Vendemmia acelera onboarding em 6x com Agent Bricks

A Vendemmia é uma operadora logística 4PL que integra e gerencia toda a cadeia de suprimentos de empresas que importam mercadorias do exterior. Seu portfólio cobre importação, armazenagem, transporte e gestão logística, coordenando fluxo de cargas internacionais desde a coleta na origem até o desembaraço e a entrega.

Desafio

Um onboarding manual, lento e sem padrão

Cada processo de importação gera dezenas de documentos, por exemplo: notas fiscais, invoices, packing lists, contratos sociais, cartões CNPJ, certidões negativas, procurações eletrônicas, licenças de importação e exportação, planilhas de carga, informações de navios e de desembaraço.

Antes do projeto, cadastrar um novo cliente exigia subir manualmente cada informação, documento a documento e campo a campo, no sistema da empresa. Além disso, cada cliente adotava um padrão próprio, isso quando havia um. Os documentos chegavam em diferentes formatos (PDF, JPEG, XLSX) e idiomas (mandarim, francês, inglês e português), criando três desafios operacionais:

• Retrabalho constante para padronizar informações que chegavam sem padrão;
• Gargalo operacional que limitava o quanto o crescimento de sua base de clientes;
• Tentativas frustradas de resolução com automações tradicionais de banco de dados, que não conseguiam lidar com enorme variação entre documentos.

Portanto, foi nesse cenário que a Programmers entrou em cena para ajudar a Vendemmia a transformar sua operação de dados em uma estrutura moderna, escalável e apoiada em IA.

Da prova de conceito à IA em produção

O ponto de partida foi uma prova de conceito aplicando arquitetura medalhão e processamento ETL nativo dentro do Lakehouse da Databricks. Em seguida, para viabilizar acesso direto e simples aos dados, habilitamos o Databricks Genie, ferramenta que permite consultas em linguagem natural com respostas visuais.

Foi em uma conversa com o Genie que nasceu a ideia central do projeto. Afinal, seria possível usar IA não apenas para consultar dados já estruturados, mas para extrair informações diretamente dos documentos brutos dos clientes?

A primeira tentativa foi integrar modelos de IA externos, como GPT e Claude, por meio de endpoints do próprio Databricks. Funcionou, mas exigiu centenas de linhas de código complexas de manter. Assim, a virada aconteceu quando o Databricks lançou o Agent Bricks, ferramenta que permite criar agentes de IA especializados sem programar do zero. Ou seja, o que antes exigia centenas de linhas de código passou a ser resolvido com uma única configuração.

A Vendemmia começou o projeto pensando em usar IA apenas para visualizar dados. Mas, terminou com agentes de IA em produção, processando milhares de documentos por dia.

Solução

Como funciona a plataforma

A arquitetura opera em Azure, combinando ADLS como camada raw, Delta Lake para dados estruturados e transacionais, e um modelo de execução híbrido, orientado a eventos para gatilhos, em lote para processamentos recorrentes. Além disso, todo o processamento e a governança rodam sobre o Databricks (Spark, Delta Lake, Lakeflow, Agent Bricks e Unity Catalog).

O pipeline construído pela Programmers funciona em três grandes etapas:

1. Leitura dos documentos

Usando a função AI Parse Document do Agent Bricks, o sistema extrai automaticamente o texto de imagens e PDFs em qualquer idioma, com detecção e tradução nativas, sem linha de código customizado. Assim, cada documento vira uma linha em uma tabela, com uma coluna que identifica o idioma de origem.

2. Extração das informações certas

Um agente de IA customizado recebe uma lista de cerca de 15 informações-alvo, como, CNPJ do cliente, CNPJ do armazém de destino, número de container, número de invoice, número de BL, entre outras, e devolve tudo já estruturado. O agente passou por um ajuste fino cuidadoso: no início, por exemplo, confundia número de invoice com número de container; mas, refinando a descrição de cada campo, ele aprendeu a diferenciá-los corretamente.

3. Consolidação e regras de negócio.

omo um único processo de importação pode envolver vários e-mails trocados ao longo de dias ou semanas, o sistema reconhece que essas mensagens pertencem ao mesmo processo e consolida tudo em um único registro. Em seguida, sobre esse registro são aplicadas as regras de negócio definidas pela Vendemmia, marcando cada informação como definitiva, pendente ou provisória, e atualizando o registro automaticamente à medida que novos e-mails chegam.

Como o processo envolve dados pessoais e sensíveis, toda a camada de privacidade foi construída com o Unity Catalog, o módulo de governança de dados do Databricks, com mascaramento de informações sensíveis, controle detalhado de acesso e conformidade com a LGPD. Qualquer informação consolidada pode ser rastreada até o documento e o trecho exato de onde veio, transformando auditorias que levariam dias em consultas resolvidas em segundos.

Resultados

De meses para dias, de dias para segundos

Onboarding até 6x mais rápido. O que antes levava de 1 a 3 meses por cliente passou a levar entre 1 dia a 2 semanas, dependendo da complexidade das regras de negócio de cada cliente.

Escala de processamento. A primeira carga completa de dados do primeiro cliente atendido processou cerca de 1.500 documentos. Além disso, a meta é que a plataforma chegue a processar entre 10 mil e 15 mil documentos por dia.

Diferencial comercial. A automação do registro de processos foi um fator decisivo para a Vendemmia conquistar novos clientes. Em vez de digitar informação campo a campo, agora o cliente final só precisa escanear os documentos e enviar por e-mail.

Auditoria em segundos. Assim, com rastreabilidade total até a origem de cada dado, auditorias que antes levariam dias hoje são resolvidas em segundos.

“Para o nosso cliente, a mudança foi simples de sentir: em vez de digitar informação campo a campo, ele só escaneia os documentos e envia por e-mail. Para nós, foi uma mudança estrutural, de retrabalho constante para dados confiáveis e rastreáveis. Hoje, conseguimos crescer nossa base sem travar a operação e isso foi decisivo, inclusive, para conquistar novos clientes.”

Luciano Ricci, Founder Director na Vendemmia

O que vem depois

Hoje a plataforma está em produção com o primeiro cliente atendido, mas a ambição da Vendemmia é maior: levar o mesmo pipeline para todos os clientes e para outras áreas da empresa, como a financeira, criando agentes para cada tipo de documento.

Assim, a mesma fundação, governada, reutilizável e já validada em produção, habilita uma série de outras soluções: sistemas de reembolso com leitura automática de comprovantes, gestão de documentos pessoais para compliance e KYC, automação de processos operacionais e sistemas de alertas e eventos. A partir deste projeto, a Vendemmia decidiu estruturar toda a sua plataforma analítica sobre o Databricks, deixando de tratar dados e IA como um projeto pontual para torná-los parte permanente do motor do negócio.

“Construímos essa solução para resolver o onboarding de um cliente específico da Vendemmia, mas o resultado foi uma fundação reutilizável. É esse tipo de arquitetura que vira vantagem competitiva de verdade.” — Railson Lima, Customer Success Manager da Programmers.

Quer saber como a Programmers pode ajudar sua empresa a transformar dados não estruturados em vantagem competitiva com Databricks e IA? Entre em contato agora.