Documentos: onde a IA poupa mais horas sem ninguém dar por isso

Pergunta a qualquer equipa administrativa onde vai o tempo e a resposta é quase sempre a mesma: documentos. Abrir o PDF, encontrar o número, copiá-lo para o ERP, verificar se bate certo com a encomenda, arquivar, repetir. É trabalho simples que nunca acaba, e por isso um dos primeiros sítios onde a IA vale a pena.

O que a investigação mostra

Um estudo publicado na Nature Communications em 2024 testou a extração automática de dados a partir de artigos científicos, um tipo de documento denso, com tabelas, unidades e formulações variadas (Polak e Morgan, 2024). Mais do que a precisão final, o resultado interessante foi a diferença que fez um passo extra: obrigar o modelo a verificar as suas próprias extrações, com perguntas de confirmação.

Sem o passo de verificação, a precisão foi de 42,7%. Com ele, subiu para 90,8%, mantendo uma taxa de captura de 87,7%.

Um segundo estudo, que testou o GPT-4 em tarefas de revisão sistemática da literatura, chegou a uma conclusão complementar. Na extração de dados, o desempenho foi moderado, e os autores aconselham “cautela substancial” antes de dispensar a revisão humana (Khraisha et al., 2024).

Os dois estudos usam documentos científicos, não faturas. Mas a lição transfere-se: a fiabilidade da extração depende também, e muito, do desenho do processo à volta do modelo.

Porque é que os documentos são um bom primeiro passo

O volume é alto e constante: todas as semanas chegam faturas, guias, provas de entrega, contratos e pedidos. As regras são claras, porque se sabe que campos tirar, onde os pôr e com que os comparar. E o resultado verifica-se: ou o número está certo, ou não está, e há quase sempre um segundo sistema com que comparar.

Um processo em quatro passos

1. Classificar o que chega: fatura, nota de crédito, guia, contrato, reclamação.
2. Extrair os campos relevantes, guardando para cada valor o sítio do documento de onde foi lido.
3. Verificar, como no estudo: confirmar cada extração com o próprio documento e cruzá-la com o que já existe, a encomenda no ERP, a viagem no TMS, a apólice no sistema de sinistros.
4. Tratar as exceções: abrir a reclamação, pedir o documento em falta, ou passar o caso a uma pessoa quando algo não bate certo.

Onde costuma correr mal

• Automatizar a extração e esquecer a verificação, quando tirar os números do PDF é metade do trabalho, e a metade menos fiável.
• Exigir 100% antes de arrancar, quando o objetivo é que a pessoa só veja os casos que precisam dela.
• Não guardar a origem de cada valor. Sem ela, verificar demora tanto como fazer à mão.

O que muda para a equipa

O trabalho da equipa passa a ser de revisão. Em vez de abrir todos os documentos, vê uma lista de exceções: a fatura com preço diferente da encomenda, a guia com quantidades a menos, o contrato com uma cláusula fora do padrão. É um trabalho mais interessante, e que se consegue terminar até ao fim do dia.