A virada come\u00e7ou com uma decis\u00e3o deliberadamente conservadora: migrar toda a base de dados para a Databricks Data + AI Platform, mas de forma gradual, sem parar a opera\u00e7\u00e3o de uma vez. O primeiro passo foi reorganizar dentro da nova plataforma os processos que j\u00e1 existiam, para dar visibilidade a uma rotina de atualiza\u00e7\u00e3o de dados que antes era dispersa e sem respons\u00e1vel claro.<\/p>\n
“N\u00e3o trocamos tecnologia por tecnologia. Trocamos incerteza por controle.<\/strong> Cada etapa da migra\u00e7\u00e3o foi pensada para que a opera\u00e7\u00e3o nunca parasse de ver seus pr\u00f3prios dados”, afirma Sandro Silva, COO da Leve Sa\u00fade.<\/p>\n Na sequ\u00eancia, a empresa passou a usar conectores autom\u00e1ticos para trazer informa\u00e7\u00f5es de sistemas como o Oracle e o Salesforce, dispensando scripts mantidos manualmente. Segundo a equipe, o efeito pr\u00e1tico foi reduzir a integra\u00e7\u00e3o de uma nova fonte de dados, um novo sistema de RH ou de vendas, por exemplo, de semanas para poucas horas, uma queda estimada entre 90% e 95% no tempo de trabalho<\/strong>. Tamb\u00e9m passou a existir um painel de acompanhamento que mostra, em tempo real, se cada atualiza\u00e7\u00e3o de dados aconteceu como esperado, encerrando o modelo anterior, em que uma falha podia passar despercebida por dias.<\/p>\n Os dados tamb\u00e9m ganharam um fluxo \u00fanico, em etapas: primeiro entram brutos, depois passam por uma limpeza e padroniza\u00e7\u00e3o, e s\u00f3 depois chegam prontos para uso das \u00e1reas de neg\u00f3cio, com regras de qualidade aplicadas em cada etapa. Isso substituiu o fluxo antigo, em que planilhas cruas chegavam quase direto a quem havia pedido a informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n “A gente n\u00e3o mede maturidade de dados pela ferramenta que se usa, mede pela confian\u00e7a que a \u00e1rea de neg\u00f3cio tem no n\u00famero que chega at\u00e9 ela.<\/strong> Foi isso que mudou aqui dentro”, diz Ailton Sampaio, gerente de dados da Leve Sa\u00fade.<\/p>\n O passo mais vis\u00edvel da transforma\u00e7\u00e3o, por\u00e9m, \u00e9 o LIA (Leve Intelligent Agent), um assistente de intelig\u00eancia artificial constru\u00eddo no Genie, o colega de trabalho de IA da Databricks, que permite que usu\u00e1rios de neg\u00f3cio interajam com dados utilizando linguagem natural, customizado ao vocabul\u00e1rio, aos indicadores e \u00e0s regras de neg\u00f3cio espec\u00edficas da Leve Sa\u00fade. O desenvolvimento levou cerca de um ano, com ajustes cont\u00ednuos, n\u00e3o foi um projeto fechado de uma vez. Hoje o acesso est\u00e1 liberado para a diretoria, e a expans\u00e3o para as \u00e1reas operacionais \u00e9 o pr\u00f3ximo passo, previsto para os pr\u00f3ximos seis meses.<\/p>\n O ganho de velocidade \u00e9 o n\u00famero mais citado internamente: um pedido de relat\u00f3rio que antes esperava de tr\u00eas a cinco dias na fila do time de dados agora \u00e9 resolvido em minutos, uma redu\u00e7\u00e3o estimada superior a 95%<\/strong>. An\u00e1lises que levavam mais de uma semana para ficar prontas tamb\u00e9m passaram a ser quest\u00e3o de minutos.<\/p>\n “O LIA n\u00e3o substitui o time de dados, ele devolve o tempo do time de dados para o que exige racioc\u00ednio humano.<\/strong> A pergunta simples, que engessava a fila, hoje a pr\u00f3pria \u00e1rea de neg\u00f3cio resolve sozinha”, explica Jo\u00e3o Gabriel Silva, engenheiro s\u00eanior de dados da Leve Sa\u00fade.<\/p>\n Essa autonomia \u00e9 apoiada por um sistema de permiss\u00f5es em que cada \u00e1rea de neg\u00f3cio s\u00f3 acessa o que j\u00e1 poderia acessar antes, e o pr\u00f3prio assistente de intelig\u00eancia artificial respeita essas mesmas regras, sem abrir atalhos. Todo pedido feito ao sistema fica registrado, com rastro de quem perguntou o qu\u00ea e de onde veio cada dado. A empresa considera esse ponto especialmente relevante diante das exig\u00eancias regulat\u00f3rias da ANS e da Lei Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados (LGPD): a estrutura j\u00e1 facilitou respostas a estudos internos de precifica\u00e7\u00e3o, monitoramento de atendimento e auditoria de atendimento a partir de registros cl\u00ednicos.<\/p>\n Nem tudo est\u00e1 consolidado. A equipe reconhece que os ganhos de qualidade dos dados ainda s\u00e3o percebidos de forma qualitativa, sem um percentual formal medido, e que modelos preditivos para prever custo assistencial, identificar fraude e apoiar a gest\u00e3o de pacientes cr\u00f4nicos ainda est\u00e3o em fase de teste. Ainda assim, a Leve Sa\u00fade se posiciona como um case pioneiro de maturidade de dados e intelig\u00eancia artificial na sa\u00fade suplementar brasileira, um movimento que, segundo a operadora, tamb\u00e9m contou com um olhar externo ao longo do caminho: Enio Moraes atuou como mentor do time em decis\u00f5es de arquitetura e ado\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial, complementando a parceria estabelecida diretamente com a Databricks, cujo papel foi instrumental na entrega de uma plataforma de dados + IA para transforma\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica da Leve.<\/p>\n Como exemplo de como essa jornada pode evoluir, a Leve Sa\u00fade cita o case da Databricks com a empresa norte-americana de melhoria da sa\u00fade Premier Inc., no qual consultas de dados com tecnologia de IA foram geradas aproximadamente dez vezes mais r\u00e1pido do que no processo manual e colocadas em produ\u00e7\u00e3o em cerca de tr\u00eas dias. Para a Leve Sa\u00fade, esse benchmark n\u00e3o \u00e9 apenas uma meta num\u00e9rica, mas um indicativo de que a curva de maturidade de dados na sa\u00fade ainda tem muito a evoluir, e de que investir em uma infraestrutura de dados organizada, evolutiva e com intelig\u00eancia artificial integrada se reverte em agilidade, controle e, sobretudo, confian\u00e7a na informa\u00e7\u00e3o<\/strong>.<\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" De planilhas dispersas a um assistente de IA que responde em minutos: como a healthtech reorganizou seus dados sem parar a opera\u00e7\u00e3o.<\/p>\n","protected":false},"author":3647118390,"featured_media":6221,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-6222","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-geral"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/vitrinedafama.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6222","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/vitrinedafama.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/vitrinedafama.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/vitrinedafama.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3647118390"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/vitrinedafama.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=6222"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/vitrinedafama.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6222\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/vitrinedafama.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media\/6221"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/vitrinedafama.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6222"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/vitrinedafama.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6222"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/vitrinedafama.com.br\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6222"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}