Do fluxo de formulários ao sistema web
Trabalho com TI em uma associação que mantém escolas e uma faculdade, e boa parte do meu dia é transformar processos manuais em processos automáticos. Nos últimos meses, passei a usar a IA como parceira de execução em quase todos esses projetos. Neste artigo eu conto cinco deles, o que cada um resolveu e o que aprendi sobre trabalhar com IA de forma responsável.
Como eu uso a IA no trabalho
Um esclarecimento antes dos projetos: a IA não decide por mim. Eu defino o problema, as regras de negócio e os limites, e uso a IA para acelerar a investigação, a escrita de código, os testes e a documentação. Em todos os projetos abaixo, os pontos críticos foram confirmados por mim antes de seguir, como a direção da cópia de dados, o que pode ou não ser sobrescrito e quem precisa aprovar cada etapa.
1. Encaminhamento automático de formulários para a Secretaria
Problema: formulários de matrícula, ficha médica, atividades extracurriculares e solicitação de bolsa chegavam por uma ferramenta de formulários e alguém precisava repassá-los, com anexos, para a Secretaria.
Solução: um fluxo no Power Automate que recebe cada envio e encaminha por e-mail, incluindo anexos obrigatórios e condicionais.
O que deu trabalho: a ferramenta de formulários mudou o formato dos links de anexos, passando a redirecioná-los para outro domínio, e o Power Automate não segue esse tipo de redirecionamento sozinho. A IA me ajudou a investigar o comportamento e a desenhar uma solução com tratamento explícito do redirecionamento. Outra descoberta importante: a numeração dos campos no conector não coincide com a do formulário original, então o mapeamento precisa vir de um envio real, e não da documentação.
2. Replicação automática de notas entre disciplinas espelhadas
Problema: algumas disciplinas do Ensino Médio têm itinerários espelhados, e os professores precisavam lançar as mesmas notas duas vezes no sistema acadêmico.
Solução: um script em PowerShell executado a cada hora no Azure Automation, que consulta a API do sistema acadêmico e replica as notas entre os pares de disciplinas.
Decisões de segurança: a regra principal é preencher apenas lacunas e nunca sobrescrever, porque o dado lançado pelo professor tem prioridade. Também incluí uma verificação que compara os nomes das disciplinas antes de replicar. Ela já evitou um pareamento errado entre duas disciplinas com códigos parecidos. Há alerta por e-mail em caso de falha e um painel de monitoramento.
3. Intranet corporativa no SharePoint
Problema: a associação atende três instituições e vários departamentos, e as informações estavam espalhadas.
Solução: uma intranet em um único site do SharePoint, com departamentos corporativos compartilhados (como TI, Compras e Gestão de Pessoas) e departamentos específicos de cada instituição. Foram desenhadas 27 páginas, primeiro como protótipos em HTML e depois implantadas com PnP PowerShell.
Aprendizado: prototipar em HTML antes de implantar economizou muito retrabalho, e a IA foi ótima para gerar variações rápidas de layout e para automatizar a criação repetitiva das páginas e da navegação.
4. Enfermaria Web (em desenvolvimento)
Problema: o controle de saúde dos alunos, as consultas e os relatórios de viagem precisam de um sistema próprio, com muito cuidado com privacidade.
Solução em andamento: um sistema web integrado ao sistema acadêmico, que continua sendo a fonte oficial de matrículas e responsáveis, somente para leitura. Os formulários coletam as autorizações dos responsáveis, e o próprio sistema guarda os registros clínicos.
Princípios de projeto:
Cada sistema é a fonte oficial do seu próprio domínio, sem duplicar dados.
A separação de papéis é aplicada na camada de dados, com segurança em nível de linha no PostgreSQL, e não apenas na tela.
A coordenação não enxerga detalhes clínicos, e os painéis da direção mostram apenas dados agregados e anônimos.
A stack combina Next.js, NestJS, PostgreSQL, Redis e geração de PDF no servidor. Aqui a IA ajudou muito na documentação de arquitetura, com esquema relacional, diagramas e protótipos de telas, evoluídos por versões.
5. Sistema de gestão de bolsas
Problema: o processo de bolsas envolve formulário, planilhas históricas, o sistema acadêmico e a aprovação da área financeira.
Solução em andamento: um sistema hospedado no Azure que centraliza o ciclo das bolsas, com carga única dos dados históricos e depois administração dentro do próprio sistema. Uma decisão importante foi que uma bolsa aprovada só volta para o sistema acadêmico depois de uma confirmação manual do financeiro, e nunca de forma automática.
Aprendizado: automatizar não significa tirar o humano do processo. Em dados sensíveis, um clique de confirmação no lugar certo vale mais do que a automação total.
O que aprendi trabalhando com IA
Defina as regras antes de pedir código. Quanto mais claro o problema, melhor o resultado.
Confirme as decisões críticas. Direção dos dados, conflitos e escopo precisam ser validados por quem entende do negócio.
Peça proteções, não só funcionalidades. Verificações, alertas e regras de "nunca sobrescrever" nasceram dessa conversa.
Documente enquanto constrói. A IA transforma a documentação em parte natural do ciclo, em vez de uma tarefa deixada para depois.
Revise tudo. O código e a decisão final continuam sendo responsabilidade de quem assina o projeto.
Conclusão
A IA não substituiu o meu trabalho de TI. Ela encurtou o caminho entre a ideia e a entrega, e me deu mais tempo para pensar em regras de negócio, segurança e usuários. Se você trabalha com tecnologia dentro de uma organização, minha sugestão é começar por um processo repetitivo e bem delimitado, como o dos formulários, e crescer a partir dele.
Meus projetos e contatos estão em github.com/lzf-carneiro
Por Luiz Fernando Carneiro · DIO Campus Expert, Turma 17
