Despesas de P&D fora da planilha, com assistente em cada módulo

O AEVO Expenses é a plataforma interna da AEVO para centralizar despesas de projetos de pesquisa e desenvolvimento. Idealizei o produto em abordagem AI First e conduzi quase tudo no início: requisitos, design, front-end e back-end. O que começou como protótipo ganhou corpo com apoio de desenvolvedores na internacionalização e na revisão do código que eu gerava, além do feedback contínuo de usuários internos que testavam o produto. O MVP concentra projetos, módulos de despesa por tipo, agente de IA com revisão humana obrigatória e exportação para conferência.

Despesas de P&D espalhadas em planilhas geravam erro de transcrição, categorização inconsistente e dificuldade de rastrear custos por projeto. O time precisava de um ambiente único, com regras claras por tipo de despesa e assistente que acelerasse o lançamento sem tirar a responsabilidade da revisão humana.

Protótipo AI First

Parti de um protótipo construído com IA em quase todas as etapas: especificação, interface, front-end e back-end. O PRD definiu o MVP de centralização, personas, permissões e jornada do usuário.

Produto e interface

Estruturei organização, projetos e módulos de despesa em camadas. A visão geral do projeto concentra indicadores de orçamento, desvio, horas e gastos por categoria. Tabelas editáveis por módulo, com salvamento automático e fluxo de autenticação.

Agente de IA por módulo

Cada categoria de despesa tem um agente próprio, não um assistente genérico. Modelei o contexto por módulo: campos da tabela, modelos de texto e exemplos calibrados para bens consumíveis, equipamentos, serviços, horas e viagens. A pessoa envia documento ou texto, revisa a sugestão e consolida o lançamento.

Engenharia de contexto e integração técnica

Integrei a biblioteca de IA no projeto e defini como o serviço conversa com cada módulo. Usei engenharia de contexto com exemplos few-shot por tipo de despesa e árvore de raciocínio onde o preenchimento exige mais de um passo. Ajuda integrada e assistente de preenchimento são recursos distintos: um orienta o uso do produto, o outro propõe linhas na tabela.

Colaboração e validação interna

Desenvolvedores apoiaram a internacionalização em sete idiomas e revisaram o código gerado. Usuários internos testaram o produto em ciclos contínuos e o retorno orientou ajustes de fluxo e clareza.

Agente de onboarding

A documentação do produto alimentou um agente interno com mais de 30 arquivos derivados do PRD, para dúvidas sobre a plataforma (detalhado no case Agentes de IA).

• A inserção de cada lançamento estima reduzir mais da metade do tempo gasto na planilha manual. A revisão humana continua obrigatória em todo o fluxo.
• O produto interno está em uso, com um agente de inteligência artificial dedicado a cada módulo de despesa.
• Projetos e despesas ficam centralizados, com regras claras por tipo de gasto.
• O painel reúne orçamento, desvio, horas e categorias em uma única visão.
• Cada módulo pode ser exportado para conferência e auditoria interna.

• Cada módulo de despesa pediu exemplos do tipo de gasto, não um único prompt para tudo
• Poucos exemplos bem calibrados funcionaram melhor do que contexto grande e genérico
• Integrar IA na base do produto cedo evitou refatorar quando o assistente entrou no fluxo
• Código gerado por IA passou por revisão de par antes de ir para produção
• A documentação do produto virou base para o agente de onboarding