Automatize Relatórios Empresariais com IA Generativa no Amazon Bedrock

O Desafio dos Relatórios Empresariais Tradicionais

Os processos convencionais de elaboração de relatórios empresariais enfrentam desafios significativos. Colaboradores gastam aproximadamente duas horas mensais apenas preparando seus relatórios, enquanto gestores dedicam até dez horas compilando, revisando e formatando as submissões recebidas. Essa abordagem manual frequentemente resulta em inconsistências de formato e qualidade, demandando múltiplos ciclos de revisão antes de um relatório estar pronto para uso.

Além disso, as informações costumam estar fragmentadas em diferentes sistemas, dificultando ainda mais a consolidação e análise dos dados. É um cenário comum em organizações que buscam melhorar sua eficiência operacional.

A Oportunidade da Inteligência Artificial Generativa

A inteligência artificial generativa oferece uma solução promissora para esses desafios. Conforme aponta uma pesquisa do Gartner, a IA generativa tornou-se a tecnologia de IA mais amplamente adotada nas organizações, com 29% delas já implementando-a ativamente.

A AWS apresentou uma abordagem inovadora: um assistente empresarial de escrita orientado por IA generativa que simplifica e acelera os processos internos de comunicação e relatórios. Essa solução aborda três desafios práticos reais:

Extrair insights valiosos de grandes volumes de dados
Gerenciar riscos associados à implementação de IA
Impulsionar crescimento por meio de eficiência e tomada de decisão melhoradas

Com essa abordagem, as organizações podem gastar menos tempo escrevendo relatórios e mais tempo focando em resultados de negócio.

Como a Solução Funciona

A solução aproveita processamento de modelos de linguagem grande (LLM) para gerar relatórios em linguagem natural, responder perguntas complementares e tornar insights mais acessíveis para stakeholders não-técnicos. Essa automação reduz custos, diminui a necessidade de recursos humanos extensivos e minimiza erros e vieses. O resultado é um nível de precisão e objetividade difícil de alcançar em processos manuais, levando a relatórios mais eficientes e eficazes.

Arquitetura Técnica da Solução

O assistente de escrita empresarial demonstra uma arquitetura moderna e sem servidor que aproveita os serviços da AWS. Construída com foco em escalabilidade e segurança, a solução combina funções e serviços AWS para criar um assistente de escrita de nível empresarial que ajuda organizações a otimizar processos de criação de conteúdo mantendo altos padrões de qualidade e consistência.

Camada de Interação do Usuário

Os usuários acessam a solução através de um navegador conectado a uma aplicação web hospedada no Amazon S3 e distribuída globalmente via Amazon CloudFront para desempenho otimizado. O Amazon Cognito gerencia pools de usuários, tratando autenticação e gestão segura de usuários.

Camada de API

Dois tipos de API no Amazon API Gateway gerenciam a comunicação entre frontend e backend:

A API WebSocket habilita comunicação bidirecional em tempo real para escrita e edição de relatórios
A API REST gerencia operações transacionais como submissão e recuperação de relatórios

O Amazon CloudWatch monitora ambas as APIs para visibilidade operacional. Autorizadores dedicados do AWS Lambda protegem ambas as APIs validando credenciais de usuário.

Camada de Orquestração

Funções especializadas do AWS Lambda orquestram a lógica de negócio central:

Business Report Writing Lambda manipula rascunhos de relatórios e assistência ao usuário
Rephrase Lambda melhora clareza e profissionalismo dos relatórios
Submission Lambda processa as submissões finais de relatórios
View Submission Lambda recupera relatórios previamente submetidos

Camada de IA e Armazenamento

O Amazon Bedrock fornece as capacidades de LLM para escrita e reformulação de relatórios. Duas tabelas do Amazon DynamoDB armazenam diferentes tipos de dados:

Tabela de Gestão de Sessão mantém contexto de conversa durante sessões ativas
Tabela de Armazenamento de Relatórios de Negócio arquiva permanentemente relatórios concluídos

Essa arquitetura facilita alta disponibilidade, escalabilidade automática e otimização de custos usando componentes sem servidor que cobram apenas pelo uso real.

Fluxo de Trabalho: Geração e Reformulação de Relatórios

O sistema começa analisando e categorizando cada entrada do usuário através de um processo de classificação que determina como o sistema processa e responde. Três caminhos distintos guiam o processamento:

Pergunta ou Comando

Quando o sistema classifica a entrada como pergunta ou comando, ativa o LLM com instruções apropriadas para gerar uma resposta relevante. O sistema armazena essas interações na memória de conversa, permitindo manter contexto para consultas futuras relacionadas. Essa consciência contextual proporciona respostas coerentes e consistentes que se constroem sobre interações anteriores.

Verificação de Submissão

Para entradas que requerem verificação, o sistema ativa seus protocolos de avaliação para fornecer feedback detalhado sobre a submissão. Embora armazene essas interações na memória de conversa, deliberadamente contorna a recuperação de memória durante a verificação. Essa escolha de design permite que a verificação se baseie unicamente nos méritos da submissão atual, sem influência de conversas anteriores. Essa abordagem reduz latência do sistema e facilita resultados de verificação mais precisos e imparciais.

Fora do Escopo

Quando a entrada cai fora dos parâmetros definidos do sistema, ele responde com a mensagem padronizada: “Desculpe, posso responder apenas perguntas relacionadas à escrita.” Isso mantém limites claros para as capacidades do sistema e ajuda a prevenir confusão ou respostas inadequadas.

Experiência do Usuário na Prática

Página Inicial

A página inicial oferece duas visualizações: uma para colaboradores (Associate) e outra para gestores (Manager).

Visão do Colaborador

Na visão do colaborador, há três opções disponíveis: Escrever Realização, Escrever Desafio ou Ver Suas Submissões. Ao selecionar Escrever Realização, o sistema solicita que o usuário faça uma pergunta ou faça uma submissão. As entradas passam pelo fluxo de IA generativa.

O sistema avalia a submissão com base em diretrizes predefinidas e fornece feedback visual destacando componentes faltantes ou completos. Nesse estágio, o foco está no conceito geral, não em gramática ou formatação. Se questionado com uma pergunta irrelevante, o sistema recusa responder para evitar uso indevido.

Durante toda a conversa, o usuário pode fazer perguntas relacionadas a escrever relatórios de negócio. Quando todos os critérios são atendidos, o sistema pode reformular automaticamente o texto para corrigir problemas gramaticais e de formatação. Se precisar fazer alterações, pode clicar em Anterior para voltar ao estágio anterior. Após reformulação, o sistema exibe ambas as versões — original e reformulada — com diferenças destacadas. O sistema também extrai automaticamente metadados de nome do cliente. Quando concluído, pode salvar ou continuar editando a saída.

Visão do Gestor

Na visão do gestor, está disponível a capacidade de agregar múltiplas submissões de colaboradores diretos em um relatório consolidado.

Pré-requisitos para Implantação

Para implantar essa solução na sua conta AWS, você precisará de:

Uma conta AWS com acesso administrativo
AWS CLI (2.22.8) instalado e configurado
Acesso aos modelos do Amazon Bedrock (Claude ou Anthropic Claude)
Node.js (20.12.7)
Git para clonar o repositório

Implantando a Solução

O Assistente de Escrita de Relatórios Empresariais usa o AWS CDK para implantação de infraestrutura, tornando a configuração direta no ambiente AWS. Siga estes passos:

Clone o repositório GitHub:

git clone https://github.com/aws-samples/sample-genai-enterprise-report-writing-assistant.git && cd sample-genai-enterprise-report-writing-assistant

Instale as dependências:

npm install

Implante a aplicação na AWS:

cdk deploy

Após a conclusão da implantação, aguarde 1-2 minutos para o processo do AWS CodeBuild ser finalizado. Acesse a aplicação utilizando a VueAppUrl obtida dos outputs do CDK/CloudFormation.

A implantação cria os recursos necessários, incluindo funções Lambda, API Gateways, tabelas DynamoDB e a aplicação frontend hospedada no S3 e CloudFront. Para opções de configuração detalhadas e personalizações, consulte o README no repositório do GitHub.

Limpeza de Recursos

Para evitar cobranças futuras, delete os recursos criados por essa solução quando não forem mais necessários:

cdk destroy

Esse comando remove os recursos da AWS provisionados pela pilha CDK, incluindo:

Funções Lambda
Endpoints do API Gateway
Tabelas DynamoDB
Buckets S3
Distribuições CloudFront
Pools de usuários Cognito

Observe que alguns recursos, como buckets S3 contendo artefatos de implantação, podem precisar ser esvaziados antes de serem deletados.

Conclusão

Os relatórios empresariais tradicionais são demorados e manuais, levando a ineficiências em toda a organização. A solução apresentada representa um avanço significativo em como as organizações abordam seus processos internos de relatórios. Ao aproveitar tecnologia de IA generativa, aborda os pontos fracos tradicionais da elaboração de relatórios enquanto introduz capacidades anteriormente inatingíveis.

Por meio de assistência inteligente na escrita de relatórios com feedback em tempo real, reformulação automática para clareza e profissionalismo, processos simplificados de submissão e revisão, e sistemas robustos de verificação, a solução oferece suporte abrangente para necessidades modernas de relatórios empresariais. A arquitetura facilita processamento seguro e eficiente, equilibrando adequadamente automação e supervisão humana.

Conforme as organizações continuam navegando problemas de negócio cada vez mais complexos, a capacidade de gerar relatórios claros, precisos e perspicazes rapidamente torna-se não apenas uma vantagem, mas uma necessidade. A solução fornece um framework que pode escalar com as necessidades da sua organização mantendo consistência e qualidade em todos os níveis de relatórios.

Explore o repositório do GitHub para implantar e personalizar essa solução para suas necessidades específicas. Você pode também contribuir para o projeto enviando solicitações de pull ou abrindo issues para sugestões de melhorias e correções de bugs. Para mais informações sobre IA generativa na AWS, consulte o centro de recursos de IA Generativa da AWS.

Referências Técnicas

Fonte

Build a generative AI-powered business reporting solution with Amazon Bedrock (https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-a-generative-ai-powered-business-reporting-solution-with-amazon-bedrock/)