O Problema de Negócio
O desafio era modernizar um processo de criação de relatórios de RH que, quando feito manualmente, é ineficiente, propenso a erros e consome um tempo valioso que poderia ser usado para análises estratégicas.
Tempo Estimado para Geração Manual
4 a 8 Horas
transformadas em segundos.
A Solução: Um MVP Inteligente
Foi desenvolvido um MVP (Produto Mínimo Viável) de uma ferramenta web que automatiza todo o fluxo de trabalho, desde o upload dos dados até o armazenamento seguro do relatório final na nuvem.
1. Upload Dinâmico
O usuário envia qualquer
planilha (XLSX ou CSV).
2. Análise com IA
A IA do Google Gemini gera
um relatório executivo.
3. Armazenamento na Nuvem
O relatório é salvo
automaticamente no AWS S3.
4. Acesso e Análise
O usuário acessa e baixa o
relatório de um histórico.
Tecnologias Utilizadas
A escolha das tecnologias foi focada em agilidade, escalabilidade e robustez, combinando um framework de frontend rápido com o poder de uma IA generativa e armazenamento em nuvem confiável.
O Processo de Desenvolvimento: Superando Desafios
Configuração do Ambiente
Desafio: Erros complexos de conexão e ambiente (`ERR_NGROK_108`, `TimeoutException`) ao tentar rodar a aplicação em diferentes plataformas (Colab, VS Code).
Solução: Foi realizado um processo metódico de depuração, incluindo a criação de um ambiente virtual (`venv`) limpo e a configuração correta das credenciais de serviço, demonstrando a importância de um setup de desenvolvimento robusto.
Formatação Inconsistente da IA
Desafio: A IA, inicialmente, gerava relatórios com dados incompletos ou formatação HTML quebrada, o que comprometia a consistência do produto final.
Solução: A estratégia foi redefinida através da **engenharia de prompt**. Em vez de pedir HTML, o código passou a solicitar um objeto **JSON** estruturado. O script Python, então, constrói o HTML final, garantindo 100% de consistência e precisão.
Integração com a Nuvem (AWS S3)
Desafio: A configuração de permissões no AWS S3 (ACLs vs. Políticas de Bucket) e a compatibilidade com a aplicação apresentaram desafios de segurança e acesso.
Solução: O código e as configurações do S3 foram ajustados para seguir as práticas modernas de segurança da AWS, utilizando políticas de bucket em vez de ACLs. Isso demonstra a capacidade de aprender e aplicar tecnologias de nuvem de forma correta e segura.
Conclusão
Este MVP não apenas resolve um problema de negócio real, mas também é um testemunho da capacidade de depurar, aprender e construir uma solução completa e robusta, integrando tecnologias de frontend, inteligência artificial e computação em nuvem.