartilhar.

Fechamento

O que levar do Encontro 3

Email: IA classifica e sugere, humano decide e envia

📊 Planilhas: IA transforma dados em narrativa e detecta anomalias

📄 Documentos: template + IA + revisão humana = eficiência segura

Em TODAS as integrações: IA gera rascunho, humano revisa e aprova

Recap rápido dos 4 pontos. O último é o mais importante.

Próximo Encontro

Encontro 4:
Mini-Projeto

Vocês aprenderam wrappers, workflows e integrações. Agora vão CONSTRUIR uma solução real para o setor de vocês.

Briefing do Mini-Projeto:

1. Escolham 1 necessidade real do setor

2. Usem wrappers (E1), workflows (E2) e integrações (E3)

3. Construam um workflow funcional (90 min)

4. Apresentem para a turma (5 min)

Tarefa: Até o E4, definam o problema que querem resolver e tragam dados de exemplo.

Criar expectativa para o E4. "Levem a sério a tarefa: quem chegar com o problema definido e dados prontos vai aproveitar MUITO mais o workshop."

Até o próximo
encontro!

Curso 2: Wrappers e Automação com IA

Rodrigo Pinto

Método Tempo para o que Importa

Encerrar no horário. Agradecer a participação. Lembrar da tarefa: definir problema + trazer dados para o E4.
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